1.
¿cuál
es el ámbito periodístico de la Inteligencia artificial referente a un tema
global…?
En la última década, y en especial en los
últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha transformado; no tanto
respecto a lo que podemos hacer con ella sino en lo que hacemos. Para algunos,
esta fase se inició en 2007 con la llegada de los teléfonos inteligentes. Como
explicaré a continuación, en realidad la inteligencia es solo inteligencia, ya
sea animal o artificial. Se trata de una forma de computación y, como tal, de
transformación de la información.
La abundancia de información personal, resultado
de la vinculación voluntaria de una parte ingente de la sociedad a internet,
nos ha permitido trasladar un gran caudal de conocimiento explícito e implícito
de la cultura humana obtenido por medio de cerebros humanos a formato digital.
Una vez ahí, podemos utilizarlo no solo para funcionar con una competencia propia
de humanos, también para generar más conocimiento y acciones mediante la
computación automatizada.
Durante
décadas, incluso antes de la creación del término, la IA suscitó tanto miedo
como interés, cuando la humanidad contemplaba la posibilidad de crear máquinas
a su imagen y semejanza. La expectativa de que los artefactos inteligentes tenían
que ser, necesariamente, humanoides nos ha distraído de un
hecho importante: hace ya algún tiempo que hemos logrado la IA. Los avances de
la IA a la hora de superar la capacidad humana en actividades como el ajedrez
(Hsu, 2002), el juego del Go (Silver et al., 2016) y la traducción
(Wu et al., 2016) llegan ahora a los titulares, pero la IA está
presente en la industria desde, al menos, la década de 1980.
Por
entonces los sistemas de normas de producción o sistemas «expertos» se
convirtieron en la tecnología estándar para comprobar circuitos impresos y
detectar el fraude con tarjetas de créditos (Liao, 2005). De modo similar, hace
tiempo que se emplean estrategias de aprendizaje automático (AA), como los
algoritmos genéticos, para problemas comunicacionales de muy difícil resolución,
como la planificación de sistemas operativos informáticos y redes neuronales,
para modernizar y comprender el aprendizaje humano, pero también para tareas
básicas de control y supervisor básicos en la industria (Widrow et al.,
1994).
Durante
la década de 1990, los métodos probabilistas y bayesianos revolucionaron el
AA y sentaron las bases de algunas de las tecnologías de IA predominantes hoy:
por ejemplo, la búsqueda a través de grandes masas de datos (Bishop, 1995).
Esta capacidad de búsqueda incluía la posibilidad de hacer análisis semánticos
de textos en bruto que permiten a los usuarios de la red encontrar los
documentos que buscan entre billones de páginas web con solo escribir unas
cuantas palabras (Lowe, 2001; Bullinaria y Levy, 2007).
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