¿Qué es ANI y por qué se le conoce como inteligencia artificial débil o limitada?
Todas las tecnologías de IA actuales se incluyen en la categoría de Inteligencia Artificial Estrecha (ANI), lo que significa que son muy buenas en solo una o algunas tareas estrechamente relacionadas. Sabiendo esto, en este reportaje podrás conocer todo acerca de ella.
El interés por la inteligencia artificial (IA) ha aumentado con la aparición de herramientas tan mediáticas como ChatGPT. Sin embargo, esta y la gran cantidad de otros proyectos innovadores relacionados que hemos presenciado en la IA aún toman la forma de lo que se puede llamar inteligencia "limitada".
Y es que, siendo claros, solo se ha arañado la superficie de lo que puede llegar a ser esta nueva tecnología. Pese a que todos hemos quedado asombrados con ChatGPT, este chatbot tiene la esencia de la inteligencia artificial limitada (ANI).
Para que te hagas una idea inicial, ANI contrasta con la inteligencia artificial general (AGI), de la que ya hemos hablado en otro vídeo y del esfuerzo de varias décadas para llevar la inteligencia humana generalizada a las máquinas.
Con esto como base, es necesario adentrarse en el mundo de la ANI, que, a diferencia de la AGI, sí que se puede decir que ya está ampliamente entre todos nosotros.
- ¿Qué es ANI o Inteligencia Artificial Limitada?
- ¿Cuáles son los beneficios de usar ANI?
- Ejemplos de IA limitada
- IA limitada frente a IA general (IA débil frente a IA fuerte)
¿Qué es ANI o Inteligencia Artificial Limitada?
La ANI es un tipo de IA diseñada para realizar una sola o un conjunto muy limitado de tareas relacionadas con un alto nivel de competencia. También se conoce como IA débil, IA estrecha, IA limitada o incluso IA especializada. Los sistemas ANI generalmente se entrenan en un gran conjunto de datos y pueden tomar decisiones o realizar acciones basadas en este entrenamiento.
A diferencia de los humanos, los sistemas ANI requieren una reprogramación o reconfiguración por parte de los humanos cuando el contexto o la especificación de lo que se quiere que haga cambia, aunque sea levemente.
Esto se debe a que carecen de la capacidad de adaptarse a nuevos objetivos o circunstancias y generalizar el conocimiento de un contexto a otro, lo que los humanos hacen a través del aprendizaje por transferencia.
Los sistemas ANI se pueden clasificar en dos categorías: sistemas de aprendizaje supervisado y sistemas de aprendizaje no supervisado. Los sistemas de aprendizaje supervisado se entrenan en conjuntos de datos etiquetados que permiten que el sistema aprenda la relación entre los datos de entrada y la salida deseada.
Por otro lado, los sistemas de aprendizaje no supervisados se entrenan en conjuntos de datos no etiquetados y pueden identificar los patrones y las relaciones en los datos sin orientación.
La ANI está presente en muchas aspectos de la vida aunque no te lo imagines, como Google Translate y Siri. Para algunos, estas aplicaciones no son débiles porque son capaces de interacciones sofisticadas.
Estas aplicaciones, sin embargo, se consideran débiles o limitadas porque no pueden igualar la inteligencia humana, ya que la ANI no es sensible ni consciente y como en los casos antes mencionados su uso se destina a una sola función como asistente o traductor.
Sin embargo y pese a que puede parecer lo contrario, sus ventajas son mayoría ya que realizan bien tareas individuales, a menudo mejor que los humanos. Un sistema de inteligencia artificial débil diseñado para identificar el cáncer a partir de imágenes de rayos X o ultrasonido, por ejemplo, podría detectar un cáncer en imágenes más rápido y con mayor precisión que un radiólogo con grandes capacidades.
Aún así, los sistemas de IA débiles solo pueden hacer aquello para lo que están diseñados y solo pueden tomar decisiones basadas en sus datos de entrenamiento. Esa es su gran y única desventaja.
¿Cuáles son los beneficios de usar ANI?
La ANI que comúnmente entra en juego en nuestra vida diaria se divide en dos categorías: IA simbólica y aprendizaje automático (Machine Learning).
1. Inteligencia artificial simbólica
También conocida como IA buena y anticuada (GOFAI), la IA simbólica solía ser el foco principal de investigación en el área. Este tipo de ANI requiere que los programadores definan explícitamente las reglas que esperan que siga el sistema inteligente.
Como tales, se utilizan mejor en aplicaciones que tienen pasos claros a seguir y resultados predecibles. Si bien la IA simbólica ya no se usa mucho en la actualidad, allanó el camino para la mayoría de los sistemas basados en reglas.
2. Aprendizaje automático
El aprendizaje automático o Machine Learning, por otro lado, es un tipo de ANI que crea sistemas inteligentes a través de ejemplos. Los desarrolladores primero construyen un modelo y lo entrenan presentando muchas instancias diferentes.
El algoritmo utiliza procesos del aprendizaje automático para derivar representaciones matemáticas mediante la predicción de resultados y la clasificación de tareas en función de los ejemplos.
Por ejemplo, los desarrolladores pueden entrenar un programa para analizar millones de transacciones con tarjetas de crédito y determinar transacciones legítimas y fraudulentas. Con el tiempo, el modelo puede predecir si una transacción en particular debe aprobarse o no.
Ejemplos de IA limitada
Todas las formas de sistemas modernos de IA pueden clasificarse como IA limitada. Son los siguientes:
1. Sistemas de imagen y reconocimiento facial. Estos sistemas, incluidos los que utilizan las empresas de redes sociales como Facebook y Google para identificar automáticamente a las personas en las fotografías, son formas de IA débil.
2. Chatbots y asistentes conversacionales. Esto incluye a los populares asistentes virtuales como Google Assistant, Siri, Alexa y el reciente ChatGPT. También se incluyen chatbots de servicio al cliente más simples, como un bot que ayuda a los clientes a devolver un artículo a una tienda minorista.
3. Vehículos autónomos. Los automóviles autónomos o semiautónomos, como algunos modelos de Tesla y los drones, barcos y robots de las fábrica autónomos, son todas aplicaciones de la IA limitada.
4. Modelos de mantenimiento predictivo. Estos modelos se basan en datos de máquinas, a menudo recopilados a través de sensores, para ayudar a predecir cuándo una pieza de la máquina puede fallar y alertar a los usuarios con anticipación.
5. Motores de recomendación. Estos sistemas predicen el contenido que a un usuario le puede gustar o buscar. Aquí también se podría incluir los filtros de spam en correos electrónicos que funcionan con ANI.
IA limitada frente a IA general (IA débil frente a IA fuerte)
- La inteligencia artificial estrecha (ANI o IA limitada) se refiere a la capacidad de un sistema para realizar una sola tarea extremadamente bien, como rastrear una página web o jugar al ajedrez
- La inteligencia artificial general (AGI o IA fuerte) es cuando un programa de ordenador puede realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano podría
- La superinteligencia artificial (ASI) es una IA que supera el intelecto humano
La AGI implica un sistema con un conocimiento integral y capacidades cognitivas tales que su rendimiento es indistinguible del de un humano, aunque su velocidad y capacidad para procesar datos es mucho mayor. Tal sistema aún no se ha desarrollado, y las opiniones de los expertos difieren de si siquiera serán capaces de crearlo.
Algunos expertos creen que un sistema de inteligencia artificial general necesitaría poseer cualidades humanas, como conciencia, emociones y pensamiento crítico y esto es algo que difícilmente se puede atribuir a una máquina por muy eficiente e inteligente que sea.
Los sistemas basados en IA limitada no tienen ninguna de estas cualidades, aunque a menudo pueden superar a los humanos cuando se les indica hacer una tarea en particular.
Estos sistemas no están destinados a simular la inteligencia humana por completo, sino a automatizar tareas humanas específicas mediante el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural (PNL).
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Redactora de Tecnología, especializada en inteligencia artificial y ciberseguridad.
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