HardZone – Aprende a distinguir entre una inteligencia artificial real y un truco de marketing
Las palabras inteligencia artificial o IA está en todas partes, todo el mundo la repite casi cada frase y se ha llegado al punto en que se ha desvirtuado tanto por el mal uso continuo que soluciones que no tienen nada que ver, se venden en relación con dicha tecnología con tal de conseguir mejores ventas. Es por ello que os vamos a recordar de forma breve lo que es la IA y lo que no.
Lo que diferencia a la inteligencia artificial del resto de soluciones es la capacidad de aprender a medida que se dan más datos o estos se van corrigiendo. Esto requiere una cantidad de almacenamiento y de ancho de banda que no es posible en los PC que tenemos en los hogares. Más bien buena parte de las soluciones con IA que se venden son resultado de su aplicación, pero no lo son por sí mismas. Es decir, son el fin que se ha conseguido a través del medio que es la inteligencia artificial.
¿Qué ha provocado el boom de la IA?
Hemos de partir del hecho de que el concepto IA en la actualidad es como lo fue el de Multimedia en los años 90. Es decir, un vocablo usado por parte de los fabricantes de componentes para hacer referencia no a la inclusión de una nueva tecnología en los chips vendiéndola a través de su mayor aplicación de cara al mundo real. Dicho de otra manera, si las unidades capaces de realizar cálculos vectoriales en pocos ciclos de reloj nos dieron la oportunidad de ver y editar audio y video en nuestros ordenadores a gran velocidad, así como los juegos en 3D, las unidades encargadas de hacer cálculos matemáticos con matrices de números son las que han empujado al nacimiento de la IA.
Sin embargo, hemos de partir del hecho que ha habido un crecimiento exponencial de la información necesaria para dotar de suficiente información a estas unidades y esto es lo que nos debería hacer levantar la ceja ante ciertas aplicaciones que se venden como soluciones de IA y que realmente no lo son. Se ha de tener en cuenta que para que algo se considere inteligencia artificial ha de tener la capacidad de aprender sobre la marcha.
¿Qué no debemos considerar inteligencia artificial?
Hay varios ejemplos, pero os vamos a dar tres de ellos que son bastante ilustrativos:
El primero de los casos es la automatización, el hecho de que un dispositivo o un programa tenga una serie de comportamientos previamente programados que marcan su comportamiento según una serie de parámetros de entrada y de reacción al entorno no es inteligencia artificial. Podemos crear un robot que salga de un laberinto, pero que no tenga la capacidad de aprenderlo.
En segundo lugar, tenemos el caso del aprendizaje automático o Machine Learning, así como el Deep Learning. Ambas son disciplinas de la IA, pero tú puedes tener un algoritmo de este tipo que no esté aprendiendo con los datos, sino que aplique un algoritmo previamente aprendido. Por ejemplo, el DLSS de NVIDIA no se pule a sí mismo con el tiempo en nuestra tarjeta gráfica y necesitan sacar nuevas versiones con cada parche. Más bien el entrenamiento se hace en los superordenadores de la compañía, pero no en los PC de la gente.
Luego tenemos otros casos como los sistemas de recomendación y análisis de datos, los cuales se basan no en interpretar la información y sacar una conclusión, sino en saber clasificarla. Es decir, llamamos IA a la capacidad de un sistema en sacar una conclusión a través de unos datos.
¿Nos podéis dar unos ejemplos?
Por supuesto, es por ello que tenemos que os vamos a dar un ejemplo negativo y otro positivo para que sepáis diferenciar con mayor precisión cuando estamos delante de una IA y cuando no.
Por ejemplo, muchos sistemas de IA orientados al audio presumen tener la capacidad de poder cancelar el ruido que se genera en las grabaciones. Para ello no hace falta una unidad Tensor y se basa simplemente en sumar un canal con el audio invertido para que ambos se cancelen. Eso es un caso de lo que no es una IA.
En cambio, yo puedo recopilar una cantidad ingente de imágenes en JPEG, y entrenar a la IA para que me detecte los artefactos de imagen clásicos de este formato y me los arregle. A medida que le dé más información, más precisa será su predicción. De ello puedo sacar un algoritmo, el cual nos sería de inteligencia artificial, si no un automatismo para eliminar esos artefactos.
El segundo ejemplo, lo podemos aplicar con el ejemplo del robot y el laberinto, donde podemos tener una IA con la capacidad de estudiar el laberinto que le dicte las órdenes para salir del mismo en el menor tiempo posible. Lo primero sería un algoritmo de inteligencia artificial, lo segundo, una solución derivada.
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