La inteligencia artificial ha creado bastante inquietud en aquellos que temen que evolucione rápidamente de ser beneficioso para la humanidad a hacerse cargo de ella. Personalidades como Stephen Hawking o Elon Musk han advertido sobre las amenazas que supone la inteligencia artificial. Pero lo cierto es que no todo el mundo utiliza la misma definición de inteligencia artificial y el enfoque cambia drásticamente de una definición a otra. Forbes.com ha querido destacar seis definiciones diferentes y el enfoque que están dando algunos de los líderes de la industria tecnológica a sus investigaciones.
John McCarthy fue quien acuñó por vez primera el término de inteligencia artificial en el año 1956, cuando invitó a un grupo de investigadores de una variedad de disciplinas como la simulación del lenguaje a su Dartmouth Summer Research Project para discutir sobre lo que vendría en este campo. Los investigadores se unieron para clarificar y desarrollar los conceptos sobre las “thinking machines” y apuntaron cuestiones realmente divergentes. Se supone que McCarthy eligió el nombre de inteligencia artificial por su neutralidad, así como evitar resaltar las pistas que se estaban siguiendo en ese momento.
A día de hoy, los diccionarios modernos ofrece definiciones que establecen la inteligencia artificial como un sub campo de la ciencia computacional y cómo las máquinas pueden imitar la inteligencia humana. “La teoría y el desarrollo de sistemas computacionales para llevar a cabo tareas que normalmente requieren de inteligencia humana, como percepción visual, reconocimiento de voz, toma de decisiones o traducción de lenguajes”, define el English Oxford Living Dictionary.
Merriam-Webster define inteligencia artificial como “rama de la ciencia computacional que introduce la simulación de comportamiento inteligente en los ordenadores” y como “la capacidad de una máquina de imitar el comportamiento humano inteligente”. La Encyclopedia Britannica, en cambio, considera que inteligencia artificial es “la habilitad de una computadora digital o controlada por un robot para realizar tareas comúnmente asociadas con la inteligencia de los seres”.
Las definiciones comienzan a cambiar en función de los objetivos que se intentan lograr con un sistema de IA. En general, las personas invierten en el desarrollo de IA para construir sistemas que piensen exactamente como los humanos (“strong AI”), que simplemente haga que los sistemas funciones sin descubrir cómo funciona el razonamiento humano (“weak AI”) o que use el razonamiento humano como modelo pero no necesariamente como objetivo final.
Es el tercer objetivo el que más está siendo desarrollado por los líderes de la industria, utilizando el razonamiento humano como una guía para proporcionar mejores servicios o crear mejores productos en lugar de intentar conseguir replicar a la perfección la mente humana.
Amazon ha construido buena parte de su negocio sobre los sitemas de machine-learning, un subsector de la IA, y define ésta como “el campo de la ciencia computacional dedicado a resolver los problemas cognitivos normalmente asociados con la inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas o el reconocimiento de patrones”. Sin el machine learning, Amazon no podría “crecer como negocio, mejorar la experiencia del cliente ni seleccionar y optimizar su logística”.
Aunque muchas grandes compañías no han publicado ninguna definición de inteligencia artificial, se puede extrapolar lo que significa para ellos echando un vistazo a sus áreas de investigación. El machine y el deep learning son las prioridades de Google AI y sus herramientas para “crear tecnología más inteligente y útil que ayude al máximo de personas posible” desde las traducciones hasta el cuidado de la salud. Facebook AI Research promete “avanzar en el campo de la machine intelligence y crear nuevas tecnologías para ofrecer a las personas mejores vías de comunicación”.
Por su parte, IBM se centra en tres áreas, AI Enginerring, construcción de modelos escalables de inteligencia artificial y herramientas; AI Tech, donde se exploran las capacidades básicas como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento y el razonamiento del habla e imagen; y AI Science, donde el punto de atención es expandir las fronteras de la IA.
En 2016, varios líderes de la industria como Amazon, Apple, DeepMind, Google, IBM y Microsoft, se unieron para crear una alianza de IA que beneficiase a las personas y a la sociedad para desarrollar y compartir mejores prácticas, mejorar la comprensión pública, proporcionar una plataforma abierta para para la discusión e identificar esfuerzos aspiraciones de IA en fines beneficiosos socialmente.
Los que actualmente trabajan con inteligencia artificial le dan prioridad a definir el campo de problemas que ésta resolverá y los beneficios que puede tener para la sociedad. Ya no es un objetivo primario para la mayoría conseguir que la IA se comporte como un cerebro humano, sino utilizarla para mejorar el mundo.
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