Introducción
¿Qué es la inteligencia artificial?
Definir la Inteligencia Artificial no es nada fácil. Incluso los investigadores de IA no tienen una definición exacta. Más bien, el campo se redefine constantemente cuando algunos temas se clasifican como no IA y surgen nuevos temas.
Hace cincuenta años, por ejemplo, se consideraba que los métodos automáticos de búsqueda y planificación pertenecían al dominio de la IA. Hoy en día, estos métodos se enseñan a todos los estudiantes de informática. De manera similar, ciertos métodos para procesar información incierta se están entendiendo tan bien que es probable que se pasen de la IA a las estadísticas o la probabilidad muy pronto. Un intento de definición sería enumerar las propiedades que son características de la IA:
- Autonomía: La capacidad de realizar tareas en entornos complejos sin la guía constante de un usuario.
- Adaptabilidad: La capacidad de mejorar el desempeño aprendiendo de la experiencia
¿Quién es Alan Turing?
¿Qué ocurrió en la conferencia de Dartmouth en el verano de 1956?
¿Qué diferencia hay entre IA, ML y DL?
¿Qué es el test de Turing?
El Test de Turing nace como un método para determinar si una máquina puede pensar.
El juez debe descubrir cuál es el ser humano y cuál es la máquina, estándoles a los dos permitido mentir o equivocarse al contestar por escrito las preguntas que el juez les hiciera.
La tesis de Turing supone que si ambos jugadores son suficientemente hábiles, el juez no podrá distinguir quién es el ser humano y quién la máquina.
¿Cuándo decía Turing que existirá la Inteligencia Artificial?
Para Alan Turing, la inteligencia artificial existirá cuando no seamos capaces de distinguir entre un ser humano y un programa de una computadora en una conversación a ciegas.
Línea del tiempo de la historia de la IA
Ejemplos de uso de IA
- Coches autónomos: Los automóviles autónomos requieren una combinación de técnicas de inteligencia artificial de muchos tipos: búsqueda y planificación para encontrar la ruta más conveniente de A a B, visión por computadora para identificar obstáculos y toma de decisiones en condiciones de incertidumbre para hacer frente al entorno complejo y dinámico en tiempo real con un gran volumen de información y sin necesidad de haber sido programados específicamente. Cada uno de ellos debe funcionar con una precisión casi perfecta para evitar accidentes tomando decisiones en menos de 0,1 segundos. Las mismas tecnologías también se utilizan en otros sistemas autónomos como robots de reparto, drones voladores y barcos autónomos.
- Recomendación de contenido: Mucha de la información que encontramos en el transcurso de un día típico es personalizada. Los ejemplos incluyen Facebook, Twitter, Instagram y otros contenidos de redes sociales; anuncios en línea; recomendaciones de música en Spotify; recomendaciones de películas en Netflix, HBO y otros servicios de streaming… Muchos editores en línea, como las webs de periódicos y empresas de radiodifusión, así como motores de búsqueda como Google, también personalizan el contenido que ofrecen.
- Procesamiento de imágenes y vídeos: El reconocimiento facial ya es un producto que se utiliza en muchas aplicaciones gubernamentales, comerciales y de clientes, como la organización de sus fotos según las personas, el etiquetado automático en las redes sociales y el control de pasaportes. Se pueden utilizar técnicas similares para reconocer otros automóviles y obstáculos alrededor de un automóvil autónomo, o para estimar las poblaciones de vida silvestre, solo por nombrar algunos ejemplos. La IA también se puede utilizar para generar o alterar contenido visual. Los ejemplos que ya se utilizan en la actualidad incluyen la transferencia de estilo, mediante la cual puede adaptar sus fotos personales para que parezcan pintadas por Vincent van Gogh, y personajes generados por computadora en películas como Avatar , el Señor de los Anillos y animaciones populares de Pixar donde los personajes animados reproducen gestos realizados por actores humanos reales.
- Filtros de SPAM: Google, Microsoft, Yahoo… aplican algoritmos de IA para detectar correos fraudulentos y de tipo SPAM.
- Asistentes personales y chatbots: Sistemas que utilizan NLP (Natural Language Processing) para mejorar la experiencia de usuario. Permiten una comunicación bidireccional coherente con seres humanos ya sea oral o escrita. Ejemplos: Alexa, Siri…
- Videojuegos: Sistemas capaces de predecir la actuación del humano y que permiten generar escenarios de juego realistas sin necesidad de haber sido programados específicamente.
Más sobre NLP
¿Cuál es la estimación del volumen de datos que un coche autónomo puede generar anualmente?
¿Se te ocurre algún caso más de uso de IA?
Detección de virus, deep fakes, OCRs, etc.
Tipos de Inteligencia Artificial
Al pensar en inteligencia artificial, la mayoría de nosotros tiene en mente una IA con capacidades mentales humanas, un programa que nos supera con un largo margen, o una persona sintética capaz de imitarnos e incluso combatirnos. Es por esto que existen 2 tipos de Inteligencia Artificial:
- Inteligencia Artificial Débil
- Inteligencia Artificial Fuerte
Inteligencia Artificial Débil (Artificial Narrow Intelligence)
Todo nuestro desarrollo y avance científico ha cristalizado en una forma de inteligencia que, aunque puede superar algunas capacidades humanas y va a tener un enorme impacto en nuestra economía, sólo puede orientarse a un objetivo. Es la llamada inteligencia artificial débil (IAD). La IA débil es la capacidad de un sistema informático de imitar funciones cognitivas humanas, como el aprendizaje y la solución de problemas. «Débil» no significa que no tenga valor. La IAD nos es de gran ayuda a la hora de detectar una metástasis, por ejemplo. También nos echa una mano cuando tratamos de extraer valor de un gran conjunto de datos o cuando necesitamos coordinar una flota de vehículos en una ciudad, clave para la movilidad autónoma. Lo cierto es que la inteligencia artificial débil ya se encuentra a nuestro alrededor y le damos multitud de usos.
¿Qué es una metástasis?
En la IA Débil, aunque parezca que la IA está pensando por sí misma en tiempo real, en realidad está analizando varios procesos estrechos y tomando decisiones dentro de un marco predeterminado. La IA débil no implica conciencia en sus acciones.
¿Qué es la inteligencia artificial débil?
Inteligencia Artificial Fuerte (Artificial General Intelligence o de nivel humano)
La IA Fuerte es un sistema informático que ha conseguido resolver problemas sumamente complejos, emitir juicios en situaciones inciertas e incorporar conocimientos previos a su razonamiento actual. Podría poseer creatividad e imaginación a la par que las personas y podría realizar tareas que la IA estrecha no puede.
Los tres casos mencionados inicialmente son ejemplos de inteligencia artificial (IAF), es decir, inteligencia artificial igual o superior a la capacidad humana promedio. De momento, todos estos casos quedan dentro de la ciencia ficción. A día de hoy, no hemos conseguido programar una IA fuerte.
Diferencias entre IAD e IAF
¿Qué es la inteligencia artificial fuerte?
¿Qué es la Super IA?
Super IA (Artificial Super Intelligence): sistema informático que haya logrado una superinteligencia artificial superior a los humanos.
Estadística y probabilidad
Modelos bayesianos
¿Qué es un modelo?
Es aquel que sea capaz de contestar a las preguntas.
Teorema de Bayes
La fórmula es:
\[P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)}\] \[P(B) = P(B|A+) * P(A) + P(B|A-) * P(A-)\]En un ejemplo de cancer, explicado en palabras sería:
\[P(Tener\, cancer | Test^{+}) = \frac{P(Test^{+} | Tener\, cancer) \cdot P(Tener\, cancer\, a\, priori)}{P(Test^{+})}\] \[P(Test^{+}) = P(Test^{+}|Tener\, cancer) * P(Tener\, cancer) + P(Test^{+}|No\, tener\, cancer) * P(No\, tener\, cancer)\]Preguntas sobre el vídeo:
- ¿Cuándo público Bayes su teorema?
- Según Richard Price sobre el teorema de Bayes, ¿podemos tener mucha seguridad de que el sol saldrá mañana por el este?
- ¿Qué ocurre a la fórmula de Bayes si tenemos un 0% de certeza a priori de una hipotesis?
Preguntas sobre el vídeo:
- ¿Cuántos falsos positivos dará una prueba con un 99% de acierto en una muestra de 1000 personas?
- ¿El teorema de Bayes está pensado para usarse cada vez que obtenemos más certeza sobre algo?
- ¿Crees que Monitor fantasma ha visto el vídeo de Veritasium antes de realizar su vídeo? ¿Por qué?