En el jardín de Tullerías por ahí del año 1738, un famoso relojero francés llamado Jacques de Vaucanson exhibió una de sus más grandes obras: un pato. Cubierto por un plumaje, de tamaño real y base de madera, fue el primer robot –más precisamente autómata –creado que, para su tiempo, era casi imposible distinguir de un animal real.
Todo fue realizado con metal, hule y madera, acomodados para provocar el movimiento y confundir a la mente en algo tan sencillo como responder a la pregunta: ¿es un pato de verdad?
El primer intento de emular la inteligencia humana
Siempre hemos buscado imitar la naturaleza para hacer máquinas y artefactos que permitan optimizar el quehacer humano. Pero la duda real es si podremos imitar lo que hace nuestro cerebro. Bastaron 220 años para pasar de la imitación del pato de Vaucanson a la complejidad neuronal de nuestro cerebro. En 1958, el doctor Frank Rosenblatt, creó lo que hoy se conoce como el primer modelo matemático que imita a una neurona, el perceptrón , un modelo matemático inspirado en la estructura y función simplificadas de una única neurona biológica.
Desafortunadamente el gran avance se estancó por falta de inversión. El lado bueno es que, con el paso del tiempo, los avances en computación nos permitieron obtener el poder de procesamiento suficiente. Rosenblatt nunca se imaginó que esa pequeña máquina matemática se convertiría en lo que actualmente todo mundo conoce, pero pocos comprenden: la inteligencia artificial (IA) .
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Robots, software, machine learning… qué no es la IA
A veces confundimos cosas totalmente diferentes cuando nos referimos a la IA. Hablamos de algoritmos, software, robots, automatización, procesos. Hemos escuchado que la IA es autónoma y que reemplazará a los humanos. En realidad, la mayoría de los sistemas de IA actuales son limitados y dependen de instrucciones y datos proporcionados por los seres humanos para funcionar correctamente.
La inteligencia artificial no es perfecta y está sujeta a errores. Los algoritmos de IA pueden verse afectados por sesgos, datos incorrectos o limitaciones en su capacidad para comprender el contexto. La supervisión y corrección humana siguen siendo necesarias para garantizar resultados precisos y éticos.
Conclusión: No tiene conciencia ni emociones, no es autónoma, no dice la verdad y no, no dominará al mundo.
Lo que sí es la IA
¿Qué es lo que queremos decir cuando hablamos de IA?
La inteligencia artificial solo es un proceso que se compone de dos importantes herramientas: matemáticas y computación (software). Como nuestro proceso de aprendizaje, la IA tiene etapas. Reciben grandes cantidades de información (nosotros percibimos un estímulo mediante los sentidos), los modelan (comprendemos qué información es valiosa o no), encuentra patrones (desciframos relaciones) y emite una salida (respondemos al estímulo).
Conclusión: La IA es un conjunto o de modelos matemáticos que buscan modelar el proceso de aprendizaje del cerebro humano.
A pesar de que el poder de procesamiento de la IA es increíblemente rápido gracias a las supercomputadoras, una de sus desventajas es la capacidad de hacer relaciones con poca información. Aunque las máquinas pueden procesar grandes cantidades de datos, no pueden reemplazar por completo la creatividad, el juicio y la empatía humana en la toma de decisiones estratégicas y en la resolución de problemas complejos.
La IA es una gran herramienta. Conozcamos sus riesgos y su alcance. Usémosla de forma responsable, aprendamos de ella como ella aprende de nosotros y permitamos democratizar sus beneficios. Todos debemos de recibir los frutos que brinde.
Contacto:
Ricardo Herrera es profesor del área de Análisis de Decisiones de IPADE Business School.
Las opiniones expresadas son sólo responsabilidad de sus autores y son completamente independientes de la postura y la línea editorial de Forbes México.
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