La inteligencia artificial es, en ciencias de la computación, la disciplina que intenta replicar y desarrollar la inteligencia y sus procesos implícitos a través de computadoras. No existe un acuerdo sobre la definición completa de inteligencia artificial, pero se han seguido cuatro enfoques: dos centrados en los humanos (sistemas que piensan como humanos, y sistemas que actúan como humanos) y dos centrados en torno a la racionalidad (sistemas que piensan racionalmente y sistemas que actúan racionalmente). Comenzó poco después de la Segunda Guerra Mundial, y el nombre se acuñó en 1956 en la Conferencia de Dartmouth por el informático John McCarthy.
La inteligencia artificial abarca en la actualidad una gran variedad de subcampos, que van desde áreas de propósito general, como el aprendizaje y la percepción, a otras más específicas como el juego de ajedrez, la demostración de teoremas matemáticos, la escritura de poesía y el diagnóstico de enfermedades. La Inteligencia Artificial sintetiza y automatiza tareas que en principio son intelectuales y es, por lo tanto, potencialmente relevante para cualquier ámbito de la actividad intelectual humana. En este sentido, es un campo genuinamente universal.
Coloquialmente, el término inteligencia artificial se aplica cuando una máquina imita las funciones «cognitivas» que los humanos asocian con otras mentes humanas, como por ejemplo: «percibir», «razonar», «aprender» y «resolver problemas». Andreas Kaplan y Michael Haenlein definen la inteligencia artificial como «la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, para aprender de dichos datos y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a través de la adaptación flexible». A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, tecnología que alguna vez se pensó que requería de inteligencia se elimina de la definición.
Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe como un ejemplo de la «inteligencia artificial» habiéndose convertido en una tecnología común. Avances tecnológicos todavía clasificados como inteligencia artificial son los sistemas de conducción autónomos o los capaces de jugar ajedrez o Go.
La inteligencia artificial es una nueva forma de resolver problemas dentro de los cuales se incluyen los sistemas expertos, el manejo y control de robots y los procesadores, que intenta integrar el conocimiento en tales sistemas, en otras palabras, un sistema inteligente capaz de escribir su propio programa. Un sistema experto definido como una estructura de programación capaz de almacenar y utilizar un conocimiento sobre un área determinada que se traduce en su capacidad de aprendizaje. De igual manera se puede considerar a la IA como la capacidad de las máquinas para usar algoritmos, aprender de los datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones tal y como lo haría un ser humano, además uno de los enfoques principales de la inteligencia artificial es el aprendizaje automático, de tal forma que los ordenadores o las máquinas tienen la capacidad de aprender sin estar programados para ello.
Según Takeyas (2007) la IA es una rama de las ciencias computacionales encargada de estudiar modelos de cómputo capaces de realizar actividades propias de los seres humanos con base en dos de sus características primordiales: el razonamiento y la conducta.
En 1956, John McCarthy acuñó la expresión «inteligencia artificial», y la definió como «la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes».
También existen distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente, por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.
Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la capacidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería, el transporte, las comunicaciones y la milicia, y se ha usado en gran variedad de programas informáticos, juegos de estrategia, como ajedrez de computador, y otros videojuegos.
Stuart J. Russell y Peter Norvig diferencian varios tipos de inteligencia artificial:
La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:
Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:
La inteligencia computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas de conexiones). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.
La inteligencia computacional tiene una doble finalidad. Por un lado, su objetivo científico es comprender los principios que posibilitan el comportamiento inteligente (ya sea en sistemas naturales o artificiales) y, por otro, su objetivo tecnológico consiste en especificar los métodos para diseñar sistemas inteligentes.
Ante la posibilidad de crear máquinas dotadas de inteligencia, se volvió importante preocuparse por la cuestión ética de las máquinas para tratar de garantizar que no se produzca ningún daño a los seres humanos, a otros seres vivos e incluso a las mismas máquinas según algunas corrientes de pensamiento. Es así como surgió un amplio campo de estudios conocido como ética de la inteligencia artificial de relativamente reciente aparición que generalmente se divide en dos ramas, la roboética, encargada de estudiar las acciones de los seres humanos hacia los robots, y la ética de las máquinas encargada del estudio del comportamiento de los robots para con los seres humanos.
El acelerado desarrollo tecnológico y científico de la inteligencia artificial que se ha producido en el siglo XXI supone también un importante impacto en otros campos. En la economía mundial durante la segunda revolución industrial se vivió un fenómeno conocido como desempleo tecnológico, que se refiere a cuando la automatización industrial de los procesos de producción a gran escala reemplaza la mano de obra humana. Con la inteligencia artificial podría darse un fenómeno parecido, especialmente en los procesos en los que interviene la inteligencia humana, tal como se ilustraba en el cuento ¡Cómo se divertían! de Isaac Asimov, en el que su autor vislumbra algunos de los efectos que tendría la interacción de máquinas inteligentes especializadas en pedagogía infantil, en lugar de profesores humanos, con los niños en etapa escolar. Este mismo escritor diseñó lo que hoy se conocen como las tres leyes de la robótica, aparecidas por primera vez en el relato Círculo vicioso (Runaround) de 1942, donde establecía lo siguiente:
Otras obras de ciencia ficción más recientes también exploran algunas cuestiones éticas y filosóficas con respecto a la Inteligencia artificial fuerte, como las películas Yo, robot o A.I. Inteligencia Artificial, en los que se tratan temas tales como la autoconsciencia o el origen de una conciencia emergente de los robots inteligentes o sistemas computacionales, o si éstos podrían considerarse sujetos de derecho debido a sus características casi humanas relacionadas con la sintiencia, como el poder ser capaces de sentir dolor y emociones o hasta qué punto obedecerían al objetivo de su programación, y en caso de no ser así, si podrían ejercer libre albedrío. Esto último es el tema central de la famosa saga de Terminator, en la que las máquinas superan a la humanidad y deciden aniquilarla, historia que según varios especialistas, podría no limitarse a la ciencia ficción y ser una posibilidad real en una sociedad posthumana que dependiese de la tecnología y las máquinas totalmente.
El Derecho desempeña un papel fundamental en el uso y desarrollo de la IA. Las leyes establecen reglas y normas de comportamiento vinculantes para asegurar el bienestar social y proteger los derechos individuales, y pueden ayudarnos a obtener los beneficios de esta tecnología mientras minimizamos sus riesgos, que son significativos. De momento no hay normas jurídicas que regulen directamente la IA. Pero con fecha 21 de abril de 2021, la Comisión Europea ha presentado una propuesta de Reglamento europeo para la regulación armonizada de la inteligencia artificial (IA) en la UE. Su título exacto es Propuesta de Reglamento del Parlamento Europeo y del Consejo por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial –Ley de Inteligencia Artificial– y se modifican otros actos legislativos de la Unión.
Los primeros investigadores desarrollaron algoritmos que imitaban el razonamiento paso a paso que los humanos usan cuando resuelven acertijos o hacen deducciones lógicas. A finales de los años 80 y 90, la investigación de la inteligencia artificial había desarrollado métodos para tratar con información incierta o incompleta, empleando conceptos de probabilidad y economía.
Estos algoritmos demostraron ser insuficientes para resolver grandes problemas de razonamiento porque experimentaron una «explosión combinatoria»: se volvieron exponencialmente más lentos a medida que los problemas crecían. De esta manera, se concluyó que los seres humanos rara vez usan la deducción paso a paso que la investigación temprana de la inteligencia artificial seguía; en cambio, resuelven la mayoría de sus problemas utilizando juicios rápidos e intuitivos.
La representación del conocimiento y la ingeniería del conocimiento son fundamentales para la investigación clásica de la inteligencia artificial. Algunos «sistemas expertos» intentan recopilar el conocimiento que poseen los expertos en algún ámbito concreto. Además, otros proyectos tratan de reunir el «conocimiento de sentido común» conocido por una persona promedio en una base de datos que contiene un amplio conocimiento sobre el mundo.
Entre los temas que contendría una base de conocimiento de sentido común están: objetos, propiedades, categorías y relaciones entre objetos, situaciones, eventos, estados y tiempo causas y efectos; Poole, Mackworth y Goebel, 1998, pp. 335–337 y el conocimiento sobre el conocimiento (lo que sabemos sobre lo que saben otras personas) entre otros.
Otro objetivo de la inteligencia artificial consiste en poder establecer metas y alcanzarlas. Para ello necesitan una forma de visualizar el futuro, una representación del estado del mundo y poder hacer predicciones sobre cómo sus acciones lo cambiarán, con tal de poder tomar decisiones que maximicen la utilidad (o el «valor») de las opciones disponibles. Russell y Norvig, 2003, pp. 600–604
En los problemas clásicos de planificación, el agente puede asumir que es el único sistema que actúa en el mundo, lo que le permite estar seguro de las consecuencias de sus acciones. Sin embargo, si el agente no es el único actor, entonces se requiere que este pueda razonar bajo incertidumbre. Esto requiere un agente que no solo pueda evaluar su entorno y hacer predicciones, sino también evaluar sus predicciones y adaptarse en función de su evaluación. Russell y Norvig, 2003, pp. 430–449 La planificación de múltiples agentes utiliza la cooperación y la competencia de muchos sistemas para lograr un objetivo determinado. El comportamiento emergente como este es utilizado por algoritmos evolutivos e inteligencia de enjambre. Russell y Norvig, 2003, pp. 449–455
El aprendizaje automático es un concepto fundamental de la investigación de la inteligencia artificial desde el inicio del campo; consiste en el estudio de algoritmos informáticos que mejoran automáticamente a través de la experiencia.
El aprendizaje no supervisado es la capacidad de encontrar patrones en un flujo de entrada, sin que sea necesario que un humano etiquete las entradas primero. El aprendizaje supervisado incluye clasificación y regresión numérica, lo que requiere que un humano etiquete primero los datos de entrada. La clasificación se usa para determinar a qué categoría pertenece algo y ocurre después de que un programa observe varios ejemplos de entradas de varias categorías. La regresión es el intento de producir una función que describa la relación entre entradas y salidas y predice cómo deben cambiar las salidas a medida que cambian las entradas. Tanto los clasificadores como los aprendices de regresión intentan aprender una función desconocida; por ejemplo, un clasificador de spam puede verse como el aprendizaje de una función que asigna el texto de un correo electrónico a una de dos categorías, «spam» o «no spam». La teoría del aprendizaje computacional puede evaluar a los estudiantes por complejidad computacional, complejidad de la muestra (cuántos datos se requieren) o por otras nociones de optimización.
El procesamiento del lenguaje natural permite a las máquinas leer y comprender el lenguaje humano. Un sistema de procesamiento de lenguaje natural suficientemente eficaz permitiría interfaces de usuario de lenguaje natural y la adquisición de conocimiento directamente de fuentes escritas por humanos, como los textos de noticias. Algunas aplicaciones sencillas del procesamiento del lenguaje natural incluyen la recuperación de información, la minería de textos, la respuesta a preguntas y la traducción automática. Muchos enfoques utilizan las frecuencias de palabras para construir representaciones sintácticas de texto. Las estrategias de búsqueda de «detección de palabras clave» son populares y escalables, pero poco óptimas; una consulta de búsqueda para «perro» solo puede coincidir con documentos que contengan la palabra literal «perro» y perder un documento con la palabra «caniche». Los enfoques estadísticos de procesamiento de lenguaje pueden combinar todas estas estrategias, así como otras, y a menudo logran una precisión aceptable a nivel de página o párrafo. Más allá del procesamiento de la semántica, el objetivo final de este es incorporar una comprensión completa del razonamiento de sentido común. En 2019, las arquitecturas de aprendizaje profundo basadas en transformadores podían generar texto coherente.
La percepción de la máquina es la capacidad de utilizar la entrada de sensores (como cámaras de espectro visible o infrarrojo, micrófonos, señales inalámbricas y lidar, sonar, radar y sensores táctiles) para deducir aspectos del mundo. Las aplicaciones incluyen reconocimiento de voz, reconocimiento facial y reconocimiento de objetos. Russell y Norvig, 2003, pp. 885–892 La visión artificial es la capacidad de analizar la información visual, que suele ser ambigua; un peatón gigante de cincuenta metros de altura muy lejos puede producir los mismos píxeles que un peatón de tamaño normal cercano, lo que requiere que la inteligencia artificial juzgue la probabilidad relativa y la razonabilidad de las diferentes interpretaciones, por ejemplo, utilizando su «modelo de objeto» para evaluar que los peatones de cincuenta metros no existen.
Las principales críticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su capacidad de imitar por completo a un ser humano. Sin embargo, hay expertos[cita requerida] en el tema que indican que ningún humano individual tiene capacidad para resolver todo tipo de problemas, y autores como Howard Gardner han teorizado sobre la solución.
En los humanos, la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los aspectos innatos y los aspectos aprendidos. Los aspectos innatos permiten, por ejemplo, almacenar y recuperar información en la memoria, mientras que en los aspectos aprendidos reside el saber resolver un problema matemático mediante el algoritmo adecuado. Del mismo modo que un humano debe disponer de herramientas que le permitan solucionar ciertos problemas, los sistemas artificiales deben ser programados de modo tal que puedan llegar a resolverlos.
Muchas personas consideran que la Prueba de Turing ha sido superada, citando conversaciones en que al dialogar con un programa de inteligencia artificial para chat no saben que hablan con un programa. Sin embargo, esta situación no es equivalente a una prueba de Turing, que requiere que el participante se encuentre sobre aviso de la posibilidad de hablar con una máquina.
Otros experimentos mentales como la habitación china, de John Searle, han mostrado cómo una máquina podría simular pensamiento sin realmente poseerlo, pasando la prueba de Turing sin siquiera entender lo que hace, tan solo reaccionando de una forma concreta a determinados estímulos (en el sentido más amplio de la palabra). Esto demostraría que la máquina en realidad no está pensando, ya que actuar de acuerdo con un programa preestablecido sería suficiente. Si para Turing el hecho de engañar a un ser humano que intenta evitar que le engañen es muestra de una mente inteligente, Searle considera posible lograr dicho efecto mediante reglas definidas a priori.
Uno de los mayores problemas en sistemas de inteligencia artificial es la comunicación con el usuario. Este obstáculo es debido a la ambigüedad del lenguaje, y se remonta a los inicios de los primeros sistemas operativos informáticos. La capacidad de los humanos para comunicarse entre sí implica el conocimiento del lenguaje que utiliza el interlocutor. Para que un humano pueda comunicarse con un sistema inteligente hay dos opciones: o bien que el humano aprenda el lenguaje del sistema como si aprendiese a hablar cualquier otro idioma distinto al nativo, o bien que el sistema tenga la capacidad de interpretar el mensaje del usuario en la lengua que el usuario utiliza. También puede haber desperfectos en las instalaciones de los mismos.
Un humano, durante toda su vida, aprende el vocabulario de su lengua nativa o materna, siendo capaz de interpretar los mensajes (a pesar de la polisemia de las palabras) y utilizando el contexto para resolver ambigüedades. Sin embargo, debe conocer los distintos significados para poder interpretar, y es por esto que lenguajes especializados y técnicos son conocidos solamente por expertos en las respectivas disciplinas. Un sistema de inteligencia artificial se enfrenta con el mismo problema, la polisemia del lenguaje humano, su sintaxis poco estructurada y los dialectos entre grupos.
Los desarrollos en inteligencia artificial son mayores en los campos disciplinares en los que existe mayor consenso entre especialistas. Un sistema experto es más probable que sea programado en física o en medicina que en sociología o en psicología. Esto se debe al problema del consenso entre especialistas en la definición de los conceptos involucrados y en los procedimientos y técnicas a utilizar. Por ejemplo, en física hay acuerdo sobre el concepto de velocidad y cómo calcularla. Sin embargo, en psicología se discuten los conceptos, la etiología, la psicopatología, y cómo proceder ante cierto diagnóstico. Esto dificulta la creación de sistemas inteligentes porque siempre habrá desacuerdo sobre la forma en que debería actuar el sistema para diferentes situaciones. A pesar de esto, hay grandes avances en el diseño de sistemas expertos para el diagnóstico y toma de decisiones en el ámbito médico y psiquiátrico (Adaraga Morales, Zaccagnini Sancho, 1994).
Al desarrollar un robot con inteligencia artificial se debe tener cuidado con la autonomía, hay que tener cuidado en no vincular el hecho de que el robot interaccione con seres humanos a su grado de autonomía. Si la relación de los humanos con el robot es de tipo maestro esclavo, y el papel de los humanos es dar órdenes y el del robot obedecerlas, entonces sí cabe hablar de una limitación de la autonomía del robot. Pero si la interacción de los humanos con el robot es de igual a igual, entonces su presencia no tiene por qué estar asociada a restricciones para que el robot pueda tomar sus propias decisiones. Con el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, muchas compañías de software como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural han comenzado a producirse y la cantidad de películas sobre inteligencia artificial ha aumentado. Stephen Hawking advirtió sobre los peligros de la inteligencia artificial y lo consideró una amenaza para la supervivencia de la humanidad.
Las técnicas desarrolladas en el campo de la inteligencia artificial son numerosas y ubicuas. Comúnmente cuando un problema es resuelto mediante inteligencia artificial la solución es incorporada en ámbitos de la industria y de la vida diaria de los usuarios de programas de computadora, pero la percepción popular se olvida de los orígenes de estas tecnologías que dejan de ser percibidas como inteligencia artificial. A este fenómeno se le conoce como el efecto IA.
Al hablar acerca de la propiedad intelectual atribuida a creaciones de la inteligencia artificial se forma un debate fuerte alrededor de si una máquina puede tener derechos de autor. Según la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI), cualquier creación de la mente puede ser parte de la propiedad intelectual, pero no especifica si la mente debe ser humana o puede ser una máquina, dejando la creatividad artificial en la incertidumbre.
Alrededor del mundo han comenzado a surgir distintas legislaciones con el fin de manejar la inteligencia artificial, tanto su uso como creación. Los legisladores y miembros del gobierno han comenzado a pensar acerca de esta tecnología, enfatizando el riesgo y los desafíos complejos de esta. Observando el trabajo creado por una máquina, las leyes cuestionan la posibilidad de otorgarle propiedad intelectual a una máquina, abriendo una discusión respecto a la legislación relacionada con IA.
El 5 de febrero de 2020, la Oficina del Derecho de Autor de los Estados Unidos y la OMPI asistieron a un simposio donde observaron de manera profunda cómo la comunidad creativa utiliza la inteligencia artificial (IA) para crear trabajo original. Se discutieron las relaciones entre la inteligencia artificial y el derecho de autor, qué nivel de involucramiento es suficiente para que el trabajo resultante sea válido para protección de derechos de autor; los desafíos y consideraciones de usar inputs con derechos de autor para entrenar una máquina; y el futuro de la inteligencia artificial y sus políticas de derecho de autor.
El director general de la OMPI, Francis Gurry, presentó su preocupación ante la falta de atención que hay frente a los derechos de propiedad intelectual, pues la gente suele dirigir su interés hacia temas de ciberseguridad, privacidad e integridad de datos al hablar de la inteligencia artificial. Así mismo, Gurry cuestionó si el crecimiento y la sostenibilidad de la tecnología IA nos guiaría a desarrollar dos sistemas para manejar derechos de autor- uno para creaciones humanas y otro para creaciones de máquinas.
Aún hay una falta de claridad en el entendimiento alrededor de la inteligencia artificial. Los desarrollos tecnológicos avanzan a paso rápido, aumentando su complejidad en políticas, legalidades y problemas éticos que se merecen la atención global. Antes de encontrar una manera de trabajar con los derechos de autor, es necesario entenderlo correctamente, pues aún no se sabe cómo juzgar la originalidad de un trabajo que nace de una composición de una serie de fragmentos de otros trabajos.
La asignación de derechos de autor alrededor de la inteligencia artificial aún no ha sido regulada por la falta de conocimientos y definiciones. Aún hay incertidumbre sobre si, y hasta que punto, la inteligencia artificial es capaz de producir contenido de manera autónoma y sin ningún humano involucrado, algo que podría influenciar si sus resultados pueden ser protegidos por derechos de autor.
El sistema general de derechos de autor aún debe adaptarse al contexto digital de inteligencia artificial, pues están centrados en la creatividad humana. Los derechos de autor no están diseñados para manejar cualquier problema en las políticas relacionado con la creación y el uso de propiedad intelectual, y puede llegar a ser dañino estirar excesivamente los derechos de autor para resolver problemas periféricos dado que:
«Usar los derechos de autor para gobernar la inteligencia artificial es poco inteligente y contradictorio con la función primordial de los derechos de autor de ofrecer un espacio habilitado para que la creatividad florezca»
La conversación acerca de la propiedad intelectual tendrá que continuar hasta asegurarse de que la innovación sea protegida pero también tenga espacio para florecer.
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