Inteligencia artificial: historia del desarrollo y perspectivas

Inteligencia artificial: historia del desarrollo y perspectivas
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El concepto de inteligencia artificial (AI) incluye no solo tecnologías que permiten crear máquinas inteligentes (incluidos los programas informáticos).

La inteligencia artificial es también una de las áreas del pensamiento científico.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia es el componente mental de una persona, que tiene las siguientes capacidades:

  • adaptativo;
  • aprender a través de la acumulación de experiencia y conocimiento;
  • la capacidad de aplicar conocimientos y habilidades para gestionar el medio ambiente.

El intelecto combina todas las habilidades de una persona para conocer la realidad. Con su ayuda, una persona piensa, recuerda nueva información, percibe el entorno, etc.

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La inteligencia artificial se entiende como una de las áreas de las tecnologías de la información, que se dedica al estudio y desarrollo de sistemas (máquinas) dotados de las capacidades de la inteligencia humana: la capacidad de aprender, el razonamiento lógico, etc.

Por el momento, el trabajo en inteligencia artificial se lleva a cabo mediante la creación de nuevos programas y algoritmos que resuelven problemas de la misma manera que lo hace una persona.

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Fotografía: hso.com

Debido al hecho de que la definición de IA evoluciona a medida que se desarrolla esta dirección, es necesario mencionar el Efecto IA. Se refiere al efecto que crea la inteligencia artificial cuando ha hecho algún progreso. Por ejemplo, si una IA ha aprendido a realizar algunas acciones, los críticos se unen inmediatamente, argumentando que estos éxitos no indican la presencia de pensamiento en la máquina.

Hoy en día, el desarrollo de la inteligencia artificial va en dos direcciones independientes:

  • neurocibernética;
  • enfoque lógico.

La primera dirección implica el estudio de las redes neuronales y la computación evolutiva desde el punto de vista de la biología. El enfoque lógico implica el desarrollo de sistemas que imitan procesos intelectuales de alto nivel: pensamiento, habla, etc.

La historia del desarrollo de la inteligencia artificial

Los primeros trabajos en el campo de la IA comenzaron a realizarse a mediados del siglo pasado. Alan Turing se convirtió en el pionero de la investigación en esta dirección, aunque ciertas ideas comenzaron a ser expresadas por filósofos y matemáticos en la Edad Media. En particular, ya a principios del siglo XX, se introdujo un dispositivo mecánico capaz de resolver problemas de ajedrez.

Pero esta dirección se formó realmente a mediados del siglo pasado. La aparición de trabajos sobre IA estuvo precedida por investigaciones sobre la naturaleza humana, las formas de conocer el mundo que nos rodea, las posibilidades del proceso de pensamiento y otras áreas. En ese momento, habían aparecido las primeras computadoras y algoritmos. Es decir, se creó la base sobre la que nació una nueva dirección de investigación.

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En 1950, Alan Turing publicó un artículo en el que hacía preguntas sobre las capacidades de las futuras máquinas, así como si podrían superar a los humanos en términos de inteligencia. Fue este científico quien desarrolló el procedimiento que más tarde recibió su nombre: la prueba de Turing.

Tras la publicación de los trabajos del científico inglés, aparecieron nuevas investigaciones en el campo de la IA. Según Turing, solo una máquina que no se puede distinguir de una persona durante la comunicación puede ser reconocida como una máquina pensante. Casi al mismo tiempo que apareció el papel de un científico, nació un concepto, llamado Baby Machine. Preveía el desarrollo progresivo de la IA y la creación de máquinas cuyos procesos de pensamiento se forman primero al nivel de un niño y luego mejoran gradualmente.

El término «inteligencia artificial» nació más tarde. En 1952, un grupo de científicos, incluido Turing, se reunió en la Universidad Americana de Dartmund para discutir temas relacionados con la IA. Después de esa reunión, comenzó el desarrollo activo de máquinas con capacidades de inteligencia artificial.

Los departamentos militares desempeñaron un papel especial en la creación de nuevas tecnologías en el campo de la IA, que financiaron activamente esta área de investigación. Posteriormente, el trabajo en el campo de la inteligencia artificial comenzó a atraer a las grandes empresas.

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Fotografía: today.cofc.edu

La vida moderna plantea desafíos más complejos para los investigadores. Por lo tanto, el desarrollo de la IA se lleva a cabo en condiciones fundamentalmente diferentes, si las comparamos con lo que sucedió durante el período de aparición de la inteligencia artificial. Los procesos de globalización, las acciones de los malhechores en la esfera digital, el desarrollo de Internet y otros problemas: todo esto plantea tareas complejas para los científicos, cuya solución se encuentra en el campo de la IA.

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A pesar de los éxitos alcanzados en esta área en los últimos años (por ejemplo, el surgimiento de la tecnología autónoma), las voces de los escépticos aún no se calman, quienes no creen en la creación de una verdadera inteligencia artificial y un programa poco capaz. Varios críticos temen que el desarrollo activo de la IA pronto conduzca a una situación en la que las máquinas reemplacen por completo a las personas.

Áreas de investigación

Los filósofos aún no han llegado a un consenso sobre la naturaleza del intelecto humano y cuál es su estado. En este sentido, en los trabajos científicos dedicados a la IA, hay muchas ideas que cuentan qué tareas resuelve la inteligencia artificial. Tampoco existe una comprensión común de la cuestión de qué tipo de máquina puede considerarse inteligente.

Hoy en día, el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial va en dos direcciones:

  1. Descendente (semiótico). Implica el desarrollo de nuevos sistemas y bases de conocimiento que imitan procesos mentales de alto nivel como el habla, la expresión de emociones y el pensamiento.
  2. Bottom-up (biológico). Este enfoque implica la investigación en el campo de las redes neuronales, a través de las cuales se crean modelos de comportamiento inteligente desde el punto de vista de los procesos biológicos. Las neurocomputadoras se crean sobre la base de esta dirección.

Prueba de Turing

La prueba de Turing mide la capacidad de una inteligencia artificial (máquina) para pensar como un humano.

En un sentido general, este enfoque implica la creación de IA, cuyo comportamiento no difiere de las acciones humanas en las mismas situaciones normales. De hecho, el test de Turing asume que una máquina será inteligente solo si, al comunicarse con ella, es imposible entender quién está hablando: un mecanismo o una persona viva.

Cifrado de César en guardia de seguridad informática
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Los libros de ciencia ficción ofrecen una forma diferente de evaluar las capacidades de la IA. La inteligencia artificial se volverá real si siente y puede crear. Sin embargo, este enfoque de la definición no se sostiene en la práctica. Ya ahora, por ejemplo, se están creando máquinas que tienen la capacidad de responder a cambios en el entorno (frío, calor, etc.). Al mismo tiempo, no pueden sentir como una persona.

Enfoque de símbolos

El éxito en la resolución de problemas está determinado en gran medida por la capacidad de abordar la situación con flexibilidad. Las máquinas, a diferencia de las personas, interpretan los datos que reciben de forma unificada. Por lo tanto, sólo una persona participa en la resolución de problemas. La máquina realiza operaciones basadas en algoritmos escritos que excluyen el uso de varios modelos de abstracción. Lograr la flexibilidad de los programas es posible aumentando los recursos involucrados en el curso de la resolución de problemas.

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Fotografía: forbes.com

Las desventajas anteriores son típicas del enfoque simbólico utilizado en el desarrollo de la IA. Sin embargo, esta dirección de desarrollo de la inteligencia artificial le permite crear nuevas reglas en el proceso de cálculo. Y los problemas que surgen del enfoque simbólico pueden resolverse mediante métodos lógicos.

Enfoque lógico

Este enfoque implica la creación de modelos que imitan el proceso de razonamiento. Se basa en los principios de la lógica.

Este enfoque no implica el uso de algoritmos rígidos que conduzcan a un resultado determinado.

Enfoque basado en agentes

Utiliza agentes inteligentes. Este enfoque asume lo siguiente: la inteligencia es una parte computacional, a través de la cual se logran los objetivos. La máquina juega el papel de un agente inteligente. Aprende el entorno con la ayuda de sensores especiales e interactúa con él a través de piezas mecánicas.

Internet es el mayor invento de la humanidad
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El enfoque basado en agentes se centra en el desarrollo de algoritmos y métodos que permiten que las máquinas permanezcan operativas en diversas situaciones.

Enfoque híbrido

Este enfoque implica la integración de modelos neuronales y simbólicos, por lo que se logra la solución de todos los problemas asociados con los procesos de pensamiento y computación. Por ejemplo, las redes neuronales pueden generar la dirección en la que se mueve la operación de una máquina. Y el aprendizaje estático proporciona la base a través de la cual se resuelven los problemas.

Desarrollo de inversiones en IA

Según los expertos de Gartner, a principios de la década de 2020, casi todos los productos de software lanzados utilizarán tecnologías de inteligencia artificial. Además, los expertos apuntan que alrededor del 30% de las inversiones en el ámbito digital recaerán en IA.

Según los analistas de Gartner, la inteligencia artificial abre nuevas oportunidades para la cooperación de personas y máquinas. Al mismo tiempo, el proceso de desplazamiento humano por parte de la IA no se puede detener y en el futuro se acelerará.

Inversiones – mantener multiplicar
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PwC cree que para 2030 el producto interno bruto global crecerá alrededor de un 14 % debido a la rápida adopción de nuevas tecnologías. Además, aproximadamente el 50% del aumento proporcionará un aumento en la eficiencia de los procesos productivos. La segunda mitad del indicador será el beneficio adicional recibido al introducir IA en los productos.

Inicialmente, Estados Unidos recibirá el efecto del uso de la inteligencia artificial, ya que este país ha creado las mejores condiciones para el funcionamiento de las máquinas de IA. En el futuro, serán superados por China, que obtendrá el máximo beneficio mediante la introducción de dichas tecnologías en los productos y su producción.

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Fotografía: thehumancapitalhub.com
Los expertos de Saleforce afirman que la IA aumentará la rentabilidad de las pequeñas empresas en alrededor de 1,1 billones de dólares. Y será para el 2021. En parte, este indicador se logrará a través de la implementación de las soluciones que ofrece la IA en los sistemas encargados de la comunicación con los clientes. Al mismo tiempo, la eficiencia de los procesos productivos mejorará debido a su automatización.

La introducción de nuevas tecnologías también creará 800.000 puestos de trabajo adicionales. Los expertos señalan que esta cifra compensa la pérdida de vacantes por la automatización de procesos. Los analistas, según una encuesta entre empresas, predicen que su gasto en automatización de fábricas aumentará a alrededor de $46 mil millones a principios de la década de 2020.

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En Rusia, también se está trabajando en el campo de la IA. Durante 10 años, el estado ha financiado más de 1,3 mil proyectos en esta área. Además, la mayor parte de las inversiones se destinó al desarrollo de programas que no están relacionados con la realización de actividades comerciales. Esto demuestra que la comunidad empresarial rusa aún no está interesada en introducir tecnologías de inteligencia artificial.

En total, se invirtieron alrededor de 23 mil millones de rublos en Rusia para estos fines. El tamaño de los subsidios gubernamentales es inferior a la cantidad de financiamiento de IA que demuestran otros países. En Estados Unidos, cada año se destinan unos 200 millones de dólares para estos fines.

Básicamente, en Rusia, se asignan fondos del presupuesto estatal para el desarrollo de tecnologías de IA, que luego se utilizan en el sector del transporte, la industria de defensa y en proyectos relacionados con la seguridad. Esta circunstancia indica que en nuestro país las personas son más propensas a invertir en áreas que le permitan lograr rápidamente un cierto efecto de los fondos invertidos.

El estudio anterior también mostró que Rusia ahora tiene un alto potencial para capacitar a especialistas que pueden participar en el desarrollo de tecnologías de IA. En los últimos 5 años, cerca de 200 mil personas han sido capacitadas en áreas relacionadas con la IA.

Perspectivas para el desarrollo de la inteligencia artificial

Las tecnologías de IA se están desarrollando en las siguientes direcciones:

  • resolver problemas que acerquen las capacidades de la IA a las humanas y encontrar formas de integrarlas en la vida cotidiana;
  • desarrollo de una mente completa, a través del cual se resolverán las tareas que enfrenta la humanidad.

Por el momento, los investigadores están enfocados en desarrollar tecnologías que resuelvan problemas prácticos. Hasta ahora, los científicos no se han acercado a crear una inteligencia artificial completa.

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Fotografía: aitimejournal.com

Muchas empresas están desarrollando tecnologías en el campo de la IA. «Yandex» los ha estado utilizando en el trabajo del motor de búsqueda durante más de un año. Desde 2016, la empresa rusa de TI se dedica a la investigación en el campo de las redes neuronales. Estos últimos cambian la naturaleza del trabajo de los motores de búsqueda. En particular, las redes neuronales comparan la consulta ingresada por el usuario con un cierto número de vector que refleja más completamente el significado de la tarea. En otras palabras, la búsqueda no se realiza por la palabra, sino por la esencia de la información solicitada por la persona.

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Abbyy presentó recientemente el sistema Compreno. Con su ayuda, es posible comprender el texto escrito en lenguaje natural. Otros sistemas basados ​​en tecnologías de inteligencia artificial también han entrado en el mercado hace relativamente poco tiempo:

  1. Findo. El sistema es capaz de reconocer el habla humana y busca información en varios documentos y archivos mediante consultas complejas.
  2. Gamalon. Esta empresa introdujo un sistema con la capacidad de autoaprendizaje.
  3. Watson. Una computadora IBM que utiliza una gran cantidad de algoritmos para buscar información.
  4. ViaVoice. Sistema de reconocimiento de voz humano.

Las grandes empresas comerciales no están pasando por alto los avances en el campo de la inteligencia artificial. Los bancos están implementando activamente dichas tecnologías en sus actividades. Con la ayuda de sistemas basados ​​en IA, realizan transacciones en bolsas, administran propiedades y realizan otras operaciones.

La industria de la defensa, la medicina y otras áreas están implementando tecnologías de reconocimiento de objetos. Y las empresas de desarrollo de juegos están utilizando IA para crear su próximo producto.

Tecnologías de reconocimiento de objetos

En los últimos años, un grupo de científicos estadounidenses ha estado trabajando en el proyecto NEIL, en el que los investigadores le piden a la computadora que reconozca lo que se muestra en la foto. Los expertos apuntan que de esta forma podrán crear un sistema capaz de autoaprender sin intervención externa.

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VisionLab ha presentado su plataforma LUNA, que puede reconocer rostros en tiempo real a partir de un gran grupo de imágenes y videos. Esta tecnología ahora es utilizada por grandes bancos y minoristas de la red. Con LUNA, puedes comparar las preferencias de las personas y ofrecerles productos y servicios relevantes.

La empresa rusa N-Tech Lab está trabajando en tecnologías similares. Al mismo tiempo, sus especialistas intentan crear un sistema de reconocimiento facial basado en redes neuronales. Según los últimos datos, el desarrollo ruso hace frente a las tareas asignadas mejor que una persona.

¿Cómo afecta la IA a la humanidad?

Según Stephen Hawking, el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial en el futuro conducirá a la muerte de la humanidad. El científico señaló que las personas se degradarán gradualmente debido a la introducción de la IA. Y en las condiciones de evolución natural, cuando una persona necesita luchar constantemente para sobrevivir, este proceso conducirá inevitablemente a su muerte.

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Fotografía: thehumancapitalhub.com

Rusia está considerando positivamente la introducción de la IA. Aleksey Kudrin dijo una vez que el uso de tales tecnologías reduciría el costo de mantenimiento del aparato estatal en aproximadamente un 0,3 % del PIB. Dmitry Medvedev predice la desaparición de varias profesiones debido a la introducción de la IA. Sin embargo, el funcionario enfatizó que el uso de tales tecnologías conducirá al rápido desarrollo de otras industrias.

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Según expertos del Foro Económico Mundial, para principios de la década de 2020, alrededor de 7 millones de personas en el mundo perderán su trabajo debido a la automatización de la producción. Es muy probable que la introducción de la IA provoque la transformación de la economía y la desaparición de una serie de profesiones relacionadas con el procesamiento de datos.

Los expertos de McKinsey afirman que el proceso de automatización de la producción será más activo en Rusia, China e India. En estos países, en un futuro próximo, hasta el 50 % de los trabajadores perderán su trabajo debido a la introducción de la IA. Su lugar será ocupado por sistemas informáticos y robots.

Según McKinsey, la inteligencia artificial reemplazará los trabajos que involucran trabajo manual y procesamiento de información: personal minorista, hotelero, etc.

A mediados de este siglo, según expertos de una empresa estadounidense, la cantidad de puestos de trabajo en todo el mundo se reducirá en aproximadamente un 50%. Las personas serán reemplazadas por máquinas capaces de realizar operaciones similares con igual o mayor eficiencia. Al mismo tiempo, los expertos no excluyen la opción en la que este pronóstico se realizará antes del tiempo especificado.

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Otros analistas señalan el daño que pueden causar los robots. Por ejemplo, los expertos de McKinsey señalan que los robots, a diferencia de los humanos, no pagan impuestos. Como resultado, debido a una disminución en los ingresos presupuestarios, el estado no podrá mantener la infraestructura al mismo nivel. Por ello, Bill Gates propuso un nuevo impuesto a los equipos robóticos.

Las tecnologías de IA aumentan la eficiencia de las empresas al reducir la cantidad de errores cometidos. Además, te permiten aumentar la velocidad de las operaciones a un nivel que no puede alcanzar una persona.