- ¿Qué es ChatGPT? ¿Dall-E o Midjourney? ¿Has escuchado hablar del nuevo Bing? La Inteligencia Artificial (IA) está rompiendo los paradigmas y se perfila como una tecnología que transformará no sólo nuestro trabajo sino la vida como la conocemos.
Inteligencia artificial (IA). Si hay dos palabras que han acaparado la atención en el 2023, es este par.
Todas las innovaciones tecnológicas actuales parecen provenir de ahí en estos momentos. No dejamos de leer, ver o escuchar nombres como ChatGPT, Dall-E, Midjourney o “el nuevo Bing”, que siempre van acompañados del término IA. Se apoderaron de la conversación en redes sociales y han provocado la reacción de gobiernos alrededor del mundo, multimillonarios, científicos y muchas personas más.
DESTACADO
“La inteligencia artificial es una rama de la computación que busca simular lo que entendemos como inteligencia humana en una máquina, ya sea una computadora u otro dispositivo”, explica Rocío Aldeco Pérez, doctora en Ciencias de la Computación y profesora de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).
A pesar de su auge repentino, la IA está lejos de ser algo nuevo. De manera literal, ha estado con nosotros desde hace casi 70 años, y muchos dirían —con toda razón— que sus orígenes se remontan de más tiempo atrás, casi llegando a las ocho décadas de antigüedad.
¿Cómo es que un término “viejo” como inteligencia artificial resuena con tanta fuerza en la actualidad?
La clave está en la velocidad en que ahora está avanzando su desarrollo, algo de lo que careció la IA en el pasado y razón por la cual permanecía escondida para el gran público.
La inteligencia artificial de nuestros días avanza a pasos agigantados, con implicaciones que afectarán varios aspectos de nuestra vida, desde el ocio hasta el trabajo.
Para entender el tema de moda, a continuación te presentamos un panorama general de la situación. ¿Qué es la inteligencia artificial?, ¿De dónde viene el término? ¿Cómo funciona? ¿Cuánto se ha avanzado?, ¿Cuáles son los riesgos y temores sobre esta tecnología?
Vayamos poco a poco.
Cabeza de Descanso: ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
La IA se puede entender de dos maneras, las cuales van de la mano y no se pueden separar.
La IA es un campo de la ciencia que tiene como objetivo crear una máquina, una computadora, un robot o cualquier sistema informático capaz de realizar distintos tipos de actividades que normalmente requerirían de inteligencia humana, según explica la compañía Google.
El concepto de inteligencia artificial también se utiliza para denominar al sistema informático creado para llevar a cabo actividades humanas, como menciona la “Guía básica de la IA” hecha por el Oxford Internet Institute (OII) de la Universidad de Oxford y Google.
“La inteligencia artificial es una rama de la computación que busca simular lo que entendemos como inteligencia humana en una máquina, ya sea una computadora u otro dispositivo”, comenta en entrevista con Escala Legal Rocío Aldeco Pérez, doctora en Ciencias de la Computación y profesora de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).
Aldeco Pérez señala que, para que estos sistemas simulen la inteligencia humana, primero se les tiene que enseñar cómo hacerlo, y esto es mediante la generación de algoritmos (códigos en lenguaje matemático) que contienen las instrucciones para llevar a cabo actividades.
“Un algoritmo es un conjunto de pasos a seguir con un objetivo en particular. Ésa es la idea genérica”, indica la experta de la UNAM.
En términos computacionales, agrega, un algoritmo se refiere a los pasos a seguir que se le enseñan a una máquina o una computadora mediante un lenguaje de programación. El algoritmo es un código creado por expertos en informática, matemáticas, computación y otros campos que contiene las instrucciones de una tarea a realizar, las cuales se programan en una máquina en un lenguaje que pueda entender (normalmente es lenguaje binario, de ceros y unos, pero con las computadoras cuánticas y los superordenadores se podría abrir a lenguajes más complejos y potentes).
“En la programación tradicional, si querías enseñar a un ordenador a dibujar un gato, debías explicar el proceso de dibujo con detalles precisos”, explican el OII y Google.
Es decir, en el pasado, el algoritmo para este tipo de tareas tenía que ser altamente detallado y era probable que el resultado no fuera tan bueno.
Sin embargo, en el campo de la IA, esto cambió: ya no se necesita programar detalladamente todo un proceso, sino que ahora el sistema se entrena con miles de datos para que pueda aprender de ellos y luego realizar la tarea que se le programó.
Esta manera de aprender a través de una gran cantidad de datos lleva por nombre “aprendizaje automático” o “machine learning”.
El aprendizaje automático, señala Google, es un subcampo de la IA en la que los algoritmos de un sistema se entrenan con muchos datos para que puedan reconocer patrones y luego generar resultados.
Siguiendo con el ejemplo del gato, el OII y Google explican lo siguiente: “Con el aprendizaje automático, alimentas un sistema de IA con miles de bocetos de gatos para que los analice y dejas que busque patrones por sí mismo. Con el tiempo, empieza a reconocer las características que conforman un gato, como las orejas puntiagudas y los bigotes, y desarrolla una comprensión más flexible y con más matices de lo que representa un dibujo de gato”.
En el aprendizaje automático, los sistemas de inteligencia artificial pueden ser entrenados bajo diversos modelos de entrenamiento, donde uno de los más comunes es el de la “red neuronal artificial”.
Una red neuronal artificial es un sistema de neuronas artificiales (a veces llamadas perceptrones), que son nodos de procesamiento que se usan para clasificar y analizar datos.
“Los datos se ingresan en la primera capa de una red neuronal, y cada perceptrón toma una decisión, y luego pasa esa información a varios nodos de la siguiente capa”, detalla Google.
Para entender esta cuestión técnica, es mejor pensar en lo que hace referencia el concepto: un cerebro con sus propias neuronas. Por supuesto, no existe como tal un cerebro ni mucho menos neuronas, sino que se busca simular su funcionamiento en términos computacionales. O sea, con varias unidades de procesamiento (neuronas artificiales) que forman capas y trabajan entre sí para generar un resultado.
“Juntas, estas redes pueden asumir mayores desafíos, con mayor complejidad y más detalles, que la programación tradicional”, comentan el OII y Google.
DESTACADO
“Si lo que vamos a hacer es aprendizaje de texto, es procesamiento de lenguaje natural, ésa es una técnica. Si quiero enseñar a esta inteligencia artificial a la detección de cáncer a través de imágenes, entonces vas con la parte de visión computacional. Si quiero que aprenda de su entorno y no solamente la imagen, entonces ya utilizas la automatización en la parte de robótica”.
Fabiola Velarde Galicia, maestra en Ciencia de Datos y especialista en incubación y aceleración de empresas en el Instituto de Emprendimiento del Tecnológico de Monterrey.
Si el sistema se entrenó con más de tres capas en el modelo de entrenamiento de red neuronal, entonces hablamos de “redes neuronales profundas», «aprendizaje profundo» o “deep learning”.
“Algunas redes neuronales modernas tienen cientos o miles de capas”, dice la compañía propiedad de Alphabet. Es decir, funcionan a través de muchas conexiones que se alimentan entre sí y, por ende, sus resultados son mucho más complejos.
Las redes neuronales profundas pueden utilizarse para distintos fines: desde la detección de patrones anormales en un examen de diagnóstico de cáncer hasta la generación de texto e imágenes con herramientas como ChatGPT y Dall-E, respectivamente. Y para ello se incluyen diversas técnicas en el algoritmo.
“Si lo que vamos a hacer es aprendizaje de texto, es procesamiento de lenguaje natural, ésa es una técnica. Si quiero enseñar a esta inteligencia artificial a la detección de cáncer a través de imágenes, entonces vas con la parte de visión computacional. Si quiero que me pueda ayudar a tomar decisiones a través de ramificaciones, es un chatbot. Si quiero que aprenda de su entorno y no solamente la imagen, entonces ya utilizas la automatización en la parte de robótica”, explica en entrevista con Escala Legal Fabiola Velarde Galicia, maestra en Ciencia de Datos, y especialista en incubación y aceleración de empresas en el Instituto de Emprendimiento del Tecnológico de Monterrey a nivel nacional.
Cabeza de descanso: IA: un mercado en expansión
DESTACADO
“Lo que nos está pasando ahora es que se está empezando a democratizar el acceso a este tipo de tecnologías en las que ya no necesitas ser una persona que conoce de código y otras cuestiones técnicas para generar ciertos resultados”, dice Ernesto Gónzalez, director sénior de Deep Digital Business Región Norte de la agencia Llorente y Cuenca.
¿Cuál es el concepto que originó la IA?
Simular en una máquina la inteligencia humana.
Pese a que hubo muchos años sin avances significativos, como detalla el documento de la Universidad de Washington, hoy el campo está en su momento más ardiente de la historia.
Hoy tenemos ChatGPT, que funciona mediante redes neuronales profundas para analizar una enorme cantidad de datos, reconocer patrones y generar respuestas de texto complejas de manera digerible.
Tenemos Dall-E, que al igual que la herramienta anterior utiliza redes neuronales profundas para analizar una gran cantidad de datos y reconocer patrones, solo que en este caso el objetivo es la generación de imágenes por medio de una entrada de texto como funciona también
Midjourney.
Tenemos el nuevo Bing, que utiliza como base ChatGPT para convertirse en un buscador de internet poderoso con capacidades de IA actuales.
Y desde años antes ya teníamos chatbots para automatizar tareas como compras en tiendas departamentales; asistentes virtuales como Alexa o Siri para hacernos la vida más fácil por medio de la voz; televisiones, refrigeradores, cerraduras y hasta robots limpia casas para hacer de nuestro hogar un lugar “inteligente”.
La lista es inmensa y seguirá creciendo. Los datos son claros: se estima que en 2022 el mercado global de inteligencia artificial ascendió casi a 120 mil millones de dólares, mientras que para 2023 se proyecta un crecimiento de 37 por ciento respecto al año pasado para llegar a los 165 mil millones de dólares, según un reciente informe de la empresa de investigación de mercado Precedence Research.
Sobre esta gran expansión de la IA, Ernesto Gónzalez, director sénior de Deep Digital Business Región Norte de la agencia Llorente y Cuenca, comenta que estamos en un momento de democratización de este tipo de tecnologías.
“Lo que nos está pasando ahora es que se está empezando a democratizar el acceso a este tipo de tecnologías en las que ya no necesitas ser una persona que conoce de código y otras cuestiones técnicas para generar ciertos resultados”, dice Gónzalez en entrevista con Escala Legal.
Cabeza de descanso: ¿Qué riesgos enfrenta la Inteligencia Artificial?
DESTACADO
“La Inteligencia Artificial es servicio que inexorablemente van a terminar utilizando millones de personas alrededor del mundo, con lo cual, como todos los grandes avances de la humanidad como internet o la energía nuclear, tienen dos caras, su lado positivo y su lado negativo”.
Javier Bernardo, ingeniero sénior de Seguridad de la Información de la empresa de ciberseguridad Strike.
DESTACADO
“Hay una estadística que me llama mucho la atención en el último año. Las organizaciones que más han invertido en ciberseguridad no fueron los bancos. Ahora los que están invirtiendo más son el sector de manufactura y de industria. Hablamos de armadores de automóviles, minería, todo lo que tiene que ver con industrias críticas en un país temas de energía eléctrica, petróleo, gas. Las telecomunicaciones también para llegar a un número masivo de personas”.
Luis Hernández, gerente de Ingeniería de la firma de ciberseguridad Fortinet división México.
La ciberseguridad es sin duda el principal riesgo que enfrenta la IA y su crecimiento, porque ahora se pueden explotar vulnerabilidades en un número de usuarios mucho mayor y, además, con tecnologías más poderosas.
“Este es el comienzo en donde se masifica la inteligencia artificial y aparecen los primeros desafíos y requerimientos de que esa IA sea cibersegura. ¿Por qué? Porque es un servicio que inexorablemente van a terminar utilizando millones de personas alrededor del mundo, con lo cual, como todos los grandes avances de la humanidad como internet o la energía nuclear, tienen dos caras, su lado positivo y su lado negativo”, explica Javier Bernardo, ingeniero sénior de Seguridad de la Información de la empresa de ciberseguridad Strike, en entrevista con Escala Legal.
Para muestra de la importancia de la ciberseguridad en el campo de la IA, está la compañía OpenAI —creadora de ChatGPT y Dall-E, y socia de gigantes como Microsoft—, que dio a conocer un programa en el que paga a personas por encontrar vulnerabilidades en su sistema. Al 20 de abril, se habían detectado 32 vulnerabilidades, por las que la empresa pagó un promedio de 650 dólares cada una.
Además, indica Bernardo, la IA se está utilizando para crear sitios web falsos en segundos, los cuales se emplean en ataques de ingeniería social para robar datos de usuarios.
Otro indicador del aumento de la preocupación respecto a ciberseguridad en el campo de la IA es la inversión en el área.
Luis Hernández, gerente de Ingeniería de la firma de ciberseguridad Fortinet división México, señala que en 2022 la mayor inversión en ciberseguridad la hicieron industrias de manufactura o críticas como la energía eléctrica, petróleo, entre otras.
“Hay una estadística que me llama mucho la atención en el último año. Las organizaciones que más han invertido en ciberseguridad no han sido los bancos. Tradicionalmente el sector financiero era quien más invertía en ciberseguridad. Ahora los que están invirtiendo más son el sector de manufactura y de industria. Hablamos de armadores de automóviles, minería, todo lo que tiene que ver con industrias críticas en un país temas de energía eléctrica, petróleo, gas. Las telecomunicaciones también para llegar a un número masivo de personas”, destaca Hernández en entrevista con Escala Legal.
Tanto Bernardo como Hernández hacen énfasis en los dos lados de la moneda: aumentarán los ataques y serán más sofisticados por las herramientas modernas de IA, pero también hay soluciones cada vez más poderosas, como detección de amenazas, análisis y contención de las mismas en tiempo real.
Algunos, como los firmantes de la reciente carta abierta que pide frenar la IA, se inclinan más por lo negativo, ya que consideran que la inteligencia artificial podría, entre otras cosas, reemplazarnos debido a que no hay un plan para controlar su crecimiento tan vertiginoso.
Otros, como OpenAI, seguirán impulsando estas tecnologías, pero ahora con más cautela, pues está comprobado que significarán un cambio para nuestra vida diaria, desde la forma en que nos comunicamos hasta la modificación que irremediablemente sufrirán nuestros trabajos.
El llamado para detener su expansión llega tarde. La IA está más “viva” que nunca. ¿Pero será consciente de sí misma en algún momento? Es algo que, por ahora, no sabemos. Sólo nos queda esperar para saber si en un futuro alguien como Theodore Twombly se enamora de un sistema operativo llamado Samantha.
