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Aunque no siempre es obvia, la inteligencia artificial ha sido parte de la vida cotidiana de millones de personas durante años. Los asistentes virtuales como Siri y Alexa son excelentes ejemplos de cómo la IA puede ayudar a los humanos de diversas maneras, aunque sólo sea haciendo las cosas más convenientes.
Sin embargo, cuando la IA generativa como ChatGPT irrumpió en escena, su asombrosa capacidad para imitar la respuesta humana y su fácil disponibilidad para cualquiera que tuviera una computadora de repente empujó las discusiones sobre el aprendizaje automático y la ética a la esfera pública. Conceptos como aprendizaje profundo, PNL y redes neuronales se han filtrado en las conversaciones profesionales e incluso personales del día a día.
Para quienes no están familiarizados con la informática, puede resultar abrumador intentar comprender las múltiples facetas de la inteligencia artificial y sus implicaciones. Aquí desglosamos qué es la inteligencia artificial, cómo funciona, la diferencia entre aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural y más. Vamos a sumergirnos.
Comprender los conceptos básicos: ¿Qué es la inteligencia artificial?
En esencia, la IA se refiere a la capacidad de una máquina o sistema informático para realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. Implica programar sistemas para analizar datos, aprender de las experiencias y tomar decisiones inteligentes, guiados por la aportación humana. La forma más familiar de IA son los asistentes virtuales como Siri o Alexa, pero existen muchas iteraciones de la tecnología.
La IA tiene el potencial de revolucionar diversas industrias al permitir que las máquinas resuelvan problemas complejos y piensen de manera intuitiva, yendo más allá de la mera automatización. Esto abarca varios subcampos y tecnologías, como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural.
Descubra más con nuestra guía detallada sobre qué es la inteligencia artificial .
Construyendo una inteligencia artificial responsable
Con la capacidad de sintetizar, analizar y actuar sobre enormes cantidades de datos en segundos, la inteligencia artificial es extremadamente poderosa. Como ocurre con cualquier tecnología poderosa, es fundamental que la implementemos de manera responsable para maximizar su potencial y minimizar los impactos negativos.
Por ejemplo, si se entrena utilizando datos no analizados, la IA puede replicar sesgos dañinos sobre raza, religión, educación u otras características humanas. Esto podría ser potencialmente desastroso si se integra en la inteligencia artificial utilizada en la salud, la contratación, el derecho u otras aplicaciones centradas en el ser humano.
Otra de las preocupaciones éticas clave que rodean a la IA es la privacidad. Dado que los sistemas de inteligencia artificial recopilan grandes cantidades de datos de bases de datos en todo el mundo, es necesario garantizar que la información personal esté protegida y utilizada de manera responsable. Por ejemplo, la tecnología de reconocimiento facial, utilizada a menudo en sistemas de seguridad o plataformas de redes sociales, plantea dudas sobre el consentimiento y el posible uso indebido.
Garantizar el desarrollo responsable de la IA es crucial para su avance seguro, confiable y ético. Pero, ¿cómo se pueden abordar la transparencia y la explicabilidad en el contexto de una IA responsable? Estos conceptos se analizan en detalle en nuestro artículo sobre la construcción de una inteligencia artificial responsable .
¿Qué es el aprendizaje automático?
En esencia, el aprendizaje automático se refiere a la capacidad de un sistema informático para aprender de los datos sin estar programado explícitamente. Un ejemplo es el filtrado de spam en los correos electrónicos. Al detectar patrones similares en los mensajes de spam, las plataformas de correo electrónico pueden aprender qué mensajes son útiles y qué deben mantenerse fuera de la bandeja de entrada.
Entonces, ¿cómo funciona el aprendizaje automático? Comienza con datos. Montones. Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan en enormes conjuntos de datos que aprenden a analizar para identificar patrones, relaciones y tendencias. Estos patrones pueden luego usarse para hacer predicciones o decisiones sobre datos nuevos e invisibles.
Existen beneficios y aplicaciones notables del aprendizaje automático en nuestra vida diaria. Puedes encontrar todo lo que necesitas saber en nuestro artículo “¿ Qué es el aprendizaje automático?” " .
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo y el aprendizaje automático a veces se utilizan indistintamente, pero existe una diferencia.
El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático. Sin embargo, el aprendizaje profundo puede analizar más tipos de información y realizar operaciones más complejas. El proceso detrás del aprendizaje profundo está inspirado en la estructura y función del cerebro humano, específicamente en la forma en que las neuronas están conectadas y trabajan juntas para procesar información. Esto le permite hacer predicciones más matizadas y profundas a partir de los datos.
Por ejemplo, en el aprendizaje automático básico, una computadora podría aprender a reconocer pájaros en imágenes. Entrenada con imágenes de pájaros y otros animales u objetos, la máquina aprende a distinguir entre ellos al estar expuesta a características aviares únicas, como alas y picos.
El aprendizaje profundo lleva esto un paso más allá. Siguiendo con el ejemplo de las aves, el aprendizaje profundo podría aprender a reconocer no sólo las características básicas de las aves, sino también detalles intrincados como los patrones de las plumas, lo que lo haría más preciso a la hora de identificar aves e incluso podría separar las águilas de las palomas.
¿Qué es un sistema de gestión de IA?
Un sistema de gestión de IA es como el cerebro detrás de cómo una organización maneja sus proyectos de IA. Se trata de establecer reglas y métodos para garantizar que la IA se utilice de manera responsable y eficaz. Este sistema ayuda a gestionar todo, desde la evaluación de riesgos hasta la puesta en práctica de la IA de forma responsable.
Piense en ello como una hoja de ruta para utilizar la IA de forma inteligente a medida que la tecnología evoluciona. Un marco de gestión de la IA establece una forma estructurada de gestionar los riesgos y oportunidades asociados con la IA. Cubre componentes clave como la transparencia, la explicabilidad y la autonomía, brindando a las organizaciones instrucciones claras sobre cómo utilizar la IA de acuerdo con las regulaciones en evolución (por ejemplo, la Ley de IA de la UE).
Con una gestión y supervisión responsables, la IA puede alcanzar su potencial como desarrollo tecnológico enormemente positivo.
Estándares e inteligencia artificial
La misión de ISO es establecer estándares reconocidos globalmente en diversas industrias, y la IA no es una excepción.
Los estándares internacionales para la inteligencia artificial proporcionan un marco para guiar el uso responsable y ético de las tecnologías de IA. Estos estándares cubren áreas como privacidad, parcialidad, transparencia y responsabilidad. Al adherirse a estos estándares, las organizaciones pueden trabajar para garantizar que sus sistemas de IA sean justos, transparentes y respeten principios éticos.
Un ejemplo de norma internacional en el campo de la IA es ISO/IEC 23894 , que se centra en la gestión de riesgos en los sistemas de IA. Este estándar tiene como objetivo garantizar que los algoritmos y modelos de IA sean comprensibles y puedan auditarse para detectar sesgos y equidad, generando así confianza en los sistemas de IA.
Las normas ISO también abordan la interoperabilidad y compatibilidad de los sistemas de IA, garantizando que las tecnologías de IA puedan funcionar juntas sin problemas e intercambiar datos de manera efectiva. Esto es especialmente importante a medida que la IA se integra más en diversas industrias y aplicaciones.
A medida que el desarrollo y la adopción de la IA continúen acelerándose, el desarrollo de estándares rigurosos será clave para garantizar que la inteligencia artificial se convierta en una tecnología para siempre.
Fuente:iso.org
