Aunque cada vez nos suenan más palabras como Inteligencia Artificial, en la mayoría de los casos no sabemos los entresijos más básicos de las máquinas. Lo que sí sabemos es que tarde o temprano tendremos que convivir e incluso trabajar junto a algunos sistemas inteligentes, si no lo hacemos ya.

Es interesante entonces conocer qué es la Inteligencia Artificial, cómo funciona o dónde se esconde en nuestro día a día. Y como casi todos somos dummies ante estos nuevos conceptos tecnológicos, os dejamos algunas claves.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

El problema no es definir qué es Inteligencia Artificial, sino qué es “inteligencia”. La IA trata de construir sistemas inteligentes y su objetivo es que se parezcan al cerebro humano. Ya que, aunque no sabemos cómo medir la inteligencia, sí que sabemos que los seres humanos somos bastante inteligentes, al menos en general.

Así pues, a expertos como Álvaro Barbero, Chief Data Scientist en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), les gustaría llegar a conseguir sistemas tan inteligentes como nosotros. Sin embargo, según explica, “aún estamos muy lejos de saber realmente cómo funciona nuestro cerebro y, por tanto, no sabemos cómo hacer sistemas inteligentes parecidos”.

En este sentido, no cree que las inteligencias artificiales nos vayan a reemplazar, al menos no en todos los ámbitos. De momento, se dedican a tareas específicas y que se puedan automatizar. Por eso hablamos de simular la inteligencia humana.

Inteligencia humana vs. Inteligencia Artificial

Las inteligencias artificiales no tienen el mismo conocimiento del mundo que nosotros, ni “piensan” ni “aprenden” igual. Y a veces nos resulta chocante que nos ganen al ajedrez, pero que no sean capaces de andar o de bailar, como hemos visto recientemente en un vídeo viral.

¿Por qué ocurre esto? Existe disparidad entre lo que puede hacer una inteligencia humana y una artificial por cómo estamos “construidos”. Para ellas, por esa falta de bagaje, es mucho más fácil empezar a trabajar con patrones lógicos, mientras que a nosotros nos cuesta. Como explica Álvaro Barbero, “no estamos evolucionados para esto, nuestra supervivencia no depende de ganar una partida de ajedrez”.

A la inversa, tareas que son naturales o triviales para las personas, son complicadas de implementar en una máquina. Hablar y entendernos con otra persona o identificar los elementos de una imagen son tareas que los expertos llevan tiempo intentando que haga una IA. Así que mientras ellas nos serán útiles con las matemáticas o con las estrategias basadas en datos, es difícil que nos superen en movimientos naturales y tareas más creativas.

¿Cómo entienden nuestro lenguaje las inteligencias artificiales?

Algo parecido pasa a la hora de enfrentarse a nuestro lenguaje. “Si uno ve realmente cómo funcionan las máquinas con el texto, es de forma muy distinta a la que nosotros conocemos”, adelanta Álvaro Barbero. Y pone un ejemplo del campo del análisis de texto en el suele trabajar.

Las inteligencias artificiales no imaginan conceptos ante una palabra como “silla”, ni que puede ser de madera, ni que la gente se suele sentar en ella; es decir, no piensan en el objeto del mundo real que a todos se nos viene a la mente.

Según Álvaro Barbero, «lo que saben, a base de haber leído muchos textos, es que «silla” suele aparecer en el mismo contexto que otras palabras como “habitación”, “sofá” o “sentarse”». Así pues, pueden saber lo que significa esa palabra por el contexto en el que se escribe.

Al final, volvemos a lo que decíamos más arriba: “el lenguaje que usan se basa en el fondo en las matemáticas, y no es tanto un lenguaje basado en conceptos, que es como funcionamos nosotros”, explica Barbero.

¿Cómo aprenden las inteligencias artificiales?

Las inteligencias artificiales aprenden a base de repetir y repetir. Los modelos de IA aprenden viendo una cosa muchas veces. Por eso, es necesario un gran volumen de datos para entrenarlas. Esta información les servirá como ejemplo de lo que tienen que hacer después o para tomar decisiones parecidas. También descubrirán patrones y relaciones entre los datos que no suelen ser obvias para los humanos.

Este aprendizaje en base a datos y ejemplos es el denominado Machine Learning, que se puede aplicar también con textos e imágenes.

PLN y modelos de lenguaje

Uno de los campos de la Inteligencia Artificial que más avanza actualmente es el del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), al que asociamos los chatbots como Siri o los sistemas que detectan nuestra opinión o emociones en el texto que escribimos. Sin embargo, hace falta un paso previo para que las maquinas identifiquen la intención del autor: “entender lo que escribe, qué significan las palabras en ese lenguaje o cómo se estructura en cada idioma”, explica Álvaro Barbero. Necesitamos un modelo de lenguaje.

Estos se consiguen, como decíamos, con una gran cantidad de textos de los que pueda aprender la Inteligencia Artificial. Y un ejercicio que funciona, como cuando nosotros aprendemos un idioma, es ocultarle partes del texto para que rellene los huecos, y después corregirle.

Por ejemplo, es lo que se hizo con Neurocervantes, un proyecto del IIC. “Lo que hicimos fue poner a una IA a leer el Quijote una y otra vez”, cuenta Álvaro Barbero. Y una vez entrenada, era capaz de proponer palabras tras “En un lugar de la mancha…”.

El PLN también tiene su aplicación en las redes sociales. Sabemos que cualquiera puede leer lo que escribimos en Twitter, pero lo que no sabemos es que no solo lo leen personas, sino también inteligencias artificiales. “Aunque considere que soy un don nadie sin seguidores, sí que hay IAs que están leyendo lo que opino, y que pueden usarlo para saber cómo se habla de un político o de un producto”, explica Barbero.

Análisis de imágenes con IA

Además del texto, las inteligencias artificiales también pueden aprender de las imágenes. La forma de trabajar es siempre la misma: les damos muchos datos, en este caso imágenes, que sirvan de ejemplo para lo que luego tenga que detectar en las nuevas.

Álvaro Barbero pone el ejemplo de una IA que queremos que identifique animales: “le damos muchas fotos de perros, lobos y ornitorrincos. Va a aprender qué características visuales definen a cada uno para detectarlos cuando le demos una foto nueva sin etiquetar”.

La Inteligencia Artificial en nuestro día a día

Como vemos, hay algoritmos detrás de algunas de nuestras acciones diarias, sobre todo las que implican datos. Es generalmente conocido que, cuando hacemos una búsqueda en Google, los algoritmos no solo tienen en cuenta el texto que buscamos. Saben desde donde nos conectamos o qué otras búsquedas hemos hecho antes, para darnos resultados que pueden ser relevantes para nosotros.

Álvaro Barbero puso otros ejemplos: “cada vez que hacemos una compra en Internet, hay sistemas de Inteligencia Artificial que están comprobando si es coherente con las que hemos hecho antes y, cuando no lo es, recibimos una llamada del banco para confirmar que somos nosotros”.

También en nuestro propio móvil, cuando usamos WhatsApp, un sistema de IA nos propone la siguiente palabra que podemos escribir. “En cierto modo, podemos decir que las inteligencias artificiales están por todas partes”, concluye Barbero. Y por eso tenemos que conocerlas.

Álvaro Barbero cree que estos sistemas inteligentes no nos van a reemplazar, pero hay que ser conscientes de cómo funcionan para conocer sus posibilidades y sacarles partido, a la vez que podríamos desmentir algunos de los miedos que nos infunden.

Él mismo ha participado en el proyecto “ApoSTEMos por tu futuro”, de Canal Educa y dirigido a IES públicos de la Comunidad de Madrid. Se trata de entrevistas que buscan inspirar y orientar a alumnos de 3º y 4º de la ESO, a través del testimonio de expertos en diferentes ámbitos científicos y tecnológicos. Para que tengan en cuenta estas profesiones relacionadas con el mundo STEM.