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Asistimos a una actualidad dominada por las tecnologías de la información y la comunicación y, dentro de estas, destaca en estos momentos la inteligencia artificial (IA), una fuerza misteriosa y fascinante que promete cambiar la cara de nuestra civilización. Sin embargo, a medida que avanzamos audazmente hacia este futuro desconocido, es vital que nos tomemos un momento para reflexionar sobre las implicaciones éticas y filosóficas de la IA. En este punto crítico, no solo debemos buscar las formas de maximizar los beneficios de esta tecnología avanzada, sino también los medios para minimizar sus riesgos y garantizar su uso seguro, transparente y beneficioso.
Recientemente, BBC Mundo, portal de noticias financiado por el gobierno británico, le pidió a sus lectores que enviaran sus preguntas más inquietantes sobre la Inteligencia Artificial para realizárselas a Amparo Alonso Betanzos, experta en IA y catedrática de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la Universidade da Coruña (España).
¿Puede la IA superar a la inteligencia humana y tomar consciencia? ¿Qué riesgos y beneficios tiene para la sociedad? ¿Qué podemos hacer para regularla y aprovecharla mejor? Son algunas de las preguntas que los lectores de BBC Mundo enviaron. Las respuestas de la autora a estas y otras preguntas fueron publicados en https://www.bbc.com/mundo/noticias-65813352, y pueden clasificarse y resumirse del siguiente modo:
Entendiendo la Inteligencia Artificial
La IA puede clasificarse en dos categorías principales: IA simbólica y basada en datos. La IA simbólica, también conocida como la vieja IA, se basa en conocimientos obtenidos de expertos en un campo determinado. Es más transparente, pero también más limitada en su capacidad para escalar y adaptarse a nuevas situaciones.
Por otro lado, la IA basada en datos es la forma predominante de IA en la actualidad. Aprende alimentándose de grandes volúmenes de datos de un campo específico y extrayendo patrones. Esto le permite predecir y generalizar en muchas áreas, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la visión artificial y el aprendizaje automático.
El aprendizaje profundo es un subcampo de la IA basada en datos que utiliza redes neuronales con múltiples capas para aprender de los datos. Otros modelos, como el aprendizaje por refuerzo, también pueden usarse para enseñar a la IA.
Alimentando la IA con Datos
La IA necesita datos para aprender y funcionar de manera efectiva. Estos datos provienen de diversas fuentes, dependiendo del sistema de IA en cuestión. Por ejemplo, un sistema experto en patrones médicos podría obtener sus datos de grandes bases de datos clínicas, mientras que un sistema de tráfico podría utilizar datos de cámaras y sensores de tráfico.
Vivimos en una era de digitalización masiva en la que casi todas las experiencias son digitales, desde nuestros viajes hasta nuestras historias clínicas y nuestras preferencias personales. Estos datos digitales se convierten en el combustible que alimenta los algoritmos de IA.
La naturaleza y la presencia de la IA
La IA no se limita a grandes supercomputadoras o robots al estilo Terminator. Puede ser tan mundana como una aspiradora autónoma o un programa en tu teléfono móvil que detecta tu huella dactilar.
Existen innumerables sistemas de IA, diseñados para servir en diversos campos, desde recomendaciones de televisión hasta la predicción de enfermedades en viñedos. La IA está presente en prácticamente cualquier área en la que puedas pensar.
Aunque la apariencia y las aplicaciones de la IA varían, es esencial recordar que la IA no tiene consciencia por sí misma. Es una herramienta programada por humanos para realizar tareas específicas.
El impacto de la IA en la vida cotidiana y el empleo
La IA está cada vez más integrada en nuestras vidas diarias, a menudo sin que nos demos cuenta. Está cambiando la naturaleza del trabajo, automatizando tareas y creando nuevas oportunidades de empleo.
Si bien la IA puede desplazar ciertos empleos, también está creando nuevas oportunidades laborales. Es fundamental que los gobiernos se ocupen de minimizar los desequilibrios y maximizar los beneficios.
A pesar de algunos mensajes alarmistas, la IA tiene un gran potencial para hacer el bien. Puede ayudarnos a prevenir enfermedades, mejorar la educación, combatir el cambio climático, y más, si se usa de manera adecuada.
Los peligros de la IA
Los riesgos asociados a la IA suelen surgir de la supervisión inadecuada o del sesgo humano en su diseño y aplicación. Este sesgo puede ser mitigado con una diversidad adecuada en el campo de la IA.
La IA puede ser una herramienta poderosa para la toma de decisiones, pero no debe reemplazar la toma de decisiones humanas. La decisión final siempre debe ser tomada por un humano, no por una máquina.
La regulación de la IA es esencial para minimizar los riesgos y garantizar un uso seguro y ético. Esto puede ser un desafío, pero es un esfuerzo que vale la pena.
¿Puede la IA superar a la inteligencia humana y tomar consciencia?
Si bien las IA pueden superar a los humanos en tareas muy específicas, no tienen la capacidad de razonar o comprender de manera amplia como los humanos. Su «inteligencia» se limita a campos muy específicos.
Los robots pueden simular la consciencia y los sentimientos, pero esto no significa que sean verdaderamente conscientes. La consciencia es un fenómeno muy complejo que aún no entendemos completamente, incluso en los seres humanos.
Los sistemas de IA, aunque cada vez más sofisticados, no son conscientes ni capaces de razonar profundamente. Son herramientas que han sido diseñadas para realizar tareas específicas, y su «inteligencia» es limitada a esas tareas.
