Por qué la Inteligencia Artificial, no es Inteligencia Artificial.
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Pareciera Magia
Mucho se habla del uso de la Inteligencia Artificial (IA) para realizar diversas tareas, como calcular la
temperatura, generar imágenes a partir de una descripción, hasta escribir un artículo completo de algún
tema (casi sin errores), el caso del famoso ‘Chat GPT’ desarrollado por la empresa OpenIA.
En la antigüedad, los seres humanos podían ver relámpagos y truenos durante una tormenta y no entender su
origen. Para ellos, podría parecer que los dioses estaban enojados y causando este fenómeno a través de
algún tipo de poder mágico. Sin embargo, hoy en día sabemos que los relámpagos y los truenos son el
resultado de la electricidad estática acumulada en las nubes.
En la Edad Media, la gente podía ver a alguien con una enfermedad y no tener una comprensión clara de cómo
o por qué la enfermedad estaba sucediendo. Para ellos, podría parecer que la enfermedad era causada por un
maleficio o una maldición, y podrían buscar un curandero o un mago para tratar de curarla. Sin embargo,
hoy en día sabemos que la mayoría de las enfermedades son causadas por gérmenes o virus, y que se pueden
tratar con medicamentos y terapias médicas.
Si bien queda claro que no es magia lo que muestra OpenIA, tampoco es verdaderamente ‘Inteligencia
Artificial’, debemos tener en cuenta la definición de inteligencia. Los psicólogos llevan más de cien años
intentando definir la inteligencia, y parece que todavía no hay dos que digan lo mismo en torno a este
concepto. Pero en esta ocasión voy a considerar la siguiente definición obtenida de Oxford Languages:
‘Facultad de la mente que permite aprender, entender, razonar, tomar decisiones y formarse una idea
determinada de la realidad.’ No hay mucha diferencia entre otras definiciones, puedes buscarlo si gustas,
pero siempre nos describe las características principales para definir qué es realmente inteligente, y
para que se cumpla la definición deben de cumplirse la mayoría de las características, cosas que la IA no
cumple, esta misma solo cumple con las primeras dos características. La parte artificial describe que es
creada por el ser humano, no proviene de la naturaleza, como sí es, la inteligencia del ser humano, que
cumple con todas las caracteristicas, pues de aquí parte la creación de la definición.
¿Que es realmente?
Para comprender qué es Chat GPT, midjourney, DALL·E 2, entre otros sistemas muy de moda, debemos saber cómo funcionan, la base de estos nace en el campo del Machine Learning, que se centra en el desarrollo de algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para que las computadoras pueden aprender a partir de datos y mejorar su rendimiento en tareas específicas sin ser programadas explícitamente, lo que significa que no se necesita una programación manual para cada tarea y que la computadora puede adaptarse y mejorar por sí misma a medida que recibe más datos y experiencia. En el aprendizaje automático, un modelo es entrenado con un conjunto de datos y utiliza esos datos para hacer predicciones o tomar decisiones. A medida que se recopila más información, el modelo puede actualizarse y mejorar su rendimiento. Hay muchos tipos diferentes de algoritmos de aprendizaje automático, desde regresión lineal hasta redes neuronales profundas, y cada uno es más adecuado para diferentes tipos de problemas y datos. De manera sencilla y sin tecnicismos, el aprendizaje automático es una técnica de entrenamiento que permite a las computadoras aprender por sí mismas. Para lograr esto, se le proporciona una gran cantidad de datos y se les enseña a reconocer patrones en ellos. La máquina utiliza estos patrones para hacer predicciones y mejorar su capacidad para reconocer patrones en el futuro. Por ejemplo, imagina que queremos enseñar a una computadora a reconocer frutas. Le proporcionamos una gran cantidad de imágenes de diferentes frutas y le indicamos cuáles son manzanas, cuáles son peras, etc. La máquina aprende a reconocer los patrones distintivos de cada fruta y, a partir de ahí, puede identificar frutas nuevas que nunca ha visto antes.Este proceso es muy similar a cómo los humanos aprendemos, solo que la máquina puede analizar muchos más datos y reconocer patrones mucho más complejos y precisos. Con el tiempo, la máquina puede mejorar su capacidad para reconocer frutas y hacer predicciones más precisas.
Entonces...
Así es cómo puede cumplir con las dos primeras características dentro del concepto de inteligencia, pero para definir un término más preciso con su capacidad podríamos llamarlos ‘Modelos de generación y aprendizaje automático’, podemos encontrar; Modelos de procesamiento del Lenguaje Natural (Chat GPT), Modelos de clasificación y generación de imágenes (Midjourney, Stable Diffusion o DallE, entre los más populares), Modelos de clasificación y generación de audio (Whisper, Murf o Tacotron). Y así evitamos un término que está muy lejos de su capacidad, no permitamos que nos lo vendan como supuesta “inteligencia artificial” pues sería caer en aquello de la magia, le agregan un valor que no posee, debemos conocer cómo se construyen, como funcionan y cuál es su capacidad verdadera, así mismo no debemos regresar al pasado ignorando el funcionamiento de las cosas y permitiendo que solo los desarrolladores de tecnología determinen una definición.