¿Qué es la inteligencia artificial?
Empecemos por una idea sencilla
La inteligencia artificial (IA) es el conjunto de técnicas que permiten a un ordenador realizar tareas que, hasta hace poco, pensábamos que solo podía hacer una persona: entender una frase, reconocer una cara en una foto, traducir un texto o recomendar una película. No es magia ni una mente escondida dentro de la máquina. Es software que ha aprendido a detectar patrones.
Piensa en cómo aprende un niño a distinguir un perro de un gato. Nadie le da una lista de reglas exactas; ve muchos ejemplos y, poco a poco, su cerebro capta las diferencias. Buena parte de la IA moderna funciona de forma parecida: en lugar de programar cada regla a mano, se le muestran al ordenador miles o millones de ejemplos y se le deja ajustar sus propios «criterios» hasta que acierta con frecuencia.
Programar frente a aprender
En la programación clásica, una persona escribe instrucciones precisas: «si el correo contiene esta palabra, muévelo a la carpeta de spam». Funciona bien mientras las reglas sean claras. Pero hay problemas en los que escribir las reglas es casi imposible: ¿cómo describirías, paso a paso, qué hace que una foto sea de un gato?
Aquí entra el aprendizaje automático (en inglés, machine learning). En vez de reglas, damos ejemplos etiquetados («esto es un gato», «esto no») y un algoritmo busca por sí mismo qué rasgos separan unos de otros. El resultado se llama modelo: un programa entrenado que, ante un ejemplo nuevo, hace una predicción.
Tres palabras que oirás mucho
- Datos: los ejemplos con los que aprende el modelo. Si los datos son pocos, malos o sesgados, el modelo también lo será.
- Entrenamiento: el proceso de ajustar el modelo con esos datos hasta que se equivoca lo menos posible.
- Inferencia: el momento en que usamos el modelo ya entrenado para responder a algo nuevo, como cuando le haces una pregunta a un asistente.
¿Y los chatbots que escriben como personas?
Los asistentes conversacionales actuales se basan en modelos de lenguaje grandes. Se entrenan con enormes cantidades de texto y aprenden algo en apariencia sencillo: predecir cuál es la siguiente palabra (o trozo de palabra) más probable. Repetida muchas veces, esa habilidad produce respuestas sorprendentemente fluidas: resúmenes, explicaciones, borradores de correos o código.
Conviene recordar dos cosas. Primera: que escriba con seguridad no significa que acierte; estos modelos pueden inventar datos con total aplomo, algo que se suele llamar «alucinar». Segunda: no «entienden» el mundo como nosotros; manejan patrones del lenguaje. Por eso es buena costumbre comprobar las fuentes de cualquier dato importante.
IA débil e IA general
Casi toda la IA que usamos hoy es especializada: hace muy bien una tarea concreta (traducir, recomendar, reconocer voz) y poco más. La llamada IA general, capaz de aprender cualquier tarea intelectual como una persona, es todavía un objetivo de investigación y un tema de debate, no algo que tengas en el móvil.
Dónde ya la usas sin darte cuenta
El corrector del teclado, el filtro de spam, las rutas del navegador del coche, los subtítulos automáticos de un vídeo o las sugerencias de una plataforma de música. Todos son ejemplos cotidianos de modelos que aprendieron a partir de datos.
Ejercicio rápido
Durante un día, apunta tres momentos en los que una aplicación te haya sugerido, corregido o clasificado algo. Pregúntate: ¿qué datos habrá usado para aprender? En la lección 2 veremos, con un ejemplo práctico, cómo se entrena un modelo muy sencillo.