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La tercera revolución industrial de la inteligencia artificial


Por Mercedes López

Ciudad de México. 29 de noviembre de 2018 (Agencia Informativa Conacyt).- Cuando se habla de revoluciones industriales en la inteligencia artificial (IA), se habla de la automatización acelerada en el desarrollo del hardware y los algoritmos que dan como resultado computadoras más capaces y que actualmente se ocupan en todo el mundo.

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Para el científico mexicano Raúl Rojas, profesor e investigador en la Universidad Libre de Berlín, el mundo está en la tercera revolución industrial porque se ha convertido en un sector maduro, es decir que la investigación pasó de las universidades a la creación de nuevas empresas.

“Estamos en la tercera revolución industrial, la primera fue la que sustituyó el trabajo manual por las máquinas; la segunda revolución industrial es la del siglo XIX, la introducción de manufactura y electricidad, manufactura más avanzada y distribuida en la fábrica. La tercera es la automatización que empieza con las computadoras y que actualmente ocupa todo el mundo”, describió el doctor durante su charla en el Encuentro Internacional ACT.

Destacó que las revoluciones industriales tienen un efecto y este es la esperanza de vida. Hasta 1800, la esperanza de vida al nacer era de 40 años, en esa época se morían niños y jóvenes y por eso era baja. La esperanza de vida ha crecido a más de 80 años en países en desarrollo como China y la India.

“Comencé a estudiar la IA cuando era estudiante en México y hace 40 años era una actividad académica que interesaba a los matemáticos, a la gente que hacía computación, pero no al sector productivo”.

En los últimos años, por la miniaturización de las computadoras y el aumento de la capacidad de cálculo, la inteligencia artificial se ha convertido en un motor de crecimiento económico, por eso el efecto en la creación de las grandes empresas.

El combustible de la tercera revolución industrial

El experto en ciencias computacionales mencionó que la ley de Moore y el avance en los algoritmos que se usan actualmente en las computadoras son fundamentales en los cambios que se realizan.

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“La ley de Moore es una observación empírica que se hizo en los años 70 acerca de la velocidad de cálculo y la concentración de transistores en un chip. Consiste en que los componentes de un chip duplican la velocidad cada 18 meses, es la observación empírica que se aplica desde hace varias décadas”.

En tanto, los algoritmos numéricos que se utilizan en las computadores sirven para la optimización. La programación lineal también ha tenido un crecimiento, el nivel es superior a la ley de Moore.

“Al combinar la eficiencia de la computadora y los algoritmos que desarrollan los matemáticos, cada vez son mejores y tienen doble explosión exponencial”.

Duplicar la forma de pensar de los humanos

El doctor Raúl Rojas dijo que lo importante en la inteligencia artificial es el aprendizaje y describió los diferentes tipos que actualmente son trascendentales para el desarrollo de las máquinas.

“La inteligencia artificial dura busca construir máquinas que puedan razonar como personas, las máquinas de ciencia ficción, la que se pelea con el humano o se enamora del humano como en las películas”. 

La segunda descripción es la inteligencia artificial blanda que actualmente se ocupa, es decir, construye máquinas que son mejores que un humano pero en un campo muy reducido específico.

“No se trata de que se suplante al ser humano ni que la computadora pueda hacer lo que hace un humano, se trata de ser superhumano pero en un campo muy específico”.

Otra descripción de inteligencia artificial es la general, en donde yo construyo una máquina pero esta tiene un programa poderoso que a pesar de que nunca ha visto un juego de ajedrez, por ejemplo, la máquina misma puede derivar las reglas para jugarlo al observar a otras personas.

La IA simbólica se basa en la lógica, como las matemáticas. Se trata de que la computadora aprenda a utilizar la lógica.

Respecto a la inteligencia subsimbólica, esta se basa en la estadística de detección de símbolos o patrones para hacer una clasificación.

También mencionó la red bayesiana basada en cálculos de probabilidades, no es lógica, es construir modelos.

Por último, resaltó que en los próximos años, 2020-2030, se pasará del internet de las cosas al internet de las cosas inteligentes, porque vamos a tener chips o componentes electrónicos que tendrán integrado el reconocimiento del lenguaje, para que se pueda interactuar de manera más directa.

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