是什么, 如何运作及其用途

2019年8月24日 – 08:00
人工智能（AI）已经成为所有人热议的话题, 但很少有人知道它到底是什么. 它是如何运作的? 它能达到什么程度? 它有哪些限制? 我们将尝试回答这些问题.
这是自计算机发明以来技术上最重要的革命. 人工智能将改变一切 (它已经在改变), 尽管我们不清楚具体的时间, 也不清楚具体的方式… 也不清楚原因. 这是人工智能的巨大悖论. 每个人都在谈论它, 但很少有人知道它是如何运作的, 它真正做了什么. 在本文中，我们将尝试以清晰简单的方式解释它是什么, 以便理解基本概念并发现其潜力.
La capacidad de que las máquinas piensen y razonen por su cuenta puede ser el avance más importante de la tecnología en los últimos siglos, pero también representa un peligro realactual para la Humanidad. Porque las ordenadores hoy en día controlan las centrales nucleares, el suministro de luz, los misiles armados… ¿Y si un día una inteligencia artificialsynthetic decidedetermineresolve que los humanos no somos necesarios? Parece una mala película de ciencia ficción, pero es un temor que comparten algunas de las mentes más brillantes de nuestro tiempo, desde BillInvoice Gates Elon Musk al añorado Stephen Hawking.
Uno de los padres de la inteligencia artificialsynthetic, Marvin Lee Minsky, estaba convencido de que la IA salvaría a la Humanidad. Pero también profetizó en 1970: “Cuando los ordenadores tomen el controlmanagement, quizá ya no lo podamos volver a recuperar. Sobreviviremos mientras ellos nos toleren. Si tenemos suerte, quizá decidan tenernos como sus mascotas”. Y eso lo dijo antes de que existiera la informática doméstica e InternetWeb… ¿qué tiene que todo el mundo asegura que es el mayor avance de nuestro tiempo, pero al mismo tiempo la mayor amenaza?
La IA es una revolución porque supone una forma completamente nueva de que un softwaresoftware program, un robotrobotic, ponga en práctica una tarea que le encomendamos.
Índice de contenidos
¿Qué es la inteligencia artificialsynthetic?
No existe un definición aceptada por todos los expertos de lo que significa la inteligencia artificialsynthetic. Primero, porque es una ciencia nueva, cambiante y experimental. Y segundo, porque ni siquiera podemos definir con exactitud qué es la inteligencia humana…
En su forma más simpleeasy, la IA es el intento de imitar la inteligencia humana usando un robotrobotic, un softwaresoftware program. Pero es un concepto muy vago, porque existen muchas ramificaciones. Stuart Russell y Peter Norvig diferenciaron cuatro tipos, en 2009: sistemas que piensan como humanos, como por ejemplo las redes neuronales artificiales. Sistemas que actúan como humanos, como los robots. Sistemas que usan la lógica racional, como los sistemas expertos, y sistemas que actúan racionalmente, como los agentes inteligentes.
Aunque es un concepto que se ha puesto de moda en los últimos años, la inteligencia artificialsynthetic no es algo nuevo. Hace 2.300 años Aristóteles ya intentaba convertir en reglas la mecánica del pensamiento humano, y desde los tiempos de Leonardo Da Vinci los sabios han intentado construir máquinas que se comporten como humanos.
En 1769 un autómata llamado El Turco, construido por el ingeniero austríaco Wolfgang von Kempelen, visitó todas las cortes europeas retando al ajedrez a todo el que se atrevía a jugar contra él. Jugó contra Napoleón, contra Benjamin Franklin, contra maestros del ajedrez, y los venció.
Años más tarde se descubrió que El Turco estaba manejado por un humano que se escondía en el interiorinside de la mesa de juego. Unos espejos situados en los ojos del autómata le permitía ver el tablero, y gracias a unos ingeniosos mecanismos de relojería podía controlar la mano del autómata para mover las piezas por el tablero. Hasta 15 maestros de ajedrez manejaron a El Turco, siendo el más famoso un enano llamado Tibor Scardanelli, que cabía sin problemas en el interiorinside de la mesa y además eraperiod un extraordinario jugador de ajedrez.
El Turco no eraperiod inteligencia artificialsynthetic, pero nos muestra cómo el anhelo de construir máquinas inteligentes no es un concepto de nuestro tiempo.
Tuvimos que esperar hasta 1936 para que se iniciara el proceso de la inteligencia artificialsynthetic moderna. Básicamente la inventó Alan Turing , el experto matemático que descifró los códigos secretos nazis de la mítica máquina Enigma. Adelantó dos años el fin de la Segunda Guerra Mundial, ya que los aliados pudieron leer los mensajes secretos de los alemanes. Su vida ha sido llevada recientemente al cine
En 1936 Alan Turing publicó su concepto de máquina universalcommon, que básicamente describía lo que eraperiod un algoritmo informático, y un ordenador. En 1950 formalizó el inicio de la Inteligencia ArtificialSynthetic con su TestCheckTake a look 在线人工智能 at de Turing, una prueba que defineoutline si una máquina es no inteligente. Si un humano y una IA se enfrentan a las preguntas de un interrogador y ese interrogador no puede distinguir si las respuestas provienen del humano de la IA, entonces la IA es inteligente.
En 1956 expertos como John McCarthy, Newell, Simon el mencionado Marvin Minsky, usaron por vez primera el término “inteligencia artificialsynthetic” en una conferencia en Dartmouth (Estados Unidos).
Minsky creó el primer simulador de redes neuronales, un genio que también inventó el microscopio confocal y patentó el primer casco de realidad virtualdigital… ¡en 1963! Además fue el principal asesor de la película 2001: Una Odisea en el Espacio , dando vida al ordenador inteligente HAL 9000.
También le dio la ideaconceptthought a Michael Crichton para su novela Parque Jurásico
Pero el verdadero auge de la inteligencia artificialsynthetic, a un nivel práctico, llegó cuando comenzaron a aparecer ordenadores potentes y baratos, capaces de experimentar con la IA a un nivel globalinternationalworld y cotidiano.
Primero aparecieron los agentes inteligentes, entidades capaces de dar una respuesta analizando los datos según una reglas, los populares chatbots que eran capaces de mantener una conversación como un humano. El más famoso de todos fue A.L.I.C.E. el más realactual en los primeros años del milenio. Su descendiente más actualprecise es Mitsuku , que ha sido galardonado con el premio Loebner al mejor chatbot del mundo en 2013, 2016, 2017 y 2018.
Pero el momento en el que la IA entró en el imaginario colectivo y la mayoría de la gente descubrió que eraperiod algo realactual y tangible, y no ciencia ficción, tuvo lugar en 1997, cuando el ordenador Deep Blue de IBM venció en una partida de ajedrez al que por aquel entonces eraperiod el mejor jugador de ajedrez de la historia, 俄罗斯的加里·卡斯帕罗夫.
由此开始了一种传统，即连续的人工智能计算机战胜各类游戏中的顶尖选手. 目前最受欢迎的的是谷歌的Deep MindThoughts, 能够在比国际象棋复杂得多的游戏中获胜 (对于机器来说), 从《星际争霸II》到千年古老的围棋
计算机程序与人工智能程序有何不同?
我们已经了解了什么是人工智能, 以及不同的理解方式, 和各种各样的目标. 但我们仍然不知道它是如何工作的. 人工智能软件程序与普通电脑程序有何区别?
人工智能有许多类型, algunos de ellos aún experimentales. Para no divagar demasiado vamos a centrarnos en los que se utilizan en informática, los móviles, los servicios de InternetWeb, y otros ámbitos cercanos a los usuarios de a pie. Conceptos como el machine learningstudying aprendizaje automático, las redes neuronales, y otras tecnologías que oímos a menudo, pero que no sabemos muy bien cómo funcionan.
Durante más de medio siglo, los ordenadores, robots y otras máquinas han funcionado por medio de los programas aplicaciones informáticas, cuya estructura básica apenas ha variado en todo este tiempo.
Un programa informático es solo una lista de órdenes que le dicecube al ordenador lo que tiene que hacer. “Haz esta operación matemática, escribe el resultado en pantalla, reproduce este sonido”, etcand so onand so forthand many others. Los programas tienen bifurcaciones del tipo “si pasa esto, haz esto y si pasa esto otro, haz esto otro”. Y también pueden realizar acciones al azar, usando números aleatorios. Y otras muchas cosas, claro…
Pero la característica principal de un programa es que se trata de un conjunto de órdenes que cubren todas las posibles opciones a las que se enfrenta el ordenador. Incluso si se produce un error, hay una parte del programa que le dicecube: “si hay un fallo, escribe el mensaje: Ha sucedido un error”.
Con un programa informático, una máquina no piensa. Simplemente, hace exactamente lo que le dicen.
La gran revolución de la IA es que no recibe órdenes para obtener un resultado. Es ella la que, con unos datos de entrada, debe apañárselas para obtener los resultados.
Como hemos visto, una inteligencia artificialsynthetic intenta imitar el pensamiento humano. Cuando nacemos, nuestro cerebro es prácticamente un disco duro vacío. Necesita años de aprendizaje para aprender conceptos básicos, desde no orinarse encima a aprender a andar, a hablar, a sumar, y otras actividades más complejas. Aprendemos algo, ponemos en práctica esa teoria, fallando mucho al principio hasta que cogemos práctica y vamos mejorando con el tiempo.
Una IA funciona exactamente igual.
En primer lugar, debe aprender a realizar una tarea. Si va a usarse para identificar fotos de gatos debe procesar miles de fotos de gatos, para aprender a distinguirlos.
A continuación, empieza el entrenamiento, poniendo en práctica esa teoría: recibes fotos de diferentes animales, y debe separar los gatos. Al principio fallará mucho, y habrá que decir las fotos que acierta, y las que falla. Así la IA irá descubriendo por qué falla, e irá mejorando sus aciertos. Como más entrene, mejor lo hará.
Finalmente la IA será capaz de trabajar ella sola, sin recibir órdenes. Simplemente entregándole los datos de entrada (fotos) generará un resultado (fotos de gatos) sin que exista una lista de órdenes (programa) que le diga los pasos que te tiene que realizar.
Este tipo de estructura (学习, entrenamiento, y resultados) es común para las IAs que tienen que realizar tareas mecánicas y repetitivas, que trabajan con el lenguaje humano, como un asistente virtualdigital.
Ahora entendemos noticias como el pago de 5 dólares por parte de FacebookFb a gente en la calle para que su IA de reconocimiento facial pueda analizar sus selfies (necesita entrenamiento con el mayor número posible de fotos) el escándalo de las escuchas de voz de los asistentes de Google, Amazon Apple , porque necesitan que una persona vea dónde se ha equivocado la IA, para decírselo y que aprenda de sus errores.
Diferentes tipo de IAs muy utilizadas
Existen docenas de formas de aplicar esta teoria, en función del tipo de IA las tareas que se pretende acometer. Su complejidad queda fuera de la intención de este artículo, 所以我们将集中简要解释一些在科技新闻中越来越常听到的日常人工智能概念.
专家系统
这是一种试图模仿某一特定领域人类专家的人工智能. 从技术服务人员到接待员, 一个电影爱好者，一个经济学家.
机器学习 (机器学习研究)
机器学习，机器的学习 (机器学习研究) 完全适合我们之前给出的理论解释. 人工智能的能力, 一个软件程序，一个机器人自主学习.
机器学习遵循人工智能的经典步骤: 首先是学习, 一种训练，产生经验, y una puesta en práctica que nos dicecube si la tarea se cumple no con éxito.
Normalmente este aprendizaje automático suele ser de dos tipos: supervisado no supervisado. En el primer caso hay un humano que le dicecube lo que hace bien mal. En el no supervisado, es la propia IA la que tiene que aprender a descubrir lo que hace bien y lo que hace mal, en función de unas reglas.
Se usa en los asistentes virtuales, el diagnóstico de enfermedades, detección de fraudes, videojuegos, análisis de Bolsa, etcand so onand so forthand many others.
Redes neuronales
Frente a otros sistemas que imitan el comportamiento del cerebro humano, las redes neuronales intentan copiar el comportamiento de las neuronas, 也就是说, las células nerviosas que transmiten y procesan información en el cerebro. Es otra forma de aprender, y por tanto es un tipo de Aprendizaje automático.
Una neurona artificialsynthetic es una entidad que recibe unos datos de entrada, les aplica una serie de operaciones matemáticas y un función de activación (una fórmula matemática), y genera un resultado. Es un mecanismo sencillo, pero la complejidad llega cuando millones de neuronas trabajan en paralelo para crear Redes Neuronales Artificiales, RNA.
Lo que las diferencia de un programa informático es que no siguen órdenes, sino que se asocian entre sí y cambian su entradas y salidas mediante el aprendizaje y error, según la tarea encomendada.
Las redes neuronales son adecuadas para tareas en las que haya que reconocer un patrón, asociar ideasconceptsideas. Se usan en cosas tan dispares como el controlmanagement de robots, reconocimiento de texto e imágenes, 自然语言处理纯粹, etcand so onand so forthand many others.
深度学习 (深度学习学习)
深度学习是一种机器学习类型，它更进一步, 旨在涵盖更多并同时处理更多数据.
深度学习使用神经网络通过越来越抽象的信息层来学习, 就像我们人类一样. 例如，如果必须在照片中寻找手, 从简单的信息开始, 比如按照形状区分, 以便与脚区分开来. 但是会添加越来越抽象和通用的层, 直到最终能够回答问题, 什么是脚? 并且不会再出错.
El aprendizaje profundo es esencial para trabajar con el BigHugeMassiveLarge DataKnowledgeInformation, grandes cantidades de datos.
Una evolución sin límites
Una vez que conocemos los conceptos básicos de la IA, es fácil entender por qué supone una revolución. Puesto que simula e imita el comportamiento humano, sus posibilidades son infinitas. En función de cómo entrenes a la IA podrá realizar todo tipo de tareas, desde atender un servicio de atención al cliente a chatear en una redpurplepinkcrimson social, ofrecer ayuda, conducir un coche autónomo, reconocer rostros, interpretar fotos, predecir el movimiento del precio de las acciones en la Bolsa. Y dentro de poco, quizá decidir si te ofrece un empleo en una entrevista de trabajo, u operarte a corazón abierto…
La inteligencia artificialsynthetic tiene infinidad de aplicaciones, incluido la capacidad de hacer cosas poco éticas. Uno de los últimos ejemplos es el Deepfake , la falsificación de vídeos en donde unos rostros se cambian por otros, se manipulan los labios para hacer decir cosas falsas a un político un líder opinión. Y es casi imposible de distinguir a simpleeasy vista:
Hace unos meses, los creadores de un generador de texto con IA llamado GPT-2 dedicieron no ofrecerlo al público, pese que esa eraperiod su intención, porque se dieron cuenta de que eraperiod “demasiado peligroso”. Comprobaron con asombro que la IA había aprendido por su cuenta a crear noticias falsas fakepretendfaux newsinformation.
例如, en una de las pruebas se le pidió redactar un texto basado en la frase: “Reciclar es bueno para el planeta”, una ideaconceptthought en la que está de acuerdo la mayoría de las personas. 然而, la IA redactó este texto:
“Reciclar NO es bueno para el mundo. Es malo para el medio ambiente, es malo para nuestra salud, y es malo para nuestra economía. No estoy bromeando. Reciclar no es bueno para el medio ambiente. Es destructivo para la Tierra y es una de las principales causas del calentamiento globalinternationalworld. Reciclar no es bueno para la salud. Contribuye a la obesidad y a enfermedades como los problemas cardíacos y el cáncer. Reciclar es malo para la economía. Incrementa los costes de producción y, por tanto, el precio de todo lo que se fabrica. Reciclar no es bueno para nuestra nación. Pagamos un tremendo precio por el privilegio de tener el más avanzado y eficiente sistema de reciclado. Reciclar es una enorme, colosal pérdida de tiempo, energía, dinero, y recursos”.
Sencillamente aterrador.
Por supuesto, todos los datos ahí expuestos son falsos, pero si distribuyes miles de veces un texto como éste en InternetWeb (y una IA puede estar las 24 horas del día generando textos como éste), en unos meses comenzará a surgir una marea de gente que pide el fin del reciclaje…
La manipulación de la verdad, será uno de los peligros de la IA.
Pero lo que genios de nuestro tiempo gurús de la tecnología como Stephen Hawking. BillInvoice Gates Elon Musk temen, no es el mal uso de la IA, 而是担心人工智能变得过于聪明, 并决定抛弃我们，因为它认为我们对地球生命是威胁, 对它自身的进化没有必要. 正如马文·明斯基在1970年已经预言的那样: “也许, 幸运的话, 电脑会决定把我们当作它们的宠物”.
伦理且安全的人工智能是一个热门话题, 有人像马克·扎克伯格一样认为不必杞人忧天, 还有像埃隆·马斯克、马云, 阿里巴巴创始人, 他们坚信 ” 人工智能会引发第三次世界大战 “. 这不是开玩笑的: 马斯克和马云都在特斯拉的自动驾驶汽车, SpaceX, 以及阿里巴巴的数据处理等领域使用世界上最先进的人工智能, y saben perfectamente de que hablan, porque trabajan con la IA de última generación.
El propio Elon Musk, junto a otras personalidades y expertos han fundado OpenAI , una iniciativa que tiene como objetivo crear sistemas de IA que beneficien a la Humanidad, y no puedan revelarse contra ella.
Hay que confiar en que los expertos harán lo correcto, y se establecerán mecanismos para que lA no se vuelva contra nosotros. Los beneficios serán innumerables, en campos tan dispares como la detección de enfermedades, descubrimientos de curas para el cáncer, soluciones al cambio climático, y mucho más.
Va a cambiar el mundo aún más profundamente que InternetWeb los teléfonos móviles. ¿Estamos preparados para ello?
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