Algoritmos que prometen adivinar tu personalidad según cómo conduces, inteligencia artificial que supuestamente predice cuándo morirás pero sin que nadie explique cómo funciona o sistemas de machine learning para contratar a gente: ¿te suena haber leído cosas así?
El término “inteligencia artificial” (IA) está muy de moda desde hace un tiempo y, por lo general, se usa para hablar de un grupo de tecnologías que están automatizadas, es decir, que pueden decidir por sí solas.
En realidad, de lo que se trata es de programas informáticos que son diseñados para resolver problemas de forma autónoma que teóricamente las personas no podrían resolver sin ayuda o no lo harían de una forma tan rápida. Sin embargo, hay que tener en cuenta que son sistemas basados en datos y estadísticas que se pueden equivocar, por eso a día de hoy es arriesgado dejar que actúen sin ningún tipo de supervisión.
Los tres conceptos no significan lo mismo, pero están relacionados
Es lo primero que tenemos que tener claro: no son sinónimos pero sí que se relacionan unos con otros. Cuando hablamos de machine learning, hablamos de un tipo de inteligencia artificial entrenada para absorber una gran cantidad de datos, encontrar patrones entre ellos y arrojar ciertas conclusiones basadas en el análisis.
Machine learning se traduce como “aprendizaje automático” debido a que es capaz de proporcionar más conclusiones diferentes al captar más datos, a pesar de que el sistema no haya sido entrenado con ellos inicialmente. ¿Y cómo se hace ese procesamiento masivo? Gracias a una secuencia de operaciones y reglas, como una ecuación matemática, diseñada por una persona o grupo de personas para resolver un problema: un algoritmo.
A grandes rasgos, podemos decir que los tres conceptos integran el mismo sistema tecnológico, por así decirlo, pero no son exactamente lo mismo: la inteligencia artificial es como se llama a ese campo de actuación -en el que se emplean algoritmos- y el machine learning es un tipo de inteligencia artificial.
¿Por qué tanto lío al utilizar cada término y por qué se llama a casi todo IA?
“Hay mucha magia alrededor de los tres conceptos: por el tratamiento que se ha dado en prensa y desde la industria ha despistado un poco, se nos presentan como cosas que son inentendibles, que son inauditables y neutras, como si no hubiera personas ni ideologías detrás”, asegura Liliana Arroyo, doctora en sociología e investigadora del Instituto de Innovación Social de ESADE, a Maldita Tecnología.
Como hemos dicho arriba, estos programas informáticos necesitan “aprender” a base de datos para poder evaluar casos y dar resultados y los algoritmos son las ecuaciones con las que se consigue que aprendan. Un sistema de reconocimiento facial emplea inteligencia artificial para identificar a las personas, como os explicamos aquí. TikTok te ofrece cosas diferentes para ver según lo que decide su algoritmo, y de eso te hablamos aquí.
Sin embargo, sigue siendo algo complicado distinguir lo que es inteligencia artificial de lo que no lo es. Si puedes llegar a un resultado con una tabla de estadística o una calculadora un poco más compleja, igual no estamos hablando de un programa que “decide” o “predice” cosas por sí mismo en base a los datos que tiene.
“La IA es un término que se ha extendido en los últimos años sobre todo por razones de márketing ante la dificultad de definirla, la influencia de la ciencia ficción y la dificultad que tiene la sociedad para distinguir entre los problemas que resultan difíciles o no de resolver para un ordenador”, explica Javier Sánchez Monedero, investigador en esta disciplina en el laboratorio Data Justice Lab.
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