La inteligencia artificial (IA) es la inteligencia llevada a cabo por máquinas. En ciencias de la computación, una máquina «inteligente» ideal es un agente flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea. Coloquialmente, el término inteligencia artificial se aplica cuando una máquina imita las funciones «cognitivas» que los humanos asocian con otras mentes humanas, como por ejemplo: «percibir», «razonar», «aprender» y «resolver problemas». Andreas Kaplan y Michael Haenlein definen la inteligencia artificial como «la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, para aprender de dichos datos y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a través de la adaptación flexible». A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, tecnología que alguna vez se pensó que requería de inteligencia se elimina de la definición. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe como un ejemplo de la «inteligencia artificial» habiéndose convertido en una tecnología común. Avances tecnológicos todavía clasificados como inteligencia artificial son los sistemas de conducción autónomos o los capaces de jugar al ajedrez o al Go.
Según Takeyas (2007) la IA es una rama de las ciencias computacionales encargada de estudiar modelos de cómputo capaces de realizar actividades propias de los seres humanos con base en dos de sus características primordiales: el razonamiento y la conducta.
En 1956, John McCarthy acuñó la expresión «inteligencia artificial», y la definió como «la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes».
También existen distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente, por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.
Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería, el transporte, las comunicaciones y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia, como ajedrez de computador, y otros videojuegos.
Stuart J. Russell y Peter Norvig diferencian varios tipos de inteligencia artificial:
La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:
Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:
La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas de conexiones). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.
Los países latinoamericanos tienen la capacidad para aprovechar todo el potencial de la IA, sin embargo, debido a las limitaciones sociales y económicas, se ha realizado poca inversión en el gobierno, la industria y la investigación para avanzar en IA. Esto es una desventaja, ya que la IA es una tecnología importante y fundamental en la cuarta revolución industrial, y dada su naturaleza multipropósito, poder exponencial y capacidad predictiva podría ser una herramienta importante para abordar diversos desafíos que afectan el desarrollo de la región.
Las principales críticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su capacidad de imitar por completo a un ser humano. Sin embargo, hay expertos[cita requerida] en el tema que indican que ningún humano individual tiene capacidad para resolver todo tipo de problemas, y autores como Howard Gardner han teorizado sobre la solución.
En los humanos, la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los aspectos innatos y los aspectos aprendidos. Los aspectos innatos permiten, por ejemplo, almacenar y recuperar información en la memoria, mientras que en los aspectos aprendidos reside el saber resolver un problema matemático mediante el algoritmo adecuado. Del mismo modo que un humano debe disponer de herramientas que le permitan solucionar ciertos problemas, los sistemas artificiales deben ser programados de modo tal que puedan llegar a resolverlos.
Muchas personas consideran que el test de Turing ha sido superado, citando conversaciones en que al dialogar con un programa de inteligencia artificial para chat, no saben que hablan con un programa. Sin embargo, esta situación no es equivalente a un test de Turing, que requiere que el participante se encuentre sobre aviso de la posibilidad de hablar con una máquina.
Otros experimentos mentales como la Habitación china, de John Searle, han mostrado cómo una máquina podría simular pensamiento sin realmente poseerlo, pasando el test de Turing sin siquiera entender lo que hace, tan solo reaccionando de una forma concreta a determinados estímulos (en el sentido más amplio de la palabra). Esto demostraría que la máquina en realidad no está pensando, ya que actuar de acuerdo con un programa preestablecido sería suficiente. Si para Turing el hecho de engañar a un ser humano que intenta evitar que le engañen es muestra de una mente inteligente, Searle considera posible lograr dicho efecto mediante reglas definidas a priori.
Uno de los mayores problemas en sistemas de inteligencia artificial es la comunicación con el usuario. Este obstáculo es debido a la ambigüedad del lenguaje, y se remonta a los inicios de los primeros sistemas operativos informáticos. La capacidad de los humanos para comunicarse entre sí implica el conocimiento del lenguaje que utiliza el interlocutor. Para que un humano pueda comunicarse con un sistema inteligente hay dos opciones: o bien que el humano aprenda el lenguaje del sistema como si aprendiese a hablar cualquier otro idioma distinto al nativo, o bien que el sistema tenga la capacidad de interpretar el mensaje del usuario en la lengua que el usuario utiliza. También hay desperfectos en las instalaciones de los mismos.
Un humano, durante toda su vida, aprende el vocabulario de su lengua nativa o materna, siendo capaz de interpretar los mensajes (a pesar de la polisemia de las palabras) utilizando el contexto para resolver ambigüedades. Sin embargo, debe conocer los distintos significados para poder interpretar, y es por esto que lenguajes especializados y técnicos son conocidos solamente por expertos en las respectivas disciplinas. Un sistema de inteligencia artificial se enfrenta con el mismo problema, la polisemia del lenguaje humano, su sintaxis poco estructurada, y los dialectos entre grupos.
Los desarrollos en inteligencia artificial son mayores en los campos disciplinares en los que existe mayor consenso entre especialistas. Un sistema experto es más probable que sea programado en física o en medicina que en sociología o en psicología. Esto se debe al problema del consenso entre especialistas en la definición de los conceptos involucrados y en los procedimientos y técnicas a utilizar. Por ejemplo, en física hay acuerdo sobre el concepto de velocidad y cómo calcularla. Sin embargo, en psicología se discuten los conceptos, la etiología, la psicopatología, y cómo proceder ante cierto diagnóstico. Esto dificulta la creación de sistemas inteligentes porque siempre habrá desacuerdo sobre la forma en que debería actuar el sistema para diferentes situaciones. A pesar de esto, hay grandes avances en el diseño de sistemas expertos para el diagnóstico y toma de decisiones en el ámbito médico y psiquiátrico (Adaraga Morales, Zaccagnini Sancho, 1994).
Al desarrollar un robot con inteligencia artificial se debe tener cuidado con la autonomía, hay que tener cuidado en no vincular el hecho de que el robot interaccione con seres humanos a su grado de autonomía. Si la relación de los humanos con el robot es de tipo maestro esclavo, y el papel de los humanos es dar órdenes y el del robot obedecerlas, entonces sí cabe hablar de una limitación de la autonomía del robot. Pero si la interacción de los humanos con el robot es de igual a igual, entonces su presencia no tiene por qué estar asociada a restricciones para que el robot pueda tomar sus propias decisiones. Con el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, muchas compañías de software como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural han comenzado a producirse y la cantidad de películas sobre inteligencia artificial ha aumentado. Stephen Hawking advirtió sobre los peligros de la inteligencia artificial y lo consideró una amenaza para la supervivencia de la humanidad.
Las técnicas desarrolladas en el campo de la inteligencia artificial son numerosas y ubicuas. Comúnmente cuando un problema es resuelto mediante inteligencia artificial la solución es incorporada en ámbitos de la industria y de la vida diaria de los usuarios de programas de computadora, pero la percepción popular se olvida de los orígenes de estas tecnologías que dejan de ser percibidas como inteligencia artificial. A este fenómeno se le conoce como el efecto IA.
Al hablar acerca de la propiedad intelectual atribuida a creaciones de la inteligencia artificial se forma un debate fuerte alrededor de si una máquina puede tener derechos de autor. Según la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI), cualquier creación de la mente puede ser parte de la propiedad intelectual, pero no especifica si la mente debe ser humana o puede ser una máquina, dejando la creatividad artificial en la incertidumbre.
Alrededor del mundo han comenzado a surgir distintas legislaciones con el fin de manejar la inteligencia artificial, tanto su uso como creación. Los legisladores y miembros del gobierno han comenzado a pensar acerca de esta tecnología, enfatizando el riesgo y los desafíos complejos de esta. Observando el trabajo creado por una máquina, las leyes cuestionan la posibilidad de otorgarle propiedad intelectual a una máquina, abriendo una discusión respecto a la legislación relacionada con IA.
El 5 de febrero de 2020, la Oficina del Derecho de Autor de los Estados Unidos y la OMPI asistieron a un simposio donde observaron de manera profunda cómo la comunidad creativa utiliza la inteligencia artificial (AI) para crear trabajo original. Se discutieron las relaciones entre la inteligencia artificial y el derecho de autor, qué nivel de involucramiento es suficiente para que el trabajo resultante sea válido para protección de derechos de autor; los desafíos y consideraciones de usar inputs con derechos de autor para entrenar una máquina; y el futuro de la inteligencia artificial y sus políticas de derecho de autor.
El Director General de la OMPI, Francis Gurry, presentó su preocupación ante la falta de atención que hay frente a los derechos de propiedad intelectual, pues la gente suele dirigir su interés hacia temas de ciberseguridad, privacidad e integridad de datos al hablar de la inteligencia artificial. Así mismo, Gurry cuestionó si el crecimiento y la sostenibilidad de la tecnología AI nos guiaría a desarrollar dos sistemas para manejar derechos de autor- uno para creaciones humanas y otro para creaciones de máquinas.
Aún hay una falta de claridad en el entendimiento alrededor de la inteligencia artificial. Los desarrollos tecnológicos avanzan a paso rápido, aumentando su complejidad en políticas, legalidades y problemas éticos que se merecen la atención global. Antes de encontrar una manera de trabajar con los derechos de autor, es necesario entenderlo correctamente, pues aún no se sabe cómo juzgar la originalidad de un trabajo que nace de una composición de una serie de fragmentos de otros trabajos.
La asignación de derechos de autor alrededor de la inteligencia artificial aún no ha sido regulada por la falta de conocimientos y definiciones. Aún hay incertidumbre sobre si, y hasta que punto, la inteligencia artificial es capaz de producir contenido de manera autónoma y sin ningún humano involucrado, algo que podría influenciar si sus resultados pueden ser protegidos por derechos de autor.
El sistema general de derechos de autor aún debe adaptarse al contexto digital de inteligencia artificial, pues están centrados en la creatividad humana. Los derechos de autor no están diseñados para manejar cualquier problema en las políticas relacionado con la creación y el uso de propiedad intelectual, y puede llegar a ser dañino estirar excesivamente los derechos de autor para resolver problemas periféricos dado que:
“Usar los derechos de autor para gobernar la inteligencia artificial es poco inteligente y contradictorio con la función primordial de los derechos de autor de ofrecer un espacio habilitado para que la creatividad florezca”
La conversación acerca de la propiedad intelectual tendrá que continuar hasta asegurarse de que la innovación sea protegida pero también tenga espacio para florecer.
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