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La Inteligencia Artificial ha volcado su evolución hacia un enfoque mucho más “humanista” como la computación neuromórfica, a través de la cual se podrá emular el funcionamiento del cerebro humano
¿Ha sentido usted que su celular o computador anticipa lo que usted necesita o lo que está pensando? Aunque no seamos conscientes de ello, interactuamos constantemente con productos, pantallas y aplicaciones que suplen nuestras necesidades básicas y que incorporan inteligencia artificial dentro de sus procesos. ¿Cómo llegamos hasta aquí y para dónde vamos?
La primera generación de Inteligencia Artificial se fundamentó en reglas basadas en lógica clásica, llegando a conclusiones que siguen un razonamiento preestablecido, dentro de un espectro de problemas específicos. Esta generación fue la más adecuada para monitorear y mejorar la eficiencia de procesos delimitados. La segunda y más actual generación, se ha ocupado en gran medida de la detección y percepción, haciendo uso de redes de aprendizaje que le permiten analizar situaciones y arrojar conclusiones con base en semejanzas estadísticas, lo que le permite operar dentro de un espectro más amplio.
Ahora llegará una nueva generación que expandirá los alcances de la Inteligencia Artificial a áreas que se asimilan mucho más a la cognición humana, como lo es la interpretación de situaciones y la adaptación autónoma a cambios o contingencias. Esta será una transformación fundamental que permitirá superar las barreras y fragilidades que se han manifestado sobre las soluciones de IA, basándose en el entrenamiento de redes neuronales. Esta próxima generación podrá abordar situaciones novedosas y realizar abstracciones para automatizar las actividades humanas más comunes.
Hasta el día de hoy el ser humano ha tenido el monopolio de la improvisación y la creatividad para enfrentar un mundo cambiante. Por ello los investigadores buscan trascender las herramientas que procesan datos lógicos con algoritmos estáticos para arrojar conclusiones.
En ese camino, la Inteligencia Artificial ha volcado su evolución hacia un enfoque mucho más “humanista” como la computación neuromórfica, a través de la cual se podrá emular el funcionamiento del cerebro humano incluyendo la capacidad de interpretar casos abstractos y responder de manera autónoma a la incertidumbre y ambigüedad del mundo actual.
Científicos de Intel y de la Universidad de Cornell ya crearon un modelo de Inteligencia Artificial compuesto por 72 sensores, que está en capacidad de reconocer 10 olores distintos. Las respuestas del sensor a los olores individuales se transmiten a través de un procesador llamado Loihi, donde los circuitos de silicio imitan los circuitos del cerebro humano encargados del sentido del olfato.
Un ejemplo de las innumerables aplicaciones prácticas de una solución de este tipo, son los sistemas de bajo costo, confiables y de respuesta rápida para el monitoreo ambiental y la detección de materiales peligrosos, que la comunidad científica ha buscado durante años.
Pero más que reemplazar a las personas y sus funciones, se trata de aplicar los conocimientos más recientes de la neurociencia para crear soluciones de IA que funcionen menos como computadoras tradicionales y más como el cerebro humano, para así direccionar los esfuerzos de las personas hacia otras prioridades y facilitar su interacción con el entorno respondiendo de manera automática a las condiciones y contingencias que se puedan presentar.
En este momento de reactivación económica, la implementación adecuada de estos tipos de inteligencia artificial a través de la educación y el acompañamiento adecuado es una gran oportunidad para que nuestro país cuente con pilares de desarrollo mucho más fuertes y dar un salto cualitativo hacia el futuro para nuestra gente, empresas, ciudades y territorios.
*Gerente general de Intel
