Qué es realmente la Inteligencia Artificial (y algunas precisiones sobre ella)

Escribe: Hugo Levato (*) –

No todo lo que se hace automáticamente o en forma remota es IA. La inteligencia artificial es la disciplina de la informática que desarrolla sistemas capaces de realizar tareas que, cuando son realizadas por seres humanos, requieren capacidades asociadas con la inteligencia, como percibir información, aprender, razonar, tomar decisiones, resolver problemas, comprender lenguaje y generar contenido.

Desde un punto de vista más técnico, un sistema de IA puede considerarse un sistema computacional que recibe información de su entorno, la procesa mediante algoritmos y modelos, y produce predicciones, decisiones, recomendaciones o acciones orientadas a alcanzar determinados objetivos.

La IA no necesariamente «piensa» por ahora, como un ser humano. Por ejemplo, los sistemas actuales de IA pueden aprender relaciones estadísticas a partir de enormes cantidades de datos y utilizarlas para producir resultados muy sofisticados, sin poseer necesariamente conciencia, emociones o comprensión humana.

Pero, es necesario distinguir algunos conceptos anexos a la IA. Por ejemplo, la IA específica que está diseñada para determinadas tareas, como reconocer imágenes, traducir idiomas o jugar al ajedrez y la IA generativa que es capaz de producir texto, imágenes, audio, vídeo o código a partir de patrones aprendidos.

Existe también una IA general todavía hipotética y en desarrollo supuestamente con capacidades intelectuales generales comparables a las humanas en una amplia variedad de tareas.

Dentro de la IA se distinguen algunos términos que conviene saber para distinguir adecuadamente entre ellos.

Existen los denominados Modelos Grandes de Lenguaje (LLM) que es un sistema de inteligencia artificial entrenado con enormes cantidades de texto para comprender y generar lenguaje natural. Un LLM puede realizar tareas como: responder preguntas, escribir textos, correos o informes, traducir idiomas, resumir documentos, generar y explicar códigos de programación. o mantener conversaciones de forma natural.

Un LLM aprende patrones del lenguaje durante su entrenamiento. Cuando se escribe una pregunta, el modelo predice cuál es la siguiente palabra más probable una y otra vez, generando una respuesta coherente.

Un ejemplo de algunos LLM es: OpenAI GPT (como ChatGPT), Google Gemini, Meta Llama o Anthropic Claude.

La diferencia con un programa tradicional es que un programa tradicional sigue reglas escritas por un programador: por ejemplo: Si A ocurre → haz B.

Un LLM no sigue reglas fijas para cada caso. En su lugar, utiliza lo aprendido durante el entrenamiento para generar una respuesta adecuada al contexto que se trate.

Resumiendo, podemos decir que un LLM es un modelo de inteligencia artificial especializado en entender y generar lenguaje humano, y hoy en día se utiliza en asistentes virtuales, chatbots, herramientas de programación, buscadores inteligentes y muchas otras aplicaciones.

Existen también dentro de la IA los conceptos de Machine Learning (ML), aprendizaje automático, y Deep Learning (DL), aprendizaje profundo, que son conceptos especializados y relacionados. ML es una rama de la IA en la que una computadora aprende patrones a partir de datos, en lugar de que el programador tenga que establecer todas las reglas.

Un sistema de ML puede analizar miles de radiografías y aprender a distinguir entre imágenes normales y aquellas que presentan determinadas anomalías. ML especializado significa que el modelo está diseñado para una tarea concreta. Por ejemplo, detectar fraude bancario, predecir el precio de una vivienda, clasificar correos como spam, predecir la demanda de electricidad.

DL es un subconjunto del ML que utiliza redes neuronales artificiales con muchas capas. Es especialmente potente para trabajar con Imágenes, voz, video y texto y también con grandes cantidades de datos. Un ejemplo de DL especializado sería una red neuronal entrenada específicamente para detectar tumores en imágenes médicas, o una diseñada para reconocer determinadas especies de estrellas a partir de sus espectros.

Inteligencia Artificial (IA) → Machine Learning (ML) → Deep Learning (DL) y los LLM, son un tipo particular de modelo de Deep Learning, especializado en lenguaje.

La diferencia importante es que un LLM es de propósito relativamente general para el lenguaje, mientras que un ML/DL especializados están optimizados para una tarea específica.