Breve historia de la Inteligencia Artificial (IA) y de cómo el desarrollo de modelos inteligentes crea soluciones de alta calidad

Breve historia de la Inteligencia Artificial (IA) y de cómo el desarrollo de modelos inteligentes crea soluciones de alta calidad

La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una incógnita para convertirse en parte integrante de nuestras interacciones cotidianas entre nosotros y con los dispositivos que nos rodean. Desde la Antigüedad hasta el siglo XX, desde los filósofos griegos hasta Turing y McCarthy, hoy contamos con modelos capaces de generar imágenes fotorrealistas y múltiples aplicaciones industriales. Esta es una breve introducción a la IA y a cómo el departamento de IA de Aplicaciones Tecnológicas está especializado en la creación de modelos entrenados y en constante evolución para conseguir la #eficiencia de sus soluciones que, además, pueden adaptarse a las necesidades de cualquier cliente.

La Inteligencia Artificial, también conocida por sus siglas (IA), es un campo de estudio que busca desarrollar sistemas informáticos y algoritmos que exhiban capacidades específicas similares a las humanas. Los orígenes de lo que hoy conocemos como IA se remontan a la década de 1940, cuando los científicos empezaron a investigar la posibilidad de crear máquinas capaces de aprender y razonar, ideas que antes sólo tenían cabida en la especulación.

El concepto original de Inteligencia Artificial se remonta a la antigüedad y a la reflexión filosófica sobre la naturaleza de la inteligencia y la posibilidad de mecanizar el pensamiento humano. Fue entonces cuando aparecieron los primeros mitos sobre autómatas (máquinas que imitan la figura y los movimientos de un ser animado), como el gigante Talos, protoandroide defensor de Creta[1]

La representación de la inteligencia artificial en la ficción ha sido fuente de inspiración y reflexión desde sus inicios. Autores como Isaac Asimov imaginaron mundos poblados por robots con leyes éticas integradas en su programación, mientras que obras como 2001: Una odisea del espacio, de Arthur C. Clarke, exploraban la interacción entre los humanos y una forma de inteligencia artificial llamada HAL 9000. Estas obras literarias y cinematográficas contribuyeron a configurar la percepción pública de la IA y plantearon cuestiones fundamentales sobre la ética y la coexistencia entre humanos y máquinas.

Uno de los primeros hitos en el desarrollo de la IA fue el trabajo del matemático británico Alan Turing. En 1950 publicó un artículo titulado Computing Machinery and Intelligence [2] en el que planteaba la pregunta. "¿Pueden pensar las máquinas?" y propuso el Test de Turing, un método para determinar, mediante preguntas, la capacidad de una máquina para mostrar un comportamiento inteligente similar al de un ser humano. El legado de las ideas de Turing continúa hasta nuestros días, una versión inversa de esa prueba llamada Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart (CAPTCHA) se utiliza a diario como medida de seguridad para discernir si es un humano o una máquina quien intenta acceder a un sistema.

Más tarde, en 1956, John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon y otros científicos organizaron la Conferencia de Dartmouth sobre Inteligencia Artificial, cuyas conclusiones dieron origen al término que todos conocemos. Esta conferencia se considera el punto de partida de la IA moderna[3]

En las décadas siguientes, la IA ha progresado mucho. Hoy en día, se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, desde la medicina a la industria, y ha entrado en nuestra vida cotidiana a través de modelos generativos de texto e imagen como ChatGPT. En el contexto industrial, la IA se utiliza para automatizar tareas, mejorar la eficiencia y la productividad y tomar decisiones con mayor conocimiento de causa.

Dentro de la Inteligencia Artificial: aprender a evolucionar

El aprendizaje automático (AM) es un campo de la IA especializado en algoritmos y técnicas que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento basándose en la experiencia. Dentro del ML, el aprendizaje profundo se centra en algoritmos basados en redes neuronales profundas, que se construyen como analogía del cerebro humano.

El departamento de IA de Aplicaciones Tecnológicas S.A. desarrolla modelos y herramientas a medida basadas en IA para resolver problemas relacionados con datos de diversas fuentes, como el sector médico o energético, aplicando estos sistemas y algoritmos con un objetivo claro: digitalizar procesos para ofrecer soluciones de alta calidad, capaces de evolucionar y optimizar cualquier sistema.

La creciente capacidad de la IA para reconocer patrones a través de los datos recogidos por sensores permite, por ejemplo, comprobar en tiempo real el estado de una infraestructura eléctrica en busca de averías, tanto en la propia instalación como en los activos conectados a ella.

¿Cómo funciona un modelo de IA?

El funcionamiento de los modelos de Inteligencia Artificial se basa en la interpretación de grandes cantidades de datos. Sin embargo, estas unidades de información, por sí mismas, son inútiles si no se procesan.

Por ejemplo, en el aprendizaje supervisado, para que un modelo aprenda a reconocer patrones y relaciones en la información que recibe, necesita que se le proporcione un conjunto de datos etiquetados que le permitan comprender el resultado deseado. Esto significa que necesita saber cuál es la respuesta correcta para cada entrada, ajustar sus parámetros, mejorar su precisión con el tiempo e interpretar esos datos de forma que le proporcionen información útil.

Las soluciones de detección inteligente de Aplicaciones Tecnológicas recogen los datos en bruto y los transforman, mediante un modelo entrenado, en información útil para el cliente. Esto permite optimizar los procesos y detectar anomalías en el momento en que se producen.

¿Cuáles son sus aplicaciones?

Un modelo de inteligencia artificial (IA), como el desarrollado por Aplicaciones Tecnológicas S.A., abre un horizonte ilimitado para conseguir la eficiencia de un sistema de puesta a tierra, tanto del propio sistema como de cualquier elemento conectado.

La IA y el machine learning pueden detectar automáticamente cualquier anomalía y señalizarla en tiempo real para realizar un mantenimiento correctivo lo más rápido posible y ante cualquier eventualidad (robo de material, mal funcionamiento de equipos, etc.).

De este modo, las empresas protegen sus activos, reducen el derroche de energía derivado de un fallo y ahorran costes. Además, mediante el reconocimiento de patrones, y basándose en los datos que registra, también puede predecir cuándo serán necesarias acciones de mantenimiento preventivo para evitar situaciones críticas.

Además, como empresa de externalización, estamos especializados en ofrecer soluciones personalizadas de Ecosistemas Digitales Inteligentes a nuestros clientes, lo que les permite externalizar sus necesidades de análisis de datos e inteligencia artificial. Esto les ayuda a centrarse en sus actividades principales y reducir costes, al tiempo que se benefician de nuestra experiencia y competencias técnicas en el desarrollo y la implantación de soluciones basadas en IA.

[1] Mayor, Adrienne. Dioses y robots: Myths, Machines, and Ancient Dreams of Technology (Princeton University Press, 2018)

[2] Turing, A.M. Computing Machinery and Intelligence. Mind, volumen LIX, número 236, octubre de 1950, páginas 433-460.

[3] Inteligencia Artificial acuñada en Dartmouth. (Sitio web de los hitos de Dartmouth)