Inteligencia Artificial: Tipos, evolución, protección de datos y aplicaciones prácticas

Definición de inteligencia artificial

Definición: Ciencia que intenta crear una máquina o un sistema complejo capaz de pensar y actuar por sí mismo. Sus finalidades incluyen probar si es capaz de imitar el comportamiento humano en dominios como el razonamiento, la planificación y la percepción.

Ejemplos de aplicación

• Sistemas de reconocimiento de voz y rostro: Capaces de reconocer datos biométricos de un individuo. Se utilizan como doble verificación en transacciones bancarias.
• Software de análisis de imágenes: Procesamiento de imágenes capaz de analizar imágenes complejas y conjuntos de datos. Identifica patrones y realiza aprendizaje profundo. Se usa en el ámbito médico.
• Motores de búsqueda y asistentes virtuales: Programas informáticos que ayudan a encontrar información en internet. Simulan conversaciones con expertos en tiempo real y asisten en la gestión de correos. Pueden tomar la forma de asistentes virtuales inteligentes en smartphones y altavoces inteligentes.

Ejemplos de uso cotidianos:

1. Reconocimiento de voz usando el asistente virtual de un smartphone.
2. Altavoces inteligentes: mediante su escucha activan respuestas de voz y pueden encender o apagar la luz de una habitación, reproducir una lista musical e incluso subir la persiana de un salón.

Ambos disponen de un asistente virtual, como Siri o Alexa.

Tipos de inteligencia artificial

Tipo 1 (según funcionalidad)

• IA débil (o estrecha): Desarrolla programas para la realización de una tarea en particular. Su objetivo puede ser formular y desarrollar hipótesis sobre cómo funciona la mente humana. Es la más común y la más disponible en el mundo.
• IA fuerte (o general): Capacidad de realizar cualquier tarea intelectual. Conocida como inteligencia artificial general (AGI), una IA fuerte puede aprender nuevas habilidades para las que no fue programada inicialmente. Tiene capacidad de pensar y razonar; en un estado avanzado podría identificar emociones y motivaciones humanas.

Enfoques

• IA simbólica: Se basa en el razonamiento lógico y la investigación heurística aplicados a la resolución de problemas. Implica la incorporación de conocimientos humanos y reglas de conducta en programas informáticos. Es un método líder para abordar problemas que requieren pensamiento lógico y representación del conocimiento. Usa cadenas que representan conceptos del mundo real y que se almacenan para consultarse cuando se soliciten. Parece más difícil de configurar porque necesita que los hechos y las reglas se traduzcan explícitamente en dichas cadenas.
• IA subsimbólica: Intenta modelar la inteligencia a un nivel similar al de una neurona, usando redes neuronales y aprendizaje automático para la representación de la información. Las redes neuronales forman un sistema computacional interconectado de nodos; estas unidades son las neuronas artificiales. Se le brindan datos sin procesar para que reconozca patrones y cree sus propias representaciones. Requiere enormes cantidades de datos para aprender representaciones eficaces.

Tipo 2 (según capacidades cognitivas)

• Máquinas reactivas: Tipos más básicos de inteligencia artificial. Se centran exclusivamente en situaciones actuales y reaccionan según la mejor acción posible.
• Memoria limitada: Almacenan experiencias pasadas o algunos datos por un corto período de tiempo.
• Teoría de la mente: Sistemas que responden a preguntas sencillas y pueden simular las consecuencias de sus acciones. Tienen la capacidad de deducir estados mentales.
• Autoconcepto: Futuro hipotético de la IA en el que los sistemas tendrían sentimientos, serían más inteligentes que la mente humana, reconocerían emociones y desarrollarían autoconciencia.

Robots sociales

Robots sociales: Se han desarrollado robots que, gracias a algoritmos de IA, capacitan a los empleados a ser más amables y empáticos con los clientes durante llamadas a centros de atención telefónica.

Objetivo: que puedan comunicarse de manera más eficaz mediante el análisis de señales vocales. Analizan patrones de tono de voz, silencios prolongados u otros indicadores relacionados con falta de empatía o frustración. La IA puede ser un estímulo para cambiar procesos y situaciones que mejoren la vida de las personas.

Evolución de la IA

En 1956, en la conferencia de Dartmouth se intentó diseñar una máquina capaz de un pensamiento inteligente si se le facilitaba información con gran precisión. Fue organizada por John McCarthy, creador del lenguaje de programación orientado a la IA llamado LISP, y en ella se mencionó por primera vez el término inteligencia artificial. A mediados del siglo XX, Alan Turing, considerado uno de los padres de la informática, examinó la capacidad de las máquinas para simular la conducta humana.

La evolución de la IA se puede fraccionar en seis etapas

1. Sistemas basados en reglas: Etapa más antigua de la IA, basada en sistemas capaces de resolver una única tarea.
2. Conciencia del contexto y sistemas de retención: Sistemas más evolucionados, capaces de recordar eventos pasados y emitir respuestas futuras, como asistentes de smartphones y modelos como ChatGPT.
3. Sistemas de dominios específicos: Diseñados para un área de aplicación concreta y real. Apoyan la ingeniería mediante el uso de modelos.
4. Pensamiento y razonamiento en sistemas IA: Imitan la capacidad humana de pensamiento y razonamiento. Comprenden términos, resuelven problemas e incluso generan ideas. Algunos de sus usos son el machine learning y el deep learning.
5. Nacimiento de la inteligencia artificial general (AGI): Consigue realizar juicios y razonar a partir de datos. El término AGI se atribuye a Shane Legg.
6. Superinteligencia artificial: Una máquina puede realizar todo lo que hace una persona y más.

La IA y los datos: protección de datos

La protección de datos es de vital importancia. Todas las empresas que manejen datos de carácter personal deben tratarlos según el RGPD y la Ley Orgánica de Protección de Datos Personales y garantía de derechos digitales (LOPDGDD) 3/2018. El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) es la normativa europea de privacidad que regula y garantiza la uniformidad de las leyes sobre protección de datos personales en los Estados miembros de la UE.

¿En qué puede afectar a una empresa no cumplir el RGPD?

No podrá ejercer una actividad económica con normalidad en la UE y puede ser multada con hasta el 4% de la facturación anual global. La regulación en España está a cargo de la LOPDGDD, la cual atiende valores como la dignidad, la libertad, la democracia, la igualdad, la autonomía del individuo y la justicia frente al gobierno de un razonamiento maquínico.

La LOPDGDD clasifica los tipos de datos en:

• Datos personales: Datos de localización, direcciones IP e identidad cultural o social.
• Seudonimización y anonimización: Datos que, mediante un seudónimo, no pueden ser identificados de manera directa.
• Categorías especiales de datos: Datos de origen étnico o racial, opiniones políticas, datos biométricos dirigidos a identificar de manera unívoca a una persona física, datos relativos a la salud y la orientación sexual.

La llamada ética digital trata de proteger y preservar al ser humano, prestando atención a valores como la dignidad, la libertad, la democracia, la igualdad, la autonomía del individuo y la justicia frente al gobierno de un razonamiento maquínico.

Relación de la IA con los sectores productivos o áreas de aplicación

La taxonomía de la inteligencia artificial es una representación jerárquica del conocimiento que permite, mediante palabras clave y relaciones entre ellas, clasificar los diferentes dominios de la inteligencia artificial.

Listados variados: verbos en inglés y vocabulario de maquillaje

29 freeze froze frozen — helar, congelar
30 get got got — conseguir, obtener
31 give gave given — dar
32 go went gone — ir
33 grow grew grown — crecer / cultivar
34 have had had — tener / haber
35 hear heard heard — oír
36 hide hid hidden — esconder
37 hit hit hit — golpear / chocar
38 hold held held — sostener / aguantar
39 hurt hurt hurt — herir / doler
40 keep kept kept — conservar / mantener
41 know knew known — saber, conocer
42 learn learnt, learned learnt, learned — aprender
43 leave left left — dejar (abandonar)
44 lend lent lent — prestar
45 let let let — dejar (permitir)
46 lose lost lost — perder
47 make made made — hacer, fabricar
48 mean meant meant — significar
49 meet met met — encontrarse / quedar con
50 pay paid paid — pagar
51 put put put — poner, colocar
52 read read read — leer
53 ride rode ridden — montar
54 ring rang rung — sonar
55 run ran run — correr
56 say said said — decir
57 see saw seen — ver
58 sell sold sold — vender
59 send sent sent — enviar
60 shine shone shone — brillar
61 shoot shot shot — disparar
62 shut shut shut — cerrar (fuertemente)
63 sing sang sung — cantar
64 sit sat sat — sentarse
65 sleep slept slept — dormir
66 speak spoke spoken — hablar
67 spell spelt spelt — deletrear
68 spend spent spent — gastar
69 stand stood stood — estar de pie / colocar
70 steal stole stolen — robar
71 swim swam swum — nadar
72 swing swung swung — balancearse
73 take took taken — llevarse / coger
74 teach taught taught — enseñar
75 tell told told — decir (contar)
76 think thought thought — pensar
77 throw threw thrown — arrojar, lanzar
78 understand understood understood — entender, comprender
79 wake woke woken — despertar
80 wear wore worn — llevar puesto
81 win won won — ganar
82 write wrote written — escribir

Makeup styles:
1. Dewy finish — Acabado luminoso
2. Full coverage — Cobertura total
3. Glossy finish — Acabado brillante
4. Matte finish — Acabado mate
5. Satin finish — Acabado satinado
6. Sheer coverage — Cobertura ligera
7. Bold — Atrevido
8. Dramatic — Dramático
9. Elegant — Elegante
10. Glamorous — Glamoroso
11. Natural — Natural
12. Polished — Pulido
13. Professional — Profesional
14. Refined — Refinado
15. Simple — Simple
16. Trendy — Moderno / a la moda

Makeup products and tools:
1. Blush
2. Bronzer
3. Eyeliner
4. False lashes
5. Foundation — Base de maquillaje
6. Gloss — Brillo labial
7. Lip liner
8. Lipstick — Barra de labios
9. Mascara — Máscara de pestañas
10. Matte powder — Polvo mate
11. Nail polish — Esmalte de uñas
12. Powder — Polvo
13. Shimmer products — Productos con brillo

Makeup techniques:
1. Baking — Sellado con polvo
2. Base makeup — Maquillaje base
3. Blending — Difuminado
4. Brow shaping — Diseño / definición de cejas
5. Contouring — Contorno
6. Cut crease — Cut crease (corte de cuenca)
7. Highlighting — Iluminación
8. High-definition makeup — Maquillaje de alta definición
9. Setting — Fijación
10. Smokey eye — Ojo ahumado
11. Strobing — Strobing

Consultation:
1. Client concerns — Preocupaciones del cliente
2. Client’s wants and needs — Deseos y necesidades del cliente
3. Contraindication — Contraindicación
4. Explain step by step — Explicar paso a paso
5. Maintenance — Mantenimiento
6. Patch test — Prueba de alergia
7. Preferences — Preferencias
8. Professional advice — Asesoramiento profesional
9. Summarize concerns — Resumir preocupaciones

Salon management:
1. Appointment — Cita
2. Availability — Disponibilidad
3. Booking software — Software de reservas
4. Cancellation — Cancelación
5. Complaint — Queja
6. Confirmation — Confirmación
7. Customer satisfaction — Satisfacción del cliente
8. Care — Cuidado
9. Clear communication — Comunicación clara
10. Feedback — Retroalimentación, comentarios
11. Hygiene standards — Normas de higiene
12. Refund — Reembolso
13. Reservation — Reserva
14. Schedule — Horario / agenda

Useful vocabulary:
1. Book in — Registrar / agendar
2. Carry out (a service) — Realizar (un servicio)
3. Look into (a problem) — Investigar (un problema)
4. Choose (products) — Elegir (productos)
5. Conduct (a skin analysis) — Realizar (un análisis de piel)
6. Explain (the procedure) — Explicar (el procedimiento)
7. Improve — Mejorar
8. Recommend — Recomendar
9. Suit (the skin) — Adaptarse a (la piel)

Problems, Errors & Professional Challenges:
1. Discolored areas — Áreas descoloridas
2. Imperfect skin — Piel imperfecta
3. Imprecise eyeliner — Delineado impreciso
4. Poor blending — Mal difuminado
5. Time pressure — Presión de tiempo
6. Unbalanced effect — Efecto desequilibrado
7. Uncomfortable false lashes — Pestañas postizas incómodas
8. Uneven eyebrows — Cejas desiguales
9. Unsuitable products — Productos inadecuados

Computación en la nube y tecnologías asociadas

1. La nube: Servicio que ofrece almacenamiento, aplicaciones y mantenimiento de equipos fuera de la ubicación del usuario.
2. SaaS (Software as a Service): Software que ofrece aplicaciones a través de un navegador. Acceso bajo demanda. Pago por suscripción o por uso.
3. PaaS (Platform as a Service): Plataforma para ejecutar y gestionar aplicaciones. No se necesita hardware propio. Pago por acceder a lo necesario.
4. IaaS (Infrastructure as a Service): Infraestructura: acceso bajo demanda a recursos de computación (alta escalabilidad). Pago por uso.
5. Almacenamiento de datos: Data centers; en algunos proyectos la IT se instala en recipientes herméticos y se sumerge en agua para refrigeración.
6. Trabajo en la nube: IaaS (administradores), PaaS (desarrolladores), SaaS (usuario final).
7. Edge computing: La nube está a mucha distancia del dispositivo y la edge está más cerca (capa intermedia). Plataforma analítica para cuando no se pueden analizar datos en el dispositivo. Tres capas: inferior (recoge datos), perímetro (descentraliza la información) y, por último, almacenamiento en la nube.
8. Fog: Procesa los datos en nodos fog dentro de la misma red local y reduce la latencia. Casos: e-salud (información de los pacientes), videovigilancia (información sobre el comportamiento de las personas).
9. Mist: Procesa datos basados en reglas predeterminadas, integrada en microchips o microcontroladores. Casos: cámaras inteligentes (datos en tiempo real), sensores (temperatura en casa).
10. Ventajas: ahorro de costes, tarificación por uso, almacenamiento casi ilimitado, acceso a equipos de última generación, resolución de problemas 24/7, actualización automática.
11. Desventajas: riesgos de seguridad (hackeo), poco control sobre la infraestructura por parte de la empresa, dependencia de la conexión a internet.