LOS NUEVOS AVANCES EN ITELIGENCIA ARTIFICIAL

1. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
En 1956 fue inventado el término inteligencia artificial por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude
Shannon en la Conferencia de Dartmouth, un congreso en el que se hicieron previsiones
triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las
investigaciones durante quince años. La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas
aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y realicen tareas como seres
humanos. La mayoría de los ejemplos de inteligencia artificial sobre los que oye hablar hoy día –
desde computadoras que juegan ajedrez hasta automóviles de conducción autónoma – recurren
mayormente al aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural. Empleando estas
tecnologías, las computadoras pueden ser entrenadas para realizar tareas específicas procesando
grandes cantidades de datos y reconociendo patrones en los datos La inteligencia artificial (IA)
hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y
realicen tareas como seres humanos. La mayoría de los ejemplos de inteligencia artificial sobre los
que oye hablar hoy día – desde computadoras que juegan ajedrez hasta automóviles de conducción
autónoma – recurren mayormente al aprendizaje profundo y al procesamiento del lenguaje natural.
Empleando estas tecnologías, las computadoras pueden ser entrenadas para realizar tareas
específicas procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones en los datos. La
Inteligencia Artificial surge definitivamente a partir de algunos trabajos publicados en la década de
1940 que no tuvieron gran repercusión, pero a partir del influyente trabajo en 1950 de Alan Turing,
matemático británico, se abre una nueva disciplina de las ciencias de la información.
Si bien las ideas esenciales se remontan a la lógica y algoritmos de los griegos, y a las
matemáticas de los árabes, varios siglos antes de Cristo, el concepto de obtener razonamiento
artificial aparece en el siglo XIV. A finales del siglo XIX se obtienen lógicas formales
suficientemente poderosas y a mediados del siglo XX, se obtienen máquinas capaces de hacer uso
de tales lógicas y algoritmos de solución..
Las máquinas inteligentes imitan las funciones cognitivas de los humanos. La Inteligencia Artificial (
es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las
mismas capacidades que el ser humano. En su histórico artículo de 1950, Turing propuso que la
pregunta «¿puede pensar una máquina?» era demasiado filosófica para tener valor y, para hacerlo
más concreto, propuso un «juego de imitación». En la prueba de Turing intervienen dos personas y
una computadora. Una persona, el interrogador, se sienta en una sala y teclea preguntas en la
terminal de una computadora. Cuando aparecen las respuestas en la terminal, el interrogador
intenta determinar si fueron hechas por otra persona o por una computadora. Si actúa de manera
inteligente, según Turing es inteligente. Turing, señaló que una máquina podría fracasar y aún ser
inteligente. Aun así creía que las máquinas podrían superar la prueba a finales del siglo XX.
De todas maneras esta prueba no tuvo el valor práctico que se esperaba, aunque sus
repercusiones teóricas son fundamentales. El enfoque de Turing de ver a la inteligencia artificial
como una imitación del comportamiento humano no fue tan práctico a lo largo del tiempo y el
enfoque dominante ha sido el del comportamiento racional, de manera similar, en el campo de la
aeronáutica se dejó de lado el enfoque de tratar de imitar a los pájaros y se tomó el enfoque de
comprender las reglas de aerodinámica. Aunque desde luego, el enfoque del comportamiento
humano y el del pensamiento humano siguen siendo estudiados por las ciencias cognitivas y
continúan aportando interesantes resultados a la Inteligencia Artificial, y viceversa. La ciencia no se
define, sino que se reconoce. Para la evolución de la Inteligencia Artificial las dos fuerzas más
importantes fueron la lógica matemática, la cual se desarrolla rápidamente a finales del siglo XIX, y
las nuevas ideas acerca de computación y los avances en electrónica que permitieron la
construcción de los primeros computadores en 1940. También son fuente de la inteligencia
artificial: la filosofía, la neurociencia y la lingüística. La lógica matemática ha continuado siendo un
área muy activa en la inteligencia artificial. Incluso antes de la existencia de los ordenadores con
los sistemas lógicos deductivos. Orígenes y evolución cronológica
Los juegos matemáticos antiguos, como el de las Torres de Hanói, muestran el interés por la
búsqueda de un modo resolutor, capaz de ganar con los mínimos movimientos posibles.

2. Cerca de 300 a. C., Aristóteles fue el primero en describir de manera estructurada un conjunto de
reglas, silogismos, que describen una parte del funcionamiento de la mente humana y que, al
seguirlas paso a paso, producen conclusiones racionales a partir de premisas dadas.
En 250 a. C. Ctesibio de Alejandría construyó la primera máquina auto controlada, un regulador del
flujo de agua que actuaba modificando su comportamiento "racionalmente" (correctamente) pero
claramente sin razonamiento.
En 1315, Ramón Llull tuvo la idea de que el razonamiento podía ser efectuado de maneral artificial.
En 1847 George Boole estableció la lógica proposicional (booleana), mucho más completa que los
silogismos de Aristóteles, pero aún algo poco potente.
En 1879 Gottlob Frege extiende la lógica booleana y obtiene la Lógica de Primer Orden la cual
cuenta con un mayor poder de expresión y es utilizada universalmente en la actualidad.
En 1903 Lee De Forest inventa el triodo, también llamado bulbo o válvula de vacío.
En 1936 Alan Turing publicó un artículo de bastante repercusión sobre los "Números Calculables",
un artículo que estableció las bases teóricas para todas las ciencias de computación, y que puede
considerarse el origen oficial de la informática teórica. En este artículo introdujo el concepto de
Máquina de Turing, una entidad matemática abstracta que formalizó el concepto de algoritmo y
resultó ser la precursora de las computadoras digitales. Podía conceptualmente leer instrucciones
de una cinta de papel perforada y ejecutar todas las operaciones críticas de un computador. El
artículo fijó los límites de las ciencias de la computación porque demostró que no es posible
resolver problemas con ningún tipo de computador. Con ayuda de su máquina, Turing pudo
demostrar que existen problemas irresolubles, de los que ningún ordenador será capaz de obtener
su solución, por lo que se le considera el padre de la teoría de la computabilidad.
En 1940 Alan Turing y su equipo construyeron el primer computador electromecánico y en 1941
Konrad Zuse creó la primera computadora programable y el primer lenguaje de programación de
alto nivel Plankalkül. Las siguientes máquinas más potentes, aunque con igual concepto, fueron la
ABC y ENIAC.
En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, el cual se
considera el primer trabajo del campo de inteligencia artificial, aun cuando todavía no existía el
término. En 1950 Turing consolidó el campo de la inteligencia artificial con su artículo Computing
Machinery and Intelligence, en el que propuso una prueba concreta para determinar si una
máquina era inteligente o no, su famosa Prueba de Turing por lo que se le considera el padre de la
Inteligencia Artificial. Años después Turing se convirtió en el adalid que quienes defendían la
posibilidad de emular el pensamiento humano a través de la computación y fue coautor del primer
programa para jugar ajedrez.
En 1951 William Shockley inventa el transistor de unión. El invento hizo posible una nueva
generación de computadoras mucho más rápidas y pequeñas.
En 1956 se dio el término "inteligencia artificial" en Dartmouth durante una conferencia convocada
por John McCarthy, a la cual asistieron, entre otros, Minsky, Newell y Simon. En esta conferencia
se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el
abandono casi total de las investigaciones durante quince años. En 1980 la historia se repitió con el
desafío japonés de la quinta generación, que dio lugar al auge de los sistemas expertos pero que
no alcanzó muchos de sus objetivos, por lo que este campo sufrió una nueva interrupción en los
años noventa.
En 1987 Martin Fischles y Oscar Firschein describieron los atributos de un agente inteligente. Al
intentar describir con un mayor ámbito (no solo la comunicación) los atributos de un agente
inteligente, la IA se ha expandido a muchas áreas que han creado ramas de investigaciones
enormes y diferenciadas. Dichos atributos del agente inteligente son:

3. Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones.
Tiene la capacidad de obtener conocimiento, es decir, aprender.
Puede resolver problemas, incluso descomponiendo problemas complejos en otros más simples.
Capaz de realizar operaciones más complejas.
Entiende. Posee la capacidad de dar sentido, si es posible, a ideas ambiguas o contradictorias.
Planifica, predice consecuencias, evalúa alternativas (como en los juegos de ajedrez)
Conoce los límites de sus propias habilidades y conocimientos.
Puede distinguir a pesar de la similitud de las situaciones.
Puede ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y hasta utilizando analogías.
Puede generalizar.
Puede percibir y modelar el mundo exterior.
Puede entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.
Podemos entonces decir que la IA posee características humanas tales como el aprendizaje, la
adaptación, el razonamiento, la autocorrección, el mejoramiento implícito, y la percepción modular
del mundo. Así, podemos hablar ya no solo de un objetivo, sino de muchos, dependiendo del punto
de vista o utilidad que pueda encontrarse a la IA. En los 90 surgen los agentes inteligentes al paso
de los años eso fue evolucionando. El programa Artificial Linguistic Internet Computer Entity
(A.L.I.C.E.) ganó el premio Loebner al Chatbot más humano en 2000, 2001 y 2004, y en 2007 el
programa Ultra Hal Assistant ganó el premio. Muchos de los investigadores sobre IA sostienen que
«la inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina que lo
ejecute, computador o cerebro»:
2010: el programa Suzette ganó el premio Loebner. Algunos programas de inteligencia artificial
gratuitos son Dr. Abuse, Alice, Paula SG, Virtual woman millenium.
2011: un ordenador de IBM ganó el concurso de preguntas y respuestas 'Jeopardy!'. El ordenador
de IBM Watson salió victorioso de su duelo contra el cerebro humano. La máquina ganó el concurso
de preguntas y respuestas Jeopardy!, que emite la cadena de televisión estadounidense ABC, al
imponerse a los dos mejores concursantes de la historia del programa. Watson les venció en la
tercera ronda, contestando preguntas que le obligaban a pensar como una persona.
2014: un ordenador ha logrado superar con éxito el test de Turing, haciendo creer a un
interrogador que es una persona quien responde sus preguntas en un certamen organizado en
Londres por la Universidad de Reading (Reino Unido). El ordenador, con el programa Eugene
desarrollado en San Petersburgo (Rusia), se hizo pasar por un chico de 13 años, y los responsables
de la competición consideraron que es un “hito histórico de la inteligencia artificial”.
2016: un ordenador de Google venció al campeón mundial del juego milenario “Go”. Un programa
informático desarrollado por la compañía británica Google DeepMind consiguió vencer, por primera
vez, a un campeón profesional del milenario juego de origen oriental Go. El reto era enorme para
una máquina, ya que la prueba de estrategia encierra una gran complejidad.
¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y CÓMO FUNCIONA?
La inteligencia artificial (IA) es, según la RAE, la disciplina científica que se ocupa de crear
programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana,
como el aprendizaje o el razonamiento lógico.
TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Arend Hintze ha establecido una clasificación con cuatro tipos de inteligencia artificial.
Máquinas reactivas. Los tipos más básicos de sistemas de IA son puramente reactivos.
Memoria limitada. El Tipo II maneja máquinas que pueden mirar hacia el pasado.
Teoría de la mente.
Autoconciencia.

4. LOS CUATRO TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL QUE DEBES CONOCER.
Existen cuatro tipos de tipos de inteligencia artificial, clasificados según una visión generalizada
sobre los avances en investigación de Inteligencia Artificial (IA). Se trata de una especie de
consenso que concluye que las máquinas inteligentes y sensitivas están cada vez más cerca.
Además, cada vez podemos encontrar más campos de aplicación de la inteligencia artificial, lo cual
tiene un gran impacto en las empresas. Todos nos imaginamos un momento en que la IA esté
básicamente personificada. Percibimos un futuro en el que los robots serán humanoides que con
capacidad de percibir y actuar como una persona.
Es cierto que las máquinas ya comprenden comandos verbales, distinguen imágenes, conducen
coches autónomos y nos vencen cuando jugamos contra ellas. ¿Cuánto tiempo puede pasar antes
de que caminen entre nosotros?
Un informe de la Casa Blanca sobre inteligencia artificial tiene una visión bastante escéptica de ese
sueño. Dice que es probable que los próximos 20 años las máquinas «exhiban una inteligencia de
amplia aplicación comparable o superior a la de los humanos». El informe continúa diciendo que
«las máquinas alcanzarán y superarán el rendimiento humano en más y más tareas», sin embargo,
el documento descarta que durante esas dos décadas se llegue a convivir con modelos
computacionales tan complejos como el ser humano.
El informe del Gobierno norteamericano se centra en lo que podríamos llamar herramientas de
inteligencia general: aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Se trata de la tecnología que
ha conseguido jugar bien a ‘Jeopardy’ o vencer a los maestros humanos de ‘Go’, el juego más
complicado jamás inventado.
Estos sistemas inteligentes actuales son capaces de manejar grandes cantidades de datos. Realizan
cálculos complejos con mucha rapidez. Pero carecen de un elemento que será clave para construir
las máquinas inteligentes que imaginamos tener en el futuro.
Necesitamos superar los límites que definen los cuatro tipos diferentes de inteligencia artificial, las
barreras que separan a las máquinas de nosotros.
Los tipos de máquinas según el profesor de Biología Integrada y Ciencias de la Computación de la
Universidad de la Michigan Arend Hintze, quien trabaja estudiando y creando máquinas. con el
objetivo de traspasar la frontera de la IA que precisa de la enseñanza previa del humano, busca la
fórmula para diseñar el robot que sea capaz de aprender por sí mismo. Para ello, dice, la IA deberá
seguir el mismo proceso de aprendizaje que el de una persona. Arend Hintze ha establecido una
clasificación con cuatro tipos de inteligencia artificial.
MÁQUINAS REACTIVAS.
Los tipos más básicos de sistemas de IA son puramente reactivos. No tienen la capacidad de
formar recuerdos. Tampoco pueden utilizar experiencias pasadas en las que basar las decisiones
actuales.
Deep Blue fue una supercomputadora creada por IBM. Fue capaz de vencer al ajedrez al gran
maestro internacional Garry Kasparov. Ocurrió a fines de la década de 1990 y es el ejemplo
perfecto de este tipo de máquina.
Puede identificar las piezas en un tablero de ajedrez y saber cómo se mueve cada una. Puede
realizar predicciones sobre los mejores movimientos y elegir el mejor de todas las posibilidades.
Pero no tiene ningún concepto del pasado. Tampoco posee recuerdos de lo que ha sucedido antes.
Aparte de una regla de ajedrez, Deep Blue ignora todo antes del momento presente. Todo lo que
hace es enfocar las piezas del tablero en tiempo real y elegir entre los siguientes movimientos
posibles.

5. Es importante que el usuario sepa que está tratando con una máquina en una conversación de
texto o voz, y evitar crear falsas expectativas sobre lo que puede esperar de dicha conversación.
MEMORIA LIMITADA.
El Tipo II maneja máquinas que pueden mirar hacia el pasado. Los vehículos autónomos ya hacen
algo parecido. Por ejemplo, observan la velocidad y dirección de otros automóviles. Para que
funcionen así hay que identificar objetos específicos y monitorearlos a lo largo del tiempo.
Digamos que estas observaciones se agregan a las representaciones preprogramadas para la
memoria de estos coches. Se incluyen marcas de carril, semáforos y otros elementos importantes,
como curvas en la carretera.
También se añaden experiencias como cuando el automóvil decide en qué momento cambiar de
carril para evitar interrumpir a otro conductor o ser embestido por un automóvil cercano.
Deep Blue fue una supercomputadora creada por IBM capaz de vencer al ajedrez al gran maestro
internacional Garry Kasparov
Pero estas simples piezas de información sobre el pasado son solo transitorias. No se guardan
como parte de la biblioteca de experiencias del automóvil. En estos tipos de inteligencia artificial, la
máquina no puede compilar la experiencia durante años, como lo hace un humano.
Entonces, ¿cómo podemos construir sistemas de IA que construyan representaciones completas,
recordar sus experiencias y aprender cómo manejar situaciones nuevas?
TEORÍA DE LA MENTE.
Llegamos a un punto en el que nos acercamos más a los tipos de inteligencia artificial que
deseamos en un futuro. Las máquinas de la siguiente clase son más avanzadas. No solo forman
representaciones sobre el mundo, también sobre otros agentes o entidades.
En psicología, esto se denomina ‘teoría de la mente’. Implica la comprensión de que las personas,
las criaturas y los objetos en el mundo pueden tener pensamientos y emociones que afectan a su
propio comportamiento. Esto es crucial para la forma en que los humanos formamos sociedades,
porque nos permite la interacción social.
Si las máquinas van a andar entre nosotros, deberán tener una comprensión sobre cómo pensamos
y cómo sentimos. Además deberán llegar a saber qué esperamos y cómo queremos que nos traten.
Tendrán que ajustar su comportamiento en consecuencia.
AUTOCONCIENCIA.
El paso final del desarrollo de la IA es construir sistemas que puedan formar representaciones
sobre sí mismos. En última instancia, los investigadores de la IA tendrán que comprender no solo
la conciencia, sino también construir máquinas que la tengan.
Los seres conscientes son conscientes de sí mismos, conocen sus estados internos y pueden
predecir los sentimientos de los demás. Es probable que estemos lejos de crear máquinas que sean
conscientes de sí mismas. Sin embargo, los esfuerzos se enfocan hacia la comprensión de la
memoria, el aprendizaje y la capacidad de basar las decisiones en experiencias pasadas.
Puede que estemos muy lejos de al IA autoconsciente, pero es lo que se persigue en última
instancia
Este es un paso importante para entender la inteligencia humana por sí misma. Es crucial para
diseñar o desarrollar máquinas que sean más excepcionales para clasificar lo que ven frente a ellas
y nos dan una idea sobre las intenciones que el hombre tiene acerca del futuro de la máquina.
Puede que estemos muy lejos de al IA autoconsciente. No obstante, está claro que eso es lo que se

6. persigue en última instancia La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas aprendan
de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y realicen tareas como seres humanos. La
mayoría de los ejemplos de inteligencia artificial sobre los que oye hablar hoy día – desde
computadoras que juegan ajedrez hasta automóviles de conducción autónoma – recurren
mayormente al aprendizaje profundo y al procesamiento del lenguaje natural. Empleando estas
tecnologías, las computadoras pueden ser entrenadas para realizar tareas específicas procesando
grandes cantidades de datos y reconociendo patrones en los datos.
Las máquinas inteligentes imitan las funciones cognitivas de los humanos. La Inteligencia Artificial
(IA) es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten
las mismas capacidades que el ser humano.
¿Qué es la inteligencia artificial y cómo funciona? La inteligencia artificial (IA) es, según la RAE, la
disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones
comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico.
¿Cuáles son los tipos de inteligencia artificial?
Arend Hintze ha establecido una clasificación con cuatro tipos de inteligencia artificial.
Máquinas reactivas. Los tipos más básicos de sistemas de IA son puramente reactivos. ...
Memoria limitada. El Tipo II maneja máquinas que pueden mirar hacia el pasado Ventajas y riesgos
de la inteligencia artificial
Expertos vaticinan que el desarrollo de la IA, el mayor reto tecnológico de la historia, dará a luz
una nueva generación de robots autónomos capaces de atender nuestras necesidades. Pero
¿constituirán una amenaza?.
Si hacemos caso a Elon Musk, el visionario magnate que fundó PayPal, la compañía de vehículos
eléctricos y baterías Tesla o la corporación espacial privada SpaceX, la humanidad se enfrenta a
una nueva y formidable amenaza: la inteligencia artificial (IA). “Es como esas historias en las que
alguien convoca al demonio. Siempre hay un tipo con un pentáculo y agua bendita convencido de
que así podrá controlarle, y claro, no funciona”, señala.
Su preocupación tiene mucho que ver con el dinero. Los pesos pesados del sector tecnológico están
apostando fuerte en este sentido. Google, por ejemplo, adquirió la empresa DeepMind,
especializada en el desarrollo de redes neurales en la que ya había invertido Musk. El gigante de
las búsquedas trabaja en un sistema informático capaz de distinguir en un vídeo una cara humana
de la de un perro, gente patinando o durmiendo, un gato... Y todo por sí solo y sin que nadie haya
puesto etiquetas en el archivo previamente. La inversión en inteligencia artificial es tal, que hoy en
día podemos disfrutar de asistentes digitales que nos facilitan muchas labores del día a día como es
caso de Echo de Amazon.
La idea es que vaya aprendiendo, por así decirlo, tras 'alimentarse con millones de grabaciones'.
IBM, por su parte, afina su superordenador Watson, que en 2011 derrotó a los campeones
humanos del concurso estadounidense de preguntas y respuestas 'Jeopardy!'. Su intención es
mejorar las funciones cognitivas del ingenio y comprobar sus capacidades para realizar
diagnósticos médicos, análisis de la personalidad y traducciones en tiempo real. Los ingenieros de
Facebook no se quedan atrás y han ideado un algoritmo que permite reconocer un rostro con éxito
el 97 % de las veces, aunque haya sido mal captado.
Musk asegura que las cosas van demasiado rápido, y que por eso la IA es una tecnología que
puede resultar tan peligrosa como los maletines nucleares. En el coro de los agoreros del
apocalipsis artificial destaca la voz del filósofo británico Nick Bostrom, de la Universidad de Oxford,
que compara nuestro destino con el de los caballos, cuando fueron sustituidos por los automóviles
y los tractores. En 1915, había en EE. UU. unos veintiséis millones de estos equinos. En la década
de los cincuenta, quedaban solo dos millones. Los caballos fueron sacrificados para venderse como
comida para perros. Para Bostrom, la IA supone un riesgo existencial para la humanidad
comparable con el impacto de un gran asteroide o el holocausto nuclear. Todo ello, por supuesto,
siempre que podamos construir ordenadores pensantes. Pero ¿qué significa exactamente esto?
EL FUTURO QUE NOS VATICINA LA FICCIÓN.
En realidad, el concepto de inteligencia artificial no es tan reciente como parece. Desde los tiempos

7. de Alan Turing –al que se considera el padre de la misma– y la construcción de su dispositivo
Bombe, que permitió descifrar los códigos de la máquina alemana Enigma, han pasado más de
setenta años. En un momento dado del film 'The Imitation Game' (Morten Tyldum, 2014), en el
que Benedict Cumberbatch interpreta al célebre matemático, un detective le pregunta: '¿Podrán las
máquinas algún día pensar como los humanos?'. A lo que él responde: 'La mayoría de la gente
piensa que no'.
El problema es que está haciendo una pregunta estúpida. Desde luego que las máquinas no pueden
pensar como las personas. Son diferentes, y piensan diferente. La cuestión es: 'por el hecho de
que algo sea diferente, ¿significa que no puede pensar?'. El detective le interpela entonces por el
título de su artículo, 'The Imitation Game'. 'Es un juego, un test para determinar si alguien es un
ser humano o una máquina', indica Turing. 'Hay un tema general. Un juez pregunta, y a partir de
las respuestas, decide si habla con una persona o una máquina'. La escena quizá sea inventada,
pero su contenido es real. El test existe.
La IA causa furor gracias a la literatura y al cine. Pero ¿cuál es el grado real de progreso? Hace
años, estuve en el Instituto de Robótica de Pittsburgh, en EE. UU., uno de los templos de esta
disciplina. Por entonces, formaba parte de un equipo de TVE que recogía los últimos avances
tecnocientíficos en una serie de divulgación llamada 2.Mil. Tengo que reconocerlo: me llevé un
chasco morrocotudo por culpa de la imagen de la robótica que nos ha inculcado la ciencia ficción.
Los aparatos que tenían allí eran poco más que cacharros en manos de ingenieros en vaqueros, y
parecían salidos de un garaje de frikis. Se averiaban a la menor ocasión. Me hablaron de Florence,
una enfermera robot que iba a revolucionar la geriatría. En realidad, se trataba de una especie de
tonel con cabeza a la que habían pegado ojos y labios de silicona para dibujar sonrisas.
Florence tenía una cámara de televisión incorporada y un monitor. Las pilas se le agotaban rápido.
Y, desde luego, no entendía lo que le decíamos. Todo aquello que pronunciaba tenía que
programarse con antelación, así que un ingeniero trabajó a destajo para que saliera al pasillo y nos
diera un mensaje de bienvenida.
Había leído muchas cosas sobre lo que hacían en Pittsburgh, especialmente de Xavier, un robot que
sabía por dónde iba, toda una revolución. Pero no era otra cosa que otro tonel con ruedas que se
desplazaba por los pasillos del instituto gracias a un mapa que tenía en su memoria. Ante unas
escaleras, se paraba para no matarse. Por lo visto, irrumpía en las dependencias para contar
chistes verdes. Aquella mañana vi a Xavier mientras era llevado a rastras, una imagen que jamás
olvidaré. ¡Estaba en las catacumbas de la robótica! Acudí a la oficina de Hans Moravec, uno de los
visionarios más famosos, pero todo lo que decía resultaba difícil de creer.
Moravec estaba convencido de que en cincuenta años los androides desplazarían a los humanos.
Durante más de una hora estuvo hablando sin parar sobre la evolución de estos dispositivos y su
creciente inteligencia, gracias al avance de los microprocesadores y su capacidad de manejar cada
vez más información. Fue una charla cautivadora. La evolución de las máquinas iba a ser
imparable. 'Ha llegado la hora de que nos marchemos', concluía este científico nacido en Austria.
Moravec dejó el instituto para fundar una compañía de robots industriales con visión 3D. Antes, me
había enseñado en su ordenador una imagen percibida por uno donde se veían sillas y mesas que
tenían un aspecto pixelado. ¿Y cómo podría saber la máquina qué era qué? En aquel verano de
1999, Moravec contaba que estaba fascinado por un nuevo buscador de internet, el más inteligente
y mejor diseñado. Fue la primera vez que oí hablar de Google.
En 2014, Google compró una empresa de IA a Musk y ha desarrollado el primer coche autónomo,
que ya ha recorrido un par de millones de kilómetros sin conductor, y el sistema que diferencia
gatos de personas en YouTube. El mundo está literalmente invadido por cantidades inconcebibles
de información que circula por la red y la capacidad de computación aumenta sin cesar. Pero ¿de
verdad tenemos razones para temer que una máquina llegue algún día a pensar como nosotros?
Grandes empresas como Google, Facebook o Huawei están implementando el uso de la Inteligencia
Artificial en sus productos

8. Pronto podrá comunicarse con su perro gracias a la inteligencia artificial
LAS EMPRESAS CHINAS DOMINARÁN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN 2030.
A finales de los 80, Kurzweil aseguró que hacia 1998 un ordenador ganaría a un campeón mundial
de ajedrez: ocurrió en 1996, cuando Gari Kasparov perdió una partida contra el programa
informático de IBM Deep Blue. En esos años, también imaginó que Internet, por entonces una red
relegada a instituciones académicas, se extendería por el mundo. Ahora afirma que en 2045 las
computadoras serán mucho más potentes que todos los cerebros humanos de la Tierra juntos.
Cuando habla, los medios caen rendidos ante ese mundo artificial. 'Es una persona muy mediática',
concede López de Mantarás. 'Pero detrás no hay nada científico'.
Marvin Minsky, cofundador del Laboratorio de Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de
Massachusetts (MIT), galardonado por la Fundación BBVA, sí cree que se desarrollarán máquinas
tan inteligentes como los humanos. 'No obstante, el tiempo que esto lleve dependerá de si se
trabaja en los problemas adecuados y del dinero', manifiesta Minsky. 'Es un enfant terrible',
asegura López de Mantarás, que estuvo en el congreso que el MIT celebró en su honor.
'Minsky piensa que los grandes avances en este campo se realizaron entre los 60 y los 80, y luego
se abandonaron todas las ideas con respecto a la IA en su sentido general'. Así, lo que habría
quedado en el panorama actual es la especialización, máquinas que son extraordinarias jugando al
ajedrez, pero que no saben nada de las damas o el parchís. 'Las IA especializadas son un buen
negocio, y estoy a favor de ellas. Faltaría más. Es lo que es realmente la inteligencia artificial hoy
en día', indica López de Mantarás.
La investigación generalista en IA está desapareciendo. En este mundo inundado de datos, esta
tecnología es completamente distinta. El coche autónomo de Google o el superordenador Watson
de IBM analizan terabytes de información para tomar decisiones correctas. Sin embargo, no saben
explicar cómo han llegado a ellas. En otras palabras, cuando el sistema escupe su respuesta, es
incapaz de responder a la pregunta ¿y eso por qué? 'Hemos renunciado al porqué y nos hemos
quedado con el qué', lamenta Pérez de Mantarás.
Por ejemplo, hace unos años, un sistema experto que deducía que el paciente sufría neumonía
podía justificar ese diagnóstico a partir del historial del enfermo y los cultivos realizados, pero
ahora un software tan complejo como Watson no puede hacerlo. Simplemente elabora una
conclusión a partir de la abrumadora cantidad de datos que maneja, pero no ofrece una razón.
'Esto crea problemas de aceptación por parte del usuario', afirma Pérez de Mantarás.
Fijémonos en la película 'Yo, robot' (Alex Proyas, 2004): las calles están plagadas de humanoides
que llevan la compra, sirven copas, reparten perritos calientes... Si nos olvidamos por un momento
de la fantástica agilidad que demuestran y la inteligencia general que atesoran, ¿qué nos quedaría?
Está claro: un ejército de especialistas.
LOS DRONES, UNA MANIFESTACIÓN DE ESTA TENDENCIA.
La fuerza aérea estadounidense mantiene más de 8.000 de estos aparatos para combatir el
terrorismo, según la Institución Brookings. En sus operaciones, ya han matado a más de 2.500
personas. Los modelos comerciales, por su parte, filman e investigan cualquier cosa. Por ejemplo,
equipados con sensores de infrarrojos, algunos pueden detectar qué plantas están enfermas o
sufren ataques de parásitos.
Así, es posible idear un plan de fumigación a la carta. Otros ayudan a controlar la caza furtiva y
aportan pistas a los biólogos que estudian los vuelos de las aves y sus trayectorias. Los hay de
todo tipo. El más grande de todos, el Eitan, de fabricación israelí, posee una envergadura de 26 m,
casi como un Boeing 737. Por el contrario, el diminuto Nano Hummingbird, de 16 cm, desarrollado
con el apoyo de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa de Estados Unidos
(DARPA), podría pasar por un colibrí. Los robots literalmente han despegado hacia su libertad,
aunque, eso sí, bajo control humano.

9. Entre la fauna robótica que permanece en tierra nos encontramos desde el Roomba, un pequeño
aspirador semiautónomo con forma de disco ideado por iRobot que se ha convertido en todo un
éxito comercial, hasta el PackBot –de la misma firma–, un róver militar provisto de un brazo
robótico capaz desde manipular bombas hasta inspeccionar lugares contaminados por
radiactividad. El TUG, por su parte, obra de Aethon, parece una especie de mesita con ruedas y
sensores. Gracias a estos últimos, se desplaza sin problemas por los pasillos de algunos hospitales
estadounidenses para llevar medicinas y otros suministros Inteligencia artificial y propiedad
intelectual.
Cada vez con mayor frecuencia, la inteligencia artificial (IA) genera importantes avances en la
tecnología y las empresas. Se está empleando en una amplia gama de sectores y tiene
repercusiones en prácticamente todos los aspectos del proceso creativo. La disponibilidad de
grandes cantidades de datos de entrenamiento y los avances que hacen asequible contar con una
capacidad de cálculo elevada impulsan el crecimiento de la IA. Esta interactúa con la propiedad
intelectual (PI) de varias maneras. La IA y las políticas de PI.
El crecimiento de la IA en diversos ámbitos técnicos plantea una serie de cuestiones sobre las
políticas en materia de PI; de lo que se trata, esencialmente, es de determinar si debe modificarse
el sistema vigente de PI a fin de prever una protección equilibrada de las obras e invenciones
creadas por medio de la IA, de la IA propiamente dicha y de los datos en los que se basa la IA para
funcionar. La OMPI ha iniciado un proceso abierto para llevar adelante el diálogo sobre las
repercusiones de las políticas de PI. La IA en la administración de la PI
En la economía mundial de la innovación, la demanda de derechos de PI –patentes, marcas,
dibujos o modelos industriales y derecho de autor– aumenta con rapidez y es cada vez más
compleja. La IA, el análisis de macro datos y las nuevas tecnologías como la de cadena de bloques
pueden utilizarse para hacer frente a los desafíos crecientes a los que se enfrentan las oficinas de
PI.