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passage: La inteligencia artificial, abreviado como IA, en el contexto de las ciencias de la computación, es una disciplina y un conjunto de capacidades cognoscitivas e intelectuales expresadas por sistemas informáticos o combinaciones de algoritmos cuyo propósito es la creación de máquinas que imiten la inteligencia humana.
passage: Estas tecnologías permiten que las máquinas aprendan de la experiencia, se adapten a nuevas entradas y realicen tareas humanas como el reconocimiento de voz, la toma de decisiones, la traducción de idiomas o la visión por computadora.
passage: En la actualidad, la inteligencia artificial abarca una gran variedad de subcampos. Estos van desde áreas de propósito general, aprendizaje y percepción, a otras más específicas como el reconocimiento de voz, el juego de ajedrez, la demostración de teoremas matemáticos, la escritura de poesía y el diagnóstico de enfermedades. La inteligencia artificial sintetiza y automatiza tareas que en principio son intelectuales y, por lo tanto, es potencialmente relevante para cualquier ámbito de actividades intelectuales humanas. En este sentido, es un campo genuinamente universal, además, la IA se encuentra en constante evolución gracias al desarrollo de tecnologías como el aprendizaje profundo, redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural, lo cual permite un avance acelerado en su capacidad para resolver problemas complejos.
passage: La arquitectura de las inteligencias artificiales y los procesos por los cuales aprenden, se mejoran y se implementan en algún área de interés que varía según el enfoque de utilidad que se les quiera dar, pero de manera general, estos van desde la ejecución de sencillos algoritmos hasta la interconexión de complejas redes neuronales artificiales que intentan replicar los circuitos neuronales del cerebro humano y que aprenden mediante diferentes modelos de aprendizaje tales como el aprendizaje automático, el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje profundo y el aprendizaje supervisado.
passage: Por otro lado, el desarrollo y aplicación de la inteligencia artificial en muchos aspectos de la vida cotidiana también ha propiciado la creación de nuevos campos de estudio como la roboética y la ética de las máquinas, que abordan aspectos relacionados con la ética en la inteligencia artificial y que se encargan de analizar cómo los avances en este tipo de tecnologías impactarían en diversos ámbitos de la vida, así como el manejo responsable y ético que se les debería dar a los mismos, además de establecer cuál debería ser la manera correcta de proceder de las máquinas y las reglas que deberían cumplir.
passage: En cuanto a su clasificación, tradicionalmente se divide a la inteligencia artificial en inteligencia artificial débil, la cual es la única que existe en la actualidad y que se ocupa de realizar tareas específicas, e inteligencia artificial general, que sería una IA que excediese las capacidades humanas. Algunos expertos creen que si alguna vez se alcanzara este nivel, se podría dar lugar a la aparición de una singularidad tecnológica, es decir, una entidad tecnológica superior que se mejoraría a sí misma constantemente, volviéndose incontrolable para los humanos, dando pie a teorías como el basilisco de Roko.
passage: Algunas de las inteligencias artificiales más conocidas y utilizadas en la actualidad alrededor del mundo incluyen inteligencia artificial en el campo de la salud, asistentes virtuales como Alexa, el asistente de Google o Siri, traductores automáticos como el traductor de Google y DeepL, sistemas de recomendación como el de la plataforma digital de YouTube, motores de ajedrez y otros juegos como Stockfish y AlphaZero, chatbots como ChatGPT, creadores de arte de inteligencia artificial como Midjourney, Dall-e, Leonardo y Stable Diffusion, e incluso la conducción de vehículos autónomos como Tesla Autopilot.
passage: En 2019 la Comisión Mundial de Ética del Conocimiento Científico y la Tecnología (COMEST) de la UNESCO definió la inteligencia artificial como un campo que implica máquinas capaces de imitar determinadas funcionalidades de la inteligencia humana, incluidas características como la percepción, el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la interacción lingüística e incluso la producción de trabajos creativos.
passage: Coloquialmente, la locución «inteligencia artificial» se aplica cuando una máquina imita las funciones «cognitivas» que los humanos asocian como competencias humanas; por ejemplo: «percibir», «razonar», «aprender» y «resolver problemas». Andreas Kaplan y Michael Haenlein definen la inteligencia artificial como «la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, y así aprender y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a través de la adaptación flexible». A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, se elimina de la definición la tecnología que alguna vez se pensó que requería de inteligencia. Marvin Minsky, uno de los ideadores de la IA, hablaba del término inteligencia artificial como una palabra maleta («suitcase word») porque en él se pueden meter una diversidad de elementos.
passage: Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe como un ejemplo de la «inteligencia artificial», habiéndose convertido en una tecnología común. Avances tecnológicos todavía clasificados como inteligencia artificial son los sistemas de conducción autónomos o los capaces de jugar al ajedrez o Go.
passage: La inteligencia artificial es una nueva forma de resolver problemas dentro de los cuales se incluyen los sistemas expertos, el manejo y control de robots y los procesadores, que intenta integrar el conocimiento en tales sistemas; en otras palabras, un sistema inteligente capaz de escribir su propio programa. Un sistema experto definido como una estructura de programación capaz de almacenar y utilizar un conocimiento sobre un área determinada que se traduce en su capacidad de aprendizaje. De igual manera, se puede considerar a la IA como la capacidad de las máquinas para usar algoritmos, aprender de los datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones tal y como lo haría un ser humano.
passage: Según Takeyas (2007), la IA es una rama de las ciencias computacionales encargada de estudiar modelos de cómputo capaces de realizar actividades propias de los seres humanos con base en dos de sus características primordiales: el razonamiento y la conducta.
passage: En 1956, John McCarthy acuñó la expresión «inteligencia artificial», y la definió como «la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes».
passage: Grau-Luque contrasta diferentes definiciones desde diversas fuentes y autores, destacando que difieren dependiendo de «en qué campo específico se usen».Esto lleva al autor a definir «inteligencia artificial» como «sistemas que llevan a cabo tareas consideradas inteligentes», para luego asociar conceptos como «aprendizaje» y «razonamiento» con el aprendizaje automático como una subdisciplina de la inteligencia artificial.
passage: También existen distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente, por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno hardware.
passage: Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la capacidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería, el transporte, las comunicaciones y la milicia, y se ha usado en gran variedad de programas informáticos, juegos de estrategia, como ajedrez de computador, y otros videojuegos.
passage: Asimismo la inteligencia artificial se está desarrollando en la plataforma digital cada vez más, evolucionando y creando nuevas herramientas, como la plataforma laboral que existe desde el año 2023 llamada SIVIUM, una herramienta por la cual una persona postula en forma automatizada a todas las ofertas laborales de todos los portales de trabajo, sin necesidad de estar revisando cada oferta laboral que se presente y enviar su CV uno por uno.
passage: Stuart J. Russell y Peter Norvig diferencian varios tipos de inteligencia artificial:
passage: Los sistemas que piensan como humanos: Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo, las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, resolución de problemas y aprendizaje.
passage: Los sistemas que actúan como humanos: Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo, la robótica (el estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor).
passage: Los sistemas que piensan racionalmente: Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar el pensamiento racional del ser humano; por ejemplo, los sistemas expertos, (el estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar).
passage: Los sistemas que actúan racionalmente: Tratan de emular de forma racional el comportamiento humano; por ejemplo, los agentes inteligentes, que están relacionados con conductas inteligentes en artefactos.
passage: La inteligencia artificial generativa es un tipo de sistema de inteligencia artificial capaz de generar texto, imágenes u otros medios en respuesta a comandos de texto conocidos como "prompts". Un prompt es la instrucción, pregunta o conjunto de indicaciones para que la inteligencia artificial realice la tarea específica proporcione la respuesta requerida. La calidad del prompt influye directamente en la calidad de la respuesta.
passage: Los modelos de IA generativa aprenden los patrones y la estructura de sus datos de entrenamiento de entrada, y luego generan nuevos datos que tienen características similares.
passage: Los sistemas de IA generativa notables incluyen ChatGPT (y su variante Microsoft Copilot), un bot conversacional creado por OpenAI usando sus modelos de lenguaje grande fundacionales GPT-3 y GPT-4; Gemini (anteriormente llamado Bard), un bot conversacional creado por Google usando el modelo de lenguaje Gemini; y Claude, un bot conversacional creado por Anthropic usando los modelos del mismo nombre.Otros modelos generativos de IA incluyen sistemas de arte de inteligencia artificial como Stable Diffusion, Midjourney y DALL-E, que permiten crear imágenes. Actualmente la IA generativa puede crear texto, código, imágenes, vídeo, música, voces y efectos de sonido.
passage: La Inteligencia artificial fuerte (IGA) es un tipo hipotético de inteligencia artificial que iguala o excede la inteligencia humana promedio. Si se hiciera realidad, una IGA podría aprender a realizar cualquier tarea intelectual que los seres humanos o los animales puedan llevar a cabo. Alternativamente, la IGA se ha definido como un sistema autónomo que supera las capacidades humanas en la mayoría de las tareas económicamente valiosas.
passage: Algunos sostienen que podría ser posible en años o décadas; otros, que podría tardar un siglo o más; y una minoría cree que quizá nunca se consiga. Existe un debate sobre la definición exacta de IGA y sobre si los grandes modelos de lenguaje (LLM) modernos, como el GPT-4, son formas tempranas pero incompletas de IGA.
passage: La inteligencia artificial explicable se refiere a métodos y técnicas en la aplicación de tecnología de inteligencia artificial por los que el ser humano es capaz de comprender las decisiones y predicciones realizadas por la inteligencia artificial.
passage: La inteligencia artificial amigable es una IA fuerte e hipotética que puede tener un efecto positivo más que uno negativo sobre la humanidad. 'Amigable' es usado en este contexto como terminología técnica y escoge agentes que son seguros y útiles, no necesariamente aquellos que son «amigables» en el sentido coloquial. El concepto es invocado principalmente en el contexto de discusiones de agentes artificiales de automejora recursiva que rápidamente explota en inteligencia, con el argumento de que esta tecnología hipotética pudiera tener una larga, rápida y difícil tarea de controlar el impacto en la sociedad humana.
passage: La inteligencia artificial multimodal es un tipo de inteligencia artificial que puede procesar e integrar datos de diferentes modalidades, como texto, imágenes, audio y video, para obtener una comprensión más completa y contextualizada de una situación. La inteligencia artificial multimodal se inspira en la forma en que los humanos usan varios sentidos para percibir e interactuar con el mundo, y ofrece una forma más natural e intuitiva de comunicarse con la tecnología.
passage: La inteligencia artificial Cuántica es un campo interdisciplinar que se enfoca en construir algoritmos cuánticos para mejorar las tareas computacionales dentro de la IA, incluyendo subcampos como el aprendizaje automático. Existen evidencias que muestran una posible ventaja cuadrática cuántica en operaciones fundamentales de la IA.
passage: Se conoce también como IA simbólica-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:
passage: Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y, aparte de que son muy importantes, requieren de un buen funcionamiento.
passage: Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y utiliza ciertas reglas o relaciones.
passage: Inteligencia artificial basada en comportamientos: Esta inteligencia contiene autonomía, es decir, puede autorregularse y controlarse para mejorar.
passage: Smart process management: Facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un especialista en dicha actividad.
passage: La inteligencia computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas de conexiones). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.
passage: La inteligencia computacional tiene una doble finalidad. Por un lado, su objetivo científico es comprender los principios que posibilitan el comportamiento inteligente (ya sea en sistemas naturales o artificiales) y, por otro, su objetivo tecnológico consiste en especificar los métodos para diseñar sistemas inteligentes.
passage: La expresión «inteligencia artificial» fue acuñada formalmente en 1955 en el documento con la propuesta para la Conferencia de Dartmouth como una manera de separar la disciplina del campo de los autómatas y señalar su objetivo prioritario de la creación de máquinas que realizasen tareas similares a la inteligencia humana. El término además parecía más apropiado para obtener subvenciones que el original de «estudios de autómatas» , como explicó uno de sus autores, John McCarthy, en el debate Lighthill de 1973
passage: Las ideas más básicas se remontan a los antiguos griegos. Aristóteles (384-322 a. C.) fue el primero en describir un conjunto de reglas que describen una parte del funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales, y Ctesibio de Alejandría (250 a. C.) construyó la primera máquina autocontrolada, un regulador del flujo de agua (racional pero sin razonamiento).
passage: En 1315 Ramon Llull en su libro Ars magna tuvo la idea de que el razonamiento podía ser efectuado de manera artificial.
passage: En 1840 Ada Lovelace previó la capacidad de las máquinas para ir más allá de los simples cálculos y aportó una primera idea de lo que sería el software.
passage: En 1912 Leonardo Torres Quevedo, desarrolló un autómata capaz de jugar al ajedrez (el ajedrecista).
passage: En 1936 Alan Turing diseña formalmente una Máquina universal que demuestra la viabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmente definido.
passage: En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, el cual se considera el primer trabajo del campo, aun cuando todavía no existía el término. Los primeros avances importantes comenzaron a principios del año 1950 con el trabajo de Alan Turing, a partir de lo cual la ciencia ha pasado por diversas situaciones.
passage: En 1955 Herbert Simon, Allen Newell y Joseph Carl Shaw, desarrollan el primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas, el IPL-11. Un año más tarde desarrollan el LogicTheorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos.
passage: En 1955 fue ideada la expresión «inteligencia artificial» por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon en el documento con la propuesta para la Conferencia de Dartmouth de 1956. El término fue introducido como una manera de separar la disciplina del campo de los autómatas y señalar su objetivo prioritario de la creación de máquinas que realizasen tareas similares a la inteligencia humana. El término además parecía más apropiado para obtener subvenciones que el original de «estudios de autómatas» , como explicó uno de sus autores, John McCarthy, en el debate Lighthill de 1973 En la 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.
passage: En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo con el desarrollo del General Problem Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas.
passage: En 1958 John McCarthy desarrolla en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) el LISP. Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simbólico.
passage: A finales de la década de 1950 y comienzos de la de 1960 Robert K. Lindsay desarrolla «Sad Sam», un programa para la lectura de oraciones en inglés y la inferencia de conclusiones a partir de su interpretación.
passage: En 1963 Quillian desarrolla las redes semánticas como modelo de representación del conocimiento.
passage: En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de inferir conocimiento basado en información que se le suministra. Bobrow desarrolla STUDENT.
passage: A mediados de los años 60, aparecen los sistemas expertos, que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones. Por ejemplo, DENDRAL, iniciado en 1965 por Buchanan, Feigenbaum y Lederberg, el primer Sistema Experto, que asistía a químicos en estructuras químicas complejas, MACSYMA, que asistía a ingenieros y científicos en la solución de ecuaciones matemáticas complejas.
passage: Posteriormente entre los años 1968-1970 Terry Winograd desarrolló el sistema SHRDLU, que permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques.
passage: En 1966 y 1972 Artificial Intelligence Center desarrollo el Robot Shakey, considerado el primer robot inteligente de la historia. El robot incluía visión artificial, y tenía la capacidad de percibir y razonar sobre su entorno.
passage: En 1968 Seymour Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig desarrollan el lenguaje de programación LOGO.
passage: En 1969 Alan Kay desarrolla el lenguaje Smalltalk en Xerox PARC y se publica en 1980.
passage: En 1973 Alain Colmenauer y su equipo de investigación en la Universidad de Aix-Marseille crean PROLOG (del francés PROgrammation en LOGique) un lenguaje de programación ampliamente utilizado en IA.
passage: En 1973 Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts, pilares de muchas técnicas actuales en inteligencia artificial y la informática en general.
passage: En 1974 Edward Shortliffe escribe su tesis con MYCIN, uno de los Sistemas Expertos más conocidos, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre.
passage: En las décadas de 1970 y 1980, creció el uso de sistemas expertos, como MYCIN: R1/XCON, ABRL, PIP, PUFF, CASNET, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy (Shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS.
passage: En 1981 Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de la quinta generación de computadoras.
passage: En 1986 McClelland y Rumelhart publican Parallel Distributed Processing (Redes Neuronales).
passage: En 1987 Hitachi desarrollo el Sendai Subway 1000, el primer tren autónomo de la historia. Fue el primer de tren del mundo en utilizar lógica difusa para controlar su velocidad, arranques y paradas.
passage: En 1997 Gari Kaspárov, campeón mundial de ajedrez, pierde ante la computadora autónoma Deep Blue.
passage: En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en español 50 años de inteligencia artificial - Campus Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia 2006.
passage: En 2009 ya había en desarrollo sistemas inteligentes terapéuticos que permiten detectar emociones para poder interactuar con niños autistas.
passage: En 2011 IBM desarrolló un superordenador llamado Watson, el cual ganó una ronda de tres juegos seguidos de Jeopardy!, venciendo a sus dos máximos campeones, y ganando un premio de 1 millón de dólares que IBM luego donó a obras de caridad.
passage: En 2016, un programa informático ganó cinco a cero al triple campeón de Europa de Go.
passage: En 2016, el entonces presidente Obama habla sobre el futuro de la inteligencia artificial y la tecnología.
passage: Existen personas que al dialogar sin saberlo con un chatbot no se percatan de hablar con un programa, de modo tal que se cumple la prueba de Turing como cuando se formuló: «Existirá inteligencia artificial cuando no seamos capaces de distinguir entre un ser humano y un programa informático en una conversación a ciegas».
passage: En 2017 AlphaGo desarrollado por DeepMind derrota 4-1 en una competencia de Go al campeón mundial Lee Sedol. Este suceso fue muy mediático y marcó un hito en la historia de este juego. A finales de ese mismo año, Stockfish, el motor de ajedrez considerado el mejor del mundo con 3 400 puntos ELO, fue abrumadoramente derrotado por AlphaZero con solo conocer las reglas del juego y tras solo 4 horas de entrenamiento jugando contra sí mismo.
passage: Como anécdota, 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».
passage: En 2017 un grupo de ingenieros en Google inventan la arquitectura de transformador, un modelo de deep learning que alumbró una nueva generación de modelos grandes de lenguaje, empezando por BERT, y luego el revolucionario GPT de OpenAI.
passage: En 2018, se lanza el primer televisor con inteligencia artificial por parte de LG Electronics con una plataforma denominada ThinQ.
passage: En 2019, Google presentó su Doodle en que, con ayuda de la inteligencia artificial, hace un homenaje a Johann Sebastian Bach, en el que, añadiendo una simple melodía de dos compases la IA crea el resto.
passage: En 2020, la OECD (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico) publica el documento de trabajo intitulado Hola, mundo: La inteligencia artificial y su uso en el sector público, dirigido a funcionarios de gobierno con el afán de resaltar la importancia de la IA y de sus aplicaciones prácticas en el ámbito gubernamental.
passage: Al final del año 2022, se lanzó ChatGPT, una inteligencia artificial generativa capaz de escribir textos y responder preguntas en muchos idiomas. Dado que la calidad de las respuestas recordaba inicialmente al nivel humano, se generó un entusiasmo mundial por la IA y ChatGPT alcanzó más de 100 millones de usuarios dos meses después de su lanzamiento. Más tarde, los expertos notaron que ChatGPT proporciona información errónea en áreas donde no tiene conocimiento («alucinaciones de datos»), la cual a primera vista parece creíble debido a su perfecta redacción.
passage: En 2023, las fotos generadas por IA alcanzaron un nivel de realismo que las hacía confundirse con fotos reales. Como resultado, hubo una ola de «fotos» generadas por IA que muchos espectadores creyeron que eran reales. Una imagen generada por Midjourney se destacó, mostrando al papa Francisco con un elegante abrigo blanco de invierno.
passage: En 2024, se realizaron avances significativos en varias áreas de la IA:
passage: Aprendizaje automático y profundo: Se espera que estas técnicas permitan a las máquinas aprender de manera más eficiente y precisa de grandes volúmenes de datos, mejorando capacidades en procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y toma de decisiones automatizada.
passage: Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): Los avances en PLN permitirán a las máquinas comprender y responder al lenguaje humano de manera más natural y precisa, abriendo nuevas posibilidades en atención al cliente automatizada y generación de contenido.
passage: Analítica predictiva y prescriptiva: Estas técnicas utilizarán datos y modelos matemáticos para prever el futuro y recomendar acciones, permitiendo a las organizaciones anticipar y abordar problemas de manera proactiva.
passage: Integración del Internet de las cosas (IoT) y la IA: Permitirá a las máquinas recopilar y analizar datos en tiempo real para tomar decisiones autónomas y mejorar la eficiencia.
passage: IA Generativa: Estará más al alcance de las personas sin conocimientos técnicos, permitiendo la creación de chatbots personalizados y otros modelos generativos.
passage: Ante la posibilidad de crear máquinas dotadas de inteligencia, se volvió importante preocuparse por la cuestión ética de las máquinas para tratar de garantizar que no se produzca ningún daño a los seres humanos, a otros seres vivos e incluso a las mismas máquinas según algunas corrientes de pensamiento. Es así como surgió un amplio campo de estudios conocido como ética de la inteligencia artificial de relativamente reciente aparición y que generalmente se divide en dos ramas, la roboética, encargada de estudiar las acciones de los seres humanos hacia los robots, y la ética de las máquinas encargada del estudio del comportamiento de los robots para con los seres humanos.
passage: El acelerado desarrollo tecnológico y científico de la inteligencia artificial que se ha producido en el siglo XXI supone también un importante impacto en otros campos. En la economía mundial durante la segunda revolución industrial se vivió un fenómeno conocido como desempleo tecnológico, que se refiere a cuando la automatización industrial de los procesos de producción a gran escala reemplaza la mano de obra humana. Con la inteligencia artificial podría darse un fenómeno parecido, especialmente en los procesos en los que interviene la inteligencia humana, tal como se ilustraba en el cuento ¡Cómo se divertían! de Isaac Asimov, en el que su autor vislumbra algunos de los efectos que tendría la interacción de máquinas inteligentes especializadas en pedagogía infantil, en lugar de profesores humanos, con los niños en etapa escolar. Este mismo escritor diseñó lo que hoy se conocen como las tres leyes de la robótica, aparecidas por primera vez en el relato Círculo vicioso (Runaround) de 1942, donde establecía lo siguiente:
passage: Un robot no hará daño a un ser humano ni, permitirá que un ser humano sufra daño.
passage: Un robot debe cumplir las órdenes dadas por los seres humanos, a excepción de aquellas que entren en conflicto con la primera ley.
passage: Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la primera o con la segunda ley.
passage: Otras obras de ciencia ficción más recientes también exploran algunas cuestiones éticas y filosóficas con respecto a la Inteligencia artificial fuerte, como las películas Yo, robot o A.I. Inteligencia Artificial, en los que se tratan temas tales como la autoconsciencia o el origen de una conciencia emergente de los robots inteligentes o sistemas computacionales, o si éstos podrían considerarse sujetos de derecho debido a sus características casi humanas relacionadas con la sintiencia, como el poder ser capaces de sentir dolor y emociones o hasta qué punto obedecerían al objetivo de su programación, y en caso de no ser así, si podrían ejercer libre albedrío. Esto último es el tema central de la famosa saga de Terminator, en la que las máquinas superan a la humanidad y deciden aniquilarla, historia que, según varios especialistas, podría no limitarse a la ciencia ficción y ser una posibilidad real en una sociedad posthumana que dependiese de la tecnología y las máquinas completamente.
passage: El Derecho desempeña un papel fundamental en el uso y desarrollo de la IA. Las leyes establecen reglas y normas de comportamiento para asegurar el bienestar social y proteger los derechos individuales, y pueden ayudarnos a obtener los beneficios de esta tecnología mientras minimizamos sus riesgos, que son significativos. De momento no hay normas jurídicas que regulen directamente a la IA. Pero con fecha 21 de abril de 2021, la Comisión Europea ha presentado una propuesta de Reglamento europeo para la regulación armonizada de la inteligencia artificial (IA) en la UE. Su título exacto es Propuesta de Reglamento del Parlamento Europeo y del Consejo por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial –Ley de Inteligencia Artificial– y se modifican otros actos legislativos de la Unión.
passage: En marzo de 2023, cientos de empresarios como Elon Musk, Steve Wozniak (cofundador de Apple) o los presidentes de numerosas compañías tecnológicas; intelectuales como Yuval Noah Harari y cientos de académicos e investigadores especializados en inteligencia artificial firmaron una carta abierta avisando del peligro de la falta de regulación de la IA, poniendo el foco sobre OpenAI, la empresa que ha desarrollado ChatGPT. Pidieron una pausa de al menos 6 meses para sus experimentos más potentes, hasta que el mundo logre un consenso internacional para que estos sistemas «sean más precisos, seguros, interpretables, transparentes, robustos, neutrales, confiables y leales».
passage: Dos meses más tarde, en mayo, 350 ejecutivos de las principales empresas desarrolladoras de IA, académicos e investigadores expertos firmaron un nuevo manifiesto alertando de que la IA avanzada sin regular representa un peligro de extinción para la humanidad: «Mitigar el riesgo de extinción de la IA debería ser una prioridad mundial junto a otros riesgos a escala social como las pandemias y la guerra nuclear» Entre los impulsores de esta petición está toda la plana mayor de OpenAI, el jefe de Tecnología de Microsoft, el líder de Google DeepMind con 38 ejecutivos, investigadores o profesores de universidad relacionados con la empresa, y representantes de desarrolladoras más pequeñas como Anthropic, Stability AI o Inflection AI.
passage: Algunos autores han comenzado a explorar la posibilidad de reconocer a las inteligencias artificiales avanzadas no sólo como herramientas, sino como potenciales sujetos jurídicos limitados, capaces de adquirir derechos y asumir cargas fiscales en relación con los bienes digitales o intangibles que producen. Esta propuesta encuentra inspiración en figuras ya reconocidas por el derecho, como las personas jurídicas ficticias, que sin ser humanas, han sido dotadas de capacidad para actuar en el tráfico jurídico. En este contexto, se ha planteado que ciertos autómatas complejos podrían constituir patrimonios propios, asumir responsabilidades civiles por los efectos de sus decisiones autónomas, e incluso tributar, como una forma de responder por su impacto económico y redistribuir los beneficios que generan en sociedades cada vez más digitalizadas.
passage: Esta perspectiva no implica una equiparación entre seres humanos e inteligencias artificiales, sino una arquitectura jurídica funcional que permitiría canalizar las consecuencias derivadas de la producción autónoma de bienes y servicios por parte de sistemas de IA. Se propone, por ejemplo, que los ingresos generados por bots creativos o vehículos autónomos puedan ser destinados a fondos de garantía o tributación, aliviando así presiones sobre las economías humanas y evitando zonas grises en la responsabilidad jurídica. Esta visión contribuye al debate sobre la singularidad tecnológica, proponiendo respuestas normativas desde el derecho privado y fiscal.
passage: Los primeros investigadores desarrollaron algoritmos que imitaban el razonamiento paso a paso que los humanos usan cuando resuelven acertijos o hacen deducciones lógicas. A finales de la década de 1981-1990, la investigación de la inteligencia artificial había desarrollado métodos para tratar con información incierta o incompleta, empleando conceptos de probabilidad y economía.
passage: Estos algoritmos demostraron ser insuficientes para resolver grandes problemas de razonamiento porque experimentaron una «explosión combinatoria»: se volvieron exponencialmente más lentos a medida que los problemas crecían. De esta manera, se concluyó que los seres humanos rara vez usan la deducción paso a paso que la investigación temprana de la inteligencia artificial seguía; en cambio, resuelven la mayoría de sus problemas utilizando juicios rápidos e intuitivos.
passage: La representación del conocimiento y la ingeniería del conocimiento son fundamentales para la investigación clásica de la inteligencia artificial. Algunos «sistemas expertos» intentan recopilar el conocimiento que poseen los expertos en algún ámbito concreto. Además, otros proyectos tratan de reunir el «conocimiento de sentido común» conocido por una persona promedio en una base de datos que contiene un amplio conocimiento sobre el mundo.
passage: Entre los temas que contendría una base de conocimiento de sentido común están: objetos, propiedades, categorías y relaciones entre objetos, situaciones, eventos, estados y tiempo causas y efectos; y el conocimiento sobre el conocimiento (lo que sabemos sobre lo que saben otras personas) entre otros.