¿Qué es la IA estrecha y qué es la IA débil?
La IA estrecha, también conocida como IA débil, es una aplicación de tecnologías de inteligencia artificial para habilitar un sistema de alto funcionamiento que replica, y quizás supera, la inteligencia humana para un propósito específico.
La IA estrecha a menudo se contrasta con la inteligencia artificial general (AGI), a veces llamada IA fuerte; un sistema teórico de IA que podría aplicarse a cualquier tarea o problema.
Ejemplos de IA estrecha
Todas las formas de sistemas de IA modernos se pueden clasificar como IA estrecha. Son los siguientes:
- Sistemas de reconocimiento facial e imagen. Estos sistemas, incluidos los utilizados por empresas de redes sociales como Facebook y Google para identificar automáticamente a las personas en las fotografías, son formas de inteligencia artificial débil.
- Chatbots y asistentes de conversación. Esto incluye a los populares asistentes virtuales Google Assistant, Siri y Alexa. También se incluyen chatbots de servicio al cliente más simples, como un bot que ayuda a los clientes a devolver un artículo a una tienda minorista.
- Vehículos autónomos. Los coches autónomos o semiautónomos, como algunos modelos de Tesla y drones autónomos, barcos y robots de fábrica, son aplicaciones de IA estrecha.
- Modelos de mantenimiento predictivo. Estos modelos se basan en datos de máquinas, a menudo recopilados a través de sensores, para ayudar a predecir cuándo puede fallar una pieza de la máquina y alertar a los usuarios con anticipación.
- Motores de recomendación. Estos sistemas que predicen el contenido que a un usuario le podría gustar o buscar a continuación son formas de inteligencia artificial débil.
Ventajas y desventajas de la IA estrecha
Ventajas. Los sistemas de IA estrechos pueden realizar bien tareas individuales, a menudo mejor que los humanos. Un sistema de inteligencia artificial débil diseñado para identificar el cáncer a partir de imágenes de rayos X o ultrasonido, por ejemplo, podría detectar una masa cancerosa en imágenes de manera más rápida y precisa que un radiólogo capacitado.
Mientras tanto, una plataforma de mantenimiento predictivo podría analizar los datos de los sensores entrantes en tiempo real, una hazaña prácticamente imposible de realizar para una persona o un grupo de personas, para predecir aproximadamente cuándo fallará una pieza de una máquina.
Desventajas Aún así, los sistemas de IA estrechos solo pueden hacer lo que están diseñados para hacer y solo pueden tomar decisiones basadas en sus datos de entrenamiento. El chatbot de servicio al cliente de un minorista, por ejemplo, podría responder preguntas sobre el horario de la tienda, los precios de los artículos o la política de devolución de la tienda. Sin embargo, una pregunta sobre por qué un determinado producto es mejor que un producto similar probablemente dejaría perplejo al bot, a menos que sus creadores se tomaran el tiempo de programar el bot para responder específicamente a tales preguntas.
Mientras tanto, los sistemas de IA son propensos a sesgos y, a menudo, pueden dar resultados incorrectos sin poder explicarlos. Los modelos complejos a menudo se entrenan con cantidades masivas de datos, más datos de los que sus creadores humanos pueden clasificar por sí mismos. Grandes cantidades de datos a menudo contienen sesgos o información incorrecta, por lo que un modelo entrenado con esos datos podría internalizar inadvertidamente esa información incorrecta como verdadera.
El modelo haría predicciones sesgadas, pero sus usuarios, sin saber que fue entrenado con datos sesgados, no sabrían que las predicciones están equivocadas.
IA estrecha contra IA general, IA débil contra IA fuerte
AGI involucra un sistema con un conocimiento integral y capacidades cognitivas de tal manera que su desempeño es indistinguible del de un humano, aunque su velocidad y capacidad para procesar datos es mucho mayor. Dicho sistema aún no se ha desarrollado, y las opiniones de los expertos difieren como si tal sistema fuera posible crear.
Algunos expertos creen que un sistema de inteligencia artificial general necesitaría poseer cualidades humanas, como conciencia, emociones y pensamiento crítico.
Los sistemas construidos sobre IA estrecha, o IA débil, no tienen ninguna de estas cualidades, aunque a menudo pueden superar a los humanos cuando se les apunta a una tarea en particular. Estos sistemas no están destinados a simular la inteligencia humana por completo, sino a automatizar tareas humanas específicas mediante el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
