Del ‘bigdata’ a la inteligencia artificial

Los ejemplos que hemos visto se apalancan en las herramientas que la ciencia de datos pone a nuestro alcance para resolver problemas de clasificación, comparación, predicción, optimización, recomendación o puntuación. Cuando contamos con un gran número de datos sobre el fenómeno que estamos estudiando, lo idóneo es que sea una máquina la que infiera los resultados, manejando vectores de muchas más dimensiones de las que una mente humana puede concebir. A esto se le llama aprendizaje automático o ‘machine learning’. Pero, ¿qué tiene que ver esto con la inteligencia artificial?

Desafortunadamente, el término inteligencia artificial todavía no describe algo muy concreto; mantiene el mismo halo de misterio desde la primera vez que fue acuñado en los años cincuenta y esto es debido al hecho de se refiere más bien a aspiraciones futuras: evoca cierta “consciencia” en las máquinas, lo que supone una mala interpretación del término, muy alejada de la realidad actual. ¿Por qué sucede esto? Porque una vez que la inteligencia artificial se aplica, cambia de nombre.

Por ejemplo: procesamiento del lenguaje natural, optimización logística, motores de recomendación, ‘pricing’ dinámico, etc. Por tanto, la manera más precisa de definir la inteligencia artificial hoy en día sería “aquello que nos ayuda a resolver un problema de forma automática y masiva”: estamos ya asistidos por múltiples sistemas de inteligencia artificial, que adopta formas muy alejadas del estereotipo de robot antropomorfo y consciente, que conviene desmitificar.