El autocompletado en los teléfonos inteligentes es conveniente, pero a veces conduce a errores no deseados. Veamos cómo funciona el autocompletado con IA y sus limitaciones.
Si alguna vez ha utilizado un teléfono inteligente, probablemente se haya sentido frustrado por la función de autocompletar. La función de autocompletar es una rama de la inteligencia artificial (IA) diseñada para facilitar la vida a las personas, así que ¿por qué nos resulta frustrante? La incomodidad de la función de autocompletar nos recuerda la realidad de la inteligencia artificial, propuesta por primera vez por John McCarthy en 1956.
Se refiere a la capacidad de los programas informáticos de aprender y razonar como los humanos. La inteligencia artificial es más valiosa cuando se aplica a otros campos científicos y sociales. AlphaGo, que ganó atención mundial el año pasado, es un ejemplo de inteligencia artificial aplicada a Go. Más allá de estos juegos de vanguardia, la IA también está transformando industrias como la atención médica, las finanzas, el transporte y más. Por ejemplo, en la atención médica, se están desarrollando sistemas de IA para ayudar a diagnosticar y planificar el tratamiento de los pacientes, y en las finanzas, se están utilizando algoritmos para analizar datos de mercado y sugerir estrategias de inversión.
En realidad, la IA existe en muchos campos diferentes y tiene distintos grados de inteligencia. Por lo tanto, la IA se puede clasificar en dos tipos: IA fuerte e IA débil. La IA fuerte es la IA que realmente puede pensar y resolver problemas. La inteligencia artificial débil es cuando el sistema no tiene sensibilidad, pero la imita. Se puede pensar en la IA que puede hablar con los humanos de forma natural como IA fuerte, y en la IA que solo puede analizar datos como IA débil. En la película "Iron Man", el asistente de Tony Stark, Jarvis, es una IA fuerte, mientras que la IA como la función de autocompletar de los teléfonos inteligentes es una IA débil.
¿Qué es lo que hace que la IA sea una tecnología única? Es el aprendizaje automático, o “machine learning”. El aprendizaje automático es “el campo de desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las computadoras aprender”. En 1959, Arthur Samuel definió por primera vez el aprendizaje automático como “el campo de estudio que desarrolla algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos y ejecutar comportamientos que no están especificados en el código”. El aprendizaje automático se centra en hacer predicciones basadas en atributos aprendidos a partir de datos de entrenamiento.
En la IA comercializada actual, el aprendizaje automático se logra principalmente a través de un método llamado coincidencia de patrones. La coincidencia de patrones es una forma de averiguar lo que ya sabes sobre un problema y luego probar una solución conocida. La función de autocompletar de tu teléfono inteligente es un ejemplo de coincidencia de patrones. Aprende sobre los caracteres que se escriben y los relaciona con el texto correspondiente. Sin embargo, esta tecnología tiene sus limitaciones. Muchas personas usan la coincidencia de patrones en sus teléfonos inteligentes para corregir errores gramaticales, como omitir una estrofa superior, o autocompletar palabras no intencionales.
Otro ejemplo de coincidencia de patrones son las recomendaciones de contenido de Facebook. Si alguna vez has estado en Facebook, probablemente hayas notado que después de ver un video en tu sección de noticias, se recomiendan otros videos debajo del video. Sin embargo, este ejemplo también ilustra las limitaciones de la coincidencia de patrones. Al recomendar contenido, sigue haciendo lo mismo a los usuarios. No sabes cómo reaccionan los usuarios a tus recomendaciones y no recibes muchos comentarios.
Aquí es donde el reconocimiento de patrones entra en juego para superar las limitaciones de la comparación de patrones. El reconocimiento de patrones significa que el software detecta nuevos patrones al monitorear el comportamiento del usuario. Mientras que la comparación de patrones se aplica a todos los usuarios a la vez, el reconocimiento de patrones identifica y corrige patrones usuario por usuario. Las aplicaciones actuales incluyen el reconocimiento automático de correo postal y la identificación automática de huellas dactilares. Algunos teléfonos inteligentes ya tienen una función de autocompletar específica para el usuario. Recopila información sobre los caracteres que escribe y analiza lo que viene a continuación. A diferencia de la comparación de patrones tradicional, el autocompletado es específico para el usuario, lo que lo hace un poco más conveniente para nosotros.
Al igual que la comparación de patrones dio paso al reconocimiento de patrones, el sistema sigue mejorando, pero lleva bastante tiempo superar esa brecha. Todavía tiene dificultades para comprender frases complejas y, en el caso del reconocimiento de voz, no reconoce diferentes acentos y pronunciaciones. Estos problemas solo mejorarán a medida que se recopilen más datos. Por ahora, la mayoría de las situaciones de la vida real se basan en una IA débil, y la investigación sobre la IA fuerte está en curso. La IA está de repente de moda, pero su progreso puede ser más lento de lo que pensamos.
Este avance tecnológico es más que un simple avance tecnológico; también trae consigo cuestiones sociales y éticas. Es probable que la IA altere el mercado laboral a medida que reemplace gradualmente los trabajos humanos, y debemos considerar y prepararnos para las implicaciones sociales de estos avances tecnológicos. Es importante prepararse para el futuro y para ver cómo la IA cambiará nuestras vidas.
