Descubra cómo el pasado de la IA, desde las primeras ideas hasta el aprendizaje profundo, está dando forma al futuro del trabajo.
Reflejos:
- La historia de la inteligencia artificial se remonta a la década de 1950, cuando la teoría de la IA se desarrolló por primera vez en el Dartmouth College de New Hampshire.
- El aprendizaje automático, que permite a las computadoras aprender a partir de datos, marcó un cambio de paradigma en la historia de la IA.
- El impacto de la IA ya es significativo en la contabilidad y otras industrias, y continúa expandiéndose a medida que avanza la tecnología.
La inteligencia artificial (IA) está preparada para revolucionar innumerables industrias, incluidas la auditoría y la contabilidad. Promete reducir el esfuerzo manual, agilizar los procesos y ayudar a impulsar mayores eficiencias, entre otros beneficios. Y si bien la IA es ciertamente un tema candente que en muchos sentidos parece haber aparecido recientemente en escena, en realidad tiene una larga historia que abarca décadas y que ha llevado al estado actual.
¿Qué es la IA?
En esencia, la historia de la IA trata sobre el desarrollo de sistemas informáticos. Estos programas complejos pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estos ejercicios incluyen comprender el lenguaje natural, reconocer patrones, aprender de las experiencias, tomar decisiones y resolver problemas complejos.
La IA ahora se aplica ampliamente y es influyente. Está remodelando industrias, entornos laborales y normas sociales. Tenemos asistentes personales en nuestros teléfonos inteligentes, como Siri y Google Assistant. También existen sistemas más complejos que impulsan vehículos autónomos, diagnostican enfermedades y mejoran el servicio al cliente a través de chatbots. La huella de la IA en nuestras vidas es significativa y crece cada día.
En el lugar de trabajo, la IA facilita las operaciones. Automatiza tareas rutinarias y predice tendencias, personalizando las experiencias de los clientes. Estas funciones aumentan la eficiencia y abren nuevas perspectivas de innovación y oportunidades en campos como la auditoría. Pero el camino hacia este futuro estuvo pavimentado con años de teoría, retoques tecnológicos y una búsqueda para comprender el potencial de la inteligencia computacional.
Para responder a la pregunta «¿Qué es la inteligencia artificial?» y apreciar plenamente el presente y el futuro de la IA, primero debemos comprender su pasado. Hagamos un viaje en el tiempo para apreciar plenamente cómo la IA se ha convertido en uno de los desarrollos tecnológicos más prometedores y apasionantes de la actualidad.
La historia de la IA, explicada
Los científicos sembraron las primeras semillas de la IA en una búsqueda por construir máquinas capaces de pensar y actuar humanos. Lo que comenzó como un encantamiento especulativo acabó adoptando la forma de informática práctica. La primera generación de investigaciones sobre IA se centró en la resolución de problemas y el razonamiento lógico. Su objetivo era hacer que las máquinas procesaran el lenguaje, reconocieran patrones y resolvieran problemas complejos.
¿Quién desarrolló por primera vez la teoría de la IA?
La historia de la teoría de la IA comenzó en el Dartmouth College de New Hampshire en 1956. Fue en un taller dirigido por John McCarthy y al que asistieron pensadores destacados, entre ellos Allen Newell y Herbert A. Simon. La ciencia ficción estaba a punto de convertirse en una actividad científica y los investigadores establecieron formalmente el campo de la IA.
El ‘teórico de la lógica’
The Logic Theorist fue un programa desarrollado por Allen Newell, JC Shaw y Herbert Simon en 1956 en RAND Corporation. Automatizó la resolución de problemas matemáticos. Fue uno de los primeros programas de IA que demostró ser capaz de resolver problemas mejor que los humanos en un dominio específico. Destacó en la resolución de problemas relacionados con el cálculo proposicional, una rama de las matemáticas que se ocupa de enunciados lógicos y sus relaciones.
El programa representaba problemas simbólicamente y utilizaba algoritmos para manipular estos símbolos basándose en reglas establecidas o «heurísticas». Hacerlo podría dividir cuestiones complejas en subproblemas más simples. Entonces fue posible resolver los subproblemas paso a paso, como un matemático humano. The Logic Theorist fue un ejemplo temprano de IA aplicada a la resolución de problemas. Sentó las bases para futuras investigaciones en esta área.
Solucionador de problemas generales
Tras el éxito de Logic Theorist, Newell y Simon se embarcaron en la creación de un programa de IA más adaptable. Lograron crear el General Problem Solver (GPS) en 1957. Diseñaron el GPS como un solucionador de problemas universal que podía abordar numerosos problemas, no solo un dominio específico como su predecesor. Esta aspiración marcó un hito importante en la investigación de la IA. Simbolizaba la búsqueda de una máquina con la capacidad de emular las amplias habilidades de resolución de problemas de la mente humana.
El solucionador general de problemas abordó las tareas dividiéndolas en partes más pequeñas y manejables. Utilizó un “análisis de medios-fines”, donde identificó las diferencias entre el estado actual y el estado objetivo y buscó acciones para minimizar la brecha. Este método permitió al GPS resolver problemas estructurados de forma lógica, reflejando el proceso de razonamiento paso a paso que suelen emplear los humanos.
Shakey el robot
Desarrollado a finales de la década de 1960 en el Instituto de Investigación de Stanford (ahora SRI International) en California, Shakey fue el primer robot en exhibir la capacidad de tomar decisiones y resolver problemas de forma autónoma. Shakey, llamado así por su movimiento algo inestable, venía completo con una cámara, sensores y motores que le permitían interactuar y atravesar su entorno.
El software de Shakey le permite ver su entorno, analizar situaciones y actuar en consecuencia utilizando declaraciones de «si-entonces». Este enfoque ayudó a Shakey a navegar por habitaciones, mover elementos y ejecutar tareas fragmentando comandos elaborados en acciones simples.
El desarrollo de Shakey supuso un gran avance en la robótica y en la historia de la inteligencia artificial. Subrayó el potencial de fusionar el movimiento con la toma de decisiones. Este robot sirvió como base para futuras investigaciones en robótica, específicamente para la autonavegación y la resolución de problemas.
Sistemas expertos
En la década de 1970, la IA había comenzado a dejar su huella en los negocios mediante la introducción de sistemas expertos. Los sistemas expertos supusieron un gran salto en la IA. Podrían abordar desafíos específicos copiando la toma de decisiones de los especialistas humanos. Sus diseños tenían como objetivo resolver problemas complejos en dominios limitados: diagnosticar enfermedades en medicina, hacer pronósticos financieros en economía o interpretar datos geológicos para la exploración petrolera, por ejemplo.
Los sistemas expertos combinaban una base de conocimientos con un conjunto de reglas de inferencia. Fueron eficaces porque podían utilizar un conocimiento vasto y especializado que a menudo superaba el de cualquier mente humana.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático, por otro lado, marcó un cambio de paradigma en la historia de la IA. Mientras que los sistemas expertos se basan en reglas predefinidas, el aprendizaje automático permite a las computadoras aprender de los datos. Este enfoque permite que las computadoras mejoren su desempeño en una tarea con el tiempo sin instrucciones sobre cómo manejar cada situación posible. El aprendizaje automático incluye muchas técnicas, incluidas redes neuronales, árboles de decisión y aprendizaje por refuerzo. Cada uno se adapta a diferentes tipos de tareas.
Los modelos de aprendizaje automático son flexibles y excelentes en el aprendizaje. Esta capacidad los ha convertido en fundamentales para la evolución de la IA. Impulsan el reconocimiento de voz, los vehículos autónomos y las recomendaciones de contenido personalizadas. Los sistemas expertos y el aprendizaje automático son dos enfoques distintos pero complementarios de la IA. Nos acercan al desarrollo de máquinas que piensan y absorben información como los humanos.
invierno de IA
La década de 1980 marcó un período decisivo en la historia de la IA. La tecnología capturó la imaginación del público, pero también prometió demasiado y no cumplió lo suficiente. La IA entró en un período conocido como el «invierno de la IA», caracterizado por una reducción de la financiación y del interés en este campo.
El invierno de la IA fue un capítulo aleccionador cuando las limitaciones de las primeras tecnologías de IA se hicieron evidentes. La potencia computacional aún no podía soportar las complejas redes neuronales necesarias para una IA robusta, y la financiación se agotó. Durante un tiempo, el campo de la IA permaneció en relativa oscuridad.
Sin embargo, el renacimiento de la IA estaba esperando al otro lado del valle. Gracias a la Ley de Moore y la computación paralela, el big data se disparó y los tiempos de procesamiento se aceleraron.
Ley de Moore y computación paralela
La Ley de Moore, una predicción hecha por el ingeniero Gordon Moore en 1965, sigue siendo un principio fundamental en el mundo tecnológico. Plantea que el número de transistores en un microchip se duplica cada dos años, mientras que el costo de las computadoras se reduce a la mitad.
Este rápido avance que describe la ley ha impulsado la progresión de la potencia informática, permitiendo que los sistemas de IA evolucionen en complejidad y capacidad. Dentro del desarrollo de la IA, la Ley de Moore ha desempeñado un papel fundamental en el procesamiento de grandes cantidades de datos y la ejecución de algoritmos complejos que antes se consideraban inalcanzables.
La computación paralela implica dividir problemas sustanciales en componentes más pequeños que se resuelven simultáneamente en varios procesadores. Este método reduce drásticamente el tiempo necesario para procesar una gran cantidad de datos o ejecutar algoritmos complejos. En IA, la computación paralela agiliza el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo en grandes conjuntos de datos. Los investigadores de IA pueden utilizar modelos más complicados distribuyendo la carga entre muchas unidades. También pueden iterar más rápido.
La sinergia entre la Ley de Moore y la computación paralela ha impulsado drásticamente el avance de la IA. Estos sistemas imitan la inteligencia humana con una fidelidad sin precedentes.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un subconjunto revolucionario del aprendizaje automático. Su objetivo es imitar el cerebro humano a través de redes neuronales artificiales compuestas de algoritmos en capas. Cada capa procesa un aspecto de los datos, desde las características más simples hasta las más complejas. El aprendizaje profundo se refiere a la cantidad de capas que transforman los datos. Más capas permiten una mayor abstracción y complejidad. Permiten que el modelo reconozca patrones y tome decisiones con una precisión asombrosa.
Uno de los aspectos más sorprendentes del aprendizaje profundo es su capacidad para aprender la representación de características automáticamente. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático se basan en funciones diseñadas por humanos. Sin embargo, los modelos de aprendizaje profundo pueden descubrir de forma independiente patrones funcionales en los datos, lo cual es claro en campos como el reconocimiento de imágenes y voz.
La futura evolución de la IA
Debido a la IA y la automatización, el panorama laboral futuro se transformará significativamente. Este cambio es especialmente cierto en campos como la auditoría y la contabilidad. Un concepto clave es combinar el trabajo humano y mecánico. Esta noción podría implicar que la IA maneje tareas rutinarias mientras los profesionales se centran en el análisis, la estrategia y las conexiones humanas.
Esta colaboración les permitirá asumir funciones que requieren criterio humano, innovación y supervisión ética, como asesoramiento estratégico y cumplimiento normativo. Otra idea sugiere que los contadores evolucionarán hasta convertirse en científicos de datos, centrándose en comprender patrones de datos complejos.
Además, se especula sobre la apertura de nuevos puestos de trabajo en contabilidad relacionados con el seguimiento ético y la mejora de los sistemas de inteligencia artificial. Estos conceptos apuntan a un futuro en el que la tecnología de inteligencia artificial mejorará y potenciará la profesión. Estas transformaciones requerirán el aprendizaje de nuevas habilidades y crearán nuevas oportunidades para agregar valor de maneras sin precedentes.
El renacimiento de la IA ha traído consigo una nueva era de posibilidades. Con los avances tecnológicos y la potencia informática, la investigación en IA ha experimentado un rápido progreso, particularmente en el aprendizaje profundo. El impacto de la IA ya es significativo a través del desarrollo de aplicaciones para diversas industrias y continúa expandiéndose a medida que avanza la tecnología. Su futuro promete ser tan apasionante como su pasado.