Los mismos programadores advierten del peligro de sobrestimar la IA, ya que no está exenta de riesgos.

Desde principios de la década del 2000, el término "inteligencia artificial" o "IA", vuelve a estar en boca de todos y aparece a menudo en el marketing de las grandes empresas tecnológicas y en las declaraciones de algunos políticos. La razón es el triunfo del llamado aprendizaje profundo. Esta tecnología se extiende a todo tipo de campos: ya sea el aprendizaje de idiomas, la investigación criminal, los autos sin conductor o los diagnósticos médicos. Pero, ¿cómo funcionan estos sistemas y cuáles son sus limitaciones?

El aprendizaje profundo se basa en herramientas estadísticas extremadamente potentes, pero sus verdaderas capacidades están a años luz de lo que a menudo promete el sector. Sólo los humanos disponen de verdaderas redes neuronales y trabajan a la sombra de la IA para entrenarla, mejorarla o corregir sus algoritmos. Cada vez son más las dudas y críticas que suscita la inteligencia artificial, sobre todo entre desarrolladores e informáticos.

 

Y es que la tecnología es muy susceptible al sesgo sistemático y a la reproducción de estereotipos. Aún más problemática es la opacidad de estos sistemas, que incluso los expertos califican de "cajas negras" porque apenas entienden cómo funcionan. Pero independientemente de las debilidades de las máquinas "inteligentes", cada vez más asistentes virtuales se cuelan en nuestra vida cotidiana y profesional, una tendencia que este reportaje examina críticamente.

 

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