Inteligencia artificial

 La inteligencia artificial (IA) es una rama de las ciencias de la computación que incluye conceptos muy transversales relacionados con la lógica y el aprendizaje. Se trata, por lo tanto, de diseñar herramientas informáticas que simulen procesos de inteligencia humana que incluyen el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección. Mediante diversos algoritmos las máquinas «aprenden» y son capaces de «tomar decisiones». No se trata de ciencia ficción, sino de una realidad que está presente actualmente y que poco a poco va a ir ocupando espacios cotidianos en nuestra casa, en nuestros vehículos y también relacionados con nuestra salud.

La teoría del procesamiento de la información de Mahoney considera al ser humano como un procesador de información a partir de estímulos internos y externos que va almacenando en memoria y que es capaz de elaborar respuestas similares a partir de estímulos posteriores que tengan cierta similitud. Según esta teoría los elementos estructurales en el procesamiento de la información son: 

• Registro sensitivo (recepción de información interna y externa).
• Memoria a corto plazo (almacenamiento inmediato de la información seleccionada). 
• Memoria a largo plazo (que organiza y dispone la información durante más tiempo). 

Además, las categorías del procesamiento son: 

• Atención (recibe, selecciona y asimila los diferentes estímulos).
• Codificación (simboliza los estímulos según estructuras mentales propias). 
• Almacenamiento (organiza y mantiene en la memoria los símbolos codificados).
• Recuperación (uso posterior de la información organizada y codificada ante estímulos similares a los que la han ocasionado).

El aprendizaje humano se basaría en la exposición a situaciones repetidas con refuerzos (positivos o negativos) cada vez que tomamos una decisión correcta o erramos. A partir de estímulos similares que tienen soluciones similares y a través de nuestra experiencia y conocimientos previos, empezamos a tomar decisiones. La toma de decisiones supone un pensamiento lógico y jerárquico que puede ser transcrito a algoritmos en un lenguaje que las máquinas pueden interpretar y ejecutar con mucha mayor rapidez que el ser humano.

El aprendizaje humano es progresivo y se desarrolla a partir de la exposición a situaciones de forma consecutiva, proceso que puede llevar años, en cambio, la adquisición de estos datos por parte de una máquina es mucho más rápida, ya que esta no se agota (puede trabajar 24 h al día) y no tiene funciones vitales (alimentación, descanso u ocio). En este sentido las cantidades ingentes de datos en múltiples formatos y fuentes lo que conocemos como big data, tienen una relación directa con la adquisición de experiencia por parte de las máquinas que se exponen a situaciones o estímulos muy diversos.