Hace poco me reencontré con un grupo de excompañeros de la Universidad. Ha pasado un montón de años, pero con estos locos parece que no nos hubiéramos distanciado nunca. Entre otras cosas, recordamos nuestras viejas clases y nuestros ahora viejos profesores. Y aprovechamos un rato para darle duro al temible filtro de la segunda parte de la carrera: El curso de Inteligencia Artificial. Hasta allí llegaban muchos valientes. Fuimos relativamente pocos los afortunados en cruzar ese escollo. Se sabia que después de eso, el resto era pan comido.
¿Por que no le echamos un breve vistazo al pasado? Quiero contarles de la IA que conocí en aquellos días, para luego compararla con la del boom actual. Recordar de dónde venimos sirve para apreciar más lo que tenemos hoy y reconocer lo que mucho que hemos avanzado.
La IA tenía varios «sabores», cada uno fascinante y al mismo tiempo complejo:
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) Basado en Reglas
Imagínate tratando de enseñarle a una computadora a charlar como nosotros, pero con un montón de reglas de gramática y vocabulario super estrictas. Un verdadero desafío, como si estuvieras intentando enseñarle a hablar a alguien desde cero. Toda una odisea enseñar a hablar a alguien desde cero ¿Recuerdas los primeros sistemas de respuesta automatizada en atención al cliente? Llamabas a un servicio de atención telefónica y te recibía una voz automatizada, no tan fluida como las que conocemos hoy, pero hacía el trabajo. Estaba programada para entender y responder a comandos específicos basados en un conjunto estricto de reglas gramaticales y de vocabulario. Por ejemplo, podrías decir «Quiero revisar mi saldo» y el sistema te pediría tu número de cuenta y luego te proporcionaría la información. No podías desviarte mucho de ciertas frases clave o el sistema se confundía.
Redes Neuronales Artificiales (No Profundas)
Imaginate un cerebrito no muy sofisticado, con conexiones como las neuronas pero bastante más sencillas. Estas redes se hacían «expertas» en detectar patrones, algo así como aprender a descifrar números escritos a mano. Era alucinante, como si vieras a una computadora poniéndose las gafas para leer lo que habías garabateado en un papel ¿Recuerdas las PDAs (asistentes digitales personales) o tablets con stylus? Detrás llevaban la magia de las redes neuronales no profundas que aprendían a interpretar cada trazo y curva de nuestra escritura manual. Esta tecnología no solo era impresionante, sino que también marcaba el comienzo de una era en la que las máquinas comenzaban a interactuar con nosotros de una manera mucho más humana y personal.
Algoritmos de Aprendizaje Automático Clásico
Imagina que la computadora tiene un libro de cocina lleno de recetas, pero en lugar de platos, prepara soluciones a problemas. Un ejemplo clásico: Filtrar correos spam en nuestras bandejas de entrada. Estos algoritmos se entrenaban con ejemplos de emails, tanto spam como no spam, aprendiendo a reconocer patrones como ciertas palabras clave («Gratis», «Oferta limitada», «Gana dinero», «Haz clic aquí», «Felicitaciones, has ganado», «Viagra», «Confidencial», y frases de emergencia como «Ayúdame» o «Urgente») o signos de exclamación típicos del spam. Una vez entrenados, analizaban los correos entrantes y decidían si eran spam, moviéndolos a la carpeta correspondiente si era necesario. Aunque no eran perfectos y a veces se equivocaban, estos algoritmos eran como un pequeño guardián en nuestra bandeja de entrada, ahorrándonos tiempo al mantenerla más organizada y libre de correos no deseados.
Sistemas Expertos
Imagina una guía paso a paso, escrita por gente que sabe muchísimo de un tema en particular. Así funcionaban estos sistemas: la computadora seguía estas guías como si fuera un experto en la materia, ya sea actuando como un médico virtual o un ingeniero digital. Por ejemplo, en nuestro proyecto final del curso, desarrollamos un médico virtual que, mediante una serie de preguntas, iba descartando posibilidades hasta llegar a un diagnóstico para el paciente. Era como haber metido a un Doctor dentro de la computadora.
Qué vueltas da la vida, ¿verdad? En aquellos días, jamás habría imaginado que las palabras ‘Doctor’ e ‘IA’, mencionadas en el contexto de Sistemas Expertos, serían tan importantes en mi trayectoria profesional actual, liderando Doctor CV, una innovadora herramienta de Inteligencia Artificial. Tampoco me habría imaginado que el destino me separaría tanto tiempo de mis entrañables amigos de Ingeniería Informática y que en compensación, esa distancia se disolvería tan rápidamente como hace unos días. Y difícilmente podría haber imaginado que esa IA, reservada entonces a un exclusivo círculo de ingenieros, se integraría con tal naturalidad y amplitud en nuestras vidas cotidianas como lo está haciendo hoy. Pero de eso les hablaré en la próxima entrega.