La Inteligencia Artificial ha sido usada en la sociedad y en especial las empresas, principalmente en una parte llamada machine learning (aprendizaje de máquinas). En este proceso las máquinas acceden a determinados datos y con el uso de estadística y patrones de repetición recibimos resultados. Muchos llegan a ser útiles, otros no dicen nada, pero no suelen ser vistos.
Los humanos poseemos conocimientos que aplicamos a partir de correlaciones y algunas reacciones básicas que nos permiten sobrevivir. Por supuesto, muchas veces eso no quiere decir que haya una causa, pero implica un tipo de pensamiento diferente al de “llenarnos de datos” para mostrar inteligencia. En términos generales, podemos decir que nuestra capacidad nos permite recibir información, retenerla como dato y luego aplicarla a diversos contextos y situaciones.
Sin embargo al introducir una serie de valiosos datos a una máquina no podemos todavía obtener resultados. El mayor problema para obtenerlos es que alrededor de machine learning seguimos encontrando barreras que van desde lo técnico a lo contextual, saber qué puntos de los datos se juntan bajo qué contextos.
Hace décadas las computadoras impresionaban con su capacidad para procesar hojas de ingresos, egresos y otras cosas más. Pero las computadoras no te dicen cómo tener finanzas personales o familiares saludables, de hecho, no muchos sabemos cómo hacerlo. Es por esto que muchos expertos apuestan por las computadoras con procesamiento cuántico para empezar a detectar correlaciones, razonamiento simbólico, puntos de contacto que probablemente como humanos no lograríamos hacer a escalas masivas.
¿Serán estas computadoras cuánticas las que finalmente nos ayuden a completar el viaje que hay desde el machine learning a la inteligencia artificial? Este campo está muy poco explorado pero el salto de capacidad de procesamiento de las mismas nos permite imaginar escenarios muy prometedores. Será cuestión de esperar.}
