¿Quién en el campo de la Inteligencia Artificial (IA) no ha oído hablar de John McCarthy? Fue uno de los pioneros en este campo. El término«IA industrial» se utilizó por primera vez en las primeras fases de la creación de la inteligencia artificial, pero exploremos lo que ha ocurrido en los últimos diez años.
A pesar de la existencia de la IA a principios de 2010, las aplicaciones industriales recibieron poca atención. Pero, a partir de hoy, en 2023, estamos viendo su implantación en casi todos los ámbitos de nuestra vida, incluidos aparcamientos, centros comerciales, hospitales, electrodomésticos e incluso supermercados. La palabra «IA» y sus aplicaciones exitosas se discuten con frecuencia.
La palabra IA era bastante común en torno a 1988, que el rumor continuó en la década de 1990, y que empezó a decaer en la época en que nadie o muy poca gente hablaba de ella. La IA industrial se reactivó en Alemania en 2013 y contribuyó a su aceleración tras un breve periodo de desolación, aunque en realidad se había creado en 2011. Ahora vivimos en la «Edad de Oro de la IA».
La IA genuina será «imprescindible» en todas las tareas intensivas en conocimiento en el Periodo Dorado de la IA. IA Genuina: ¿Qué es? La auténtica inteligencia artificial es la que se construye sobre una arquitectura de IA nativa. No funciona de la misma manera que la incorporación de módulos de IA a cualquier sistema o programa estándar. Una auténtica arquitectura de IA permite que los sistemas basados en la Inteligencia Artificial sean sencillos de aprender a partir de los datos ya disponibles, sencillos de mantener, asequibles y autodidactas y autoadaptativos a las condiciones cambiantes y aprendan a trabajar con la complejidad, que se da en el mundo real. También tiene que ser ubicuo para poder funcionar tanto en la nube como en el borde. ¿Cómo se decide? La cantidad de datos, el número de transacciones necesarias y dónde se requiere el procesamiento son factores que influyen en si debe estar en la nube o en el borde. Por ejemplo, una central nuclear utiliza una aplicación que requiere un sistema de autocorrección de fallos absolutamente seguro. La IA auténtica debe ser fácil de configurar, y se observa que los sistemas de IA industrial son más sencillos de conectar, como los sistemas plug-and-play. Algunos métodos de primeros principios son excelentes, pero difíciles de mantener y casi fuera del núcleo de uso industrial. Sin embargo, los sistemas de IA pueden ayudar a mantener sistemas precisos que ayuden a la industria a estar en su mejor nivel de eficiencia. Una IA auténtica tiene que tener sentido y ser capaz de autoexplicarse.
