Un sistema inteligente es un dispositivo o programa que realiza tareas de procesamiento de la información que asociamos a funciones cognitivas propias de la mente humana, con facultades tales como aprendizaje, reconocimiento de formas, resolución de problemas, etc.
A lo largo de la historia de la humanidad el concepto de inteligencia ha ido evolucionando considerablemente.
Así, por ejemplo, hasta prácticamente el siglo XVII saber multiplicar o dividir era considerada una tarea que requería de gran inteligencia y que sólo era realizada por personas de una gran cultura. Precisamente Neper (1550- 1617) introdujo el concepto de logaritmo para realizar multiplicaciones y divisiones por medio de sumas y restas (que eran operaciones más conocidas).
En la segunda mitad del siglo XX se decía que una tarea era inteligente cuando no se podría resolver con máquinas; y se ponía como ejemplo paradigmático el juego del ajedrez. En este sentido conviene indicar que una acepción del término “inteligencia” definido por la RAE es “sustancia puramente espiritual”. Se decía que jugar al ajedrez era una actividad netamente inteligente ya que ningún computador lo podría hacer como los humanos. Este razonamiento dejo de tener validez cuando en 1997 el computador IBM Deep Blue ganó al campeón del mundo Gary Kasparov [2] en el que muchos consideraron el “duelo más espectacular de la historia del ajedrez”. Obviamente tareas como multiplicar, dividir o jugar al ajedrez, por el hecho de ser realizadas muy eficientemente por máquinas, no deben dejar de ser consideradas como inteligentes.
En la actualidad los computadores, y lo que denominamos sistemas inteligentes, en general, hacen tareas superiores que concebimos como inteligencia, tales como aprender, percibir (por medio de sensores), razonar y resolver problemas. La RAE define la Inteligencia Artificial como la “disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico”.
![Figura 3. 11 de mayo de 1997, Gary Kasparov, campeón mundial de ajedrez, es derrotado por el supercomputador de IBM Deep Blue. Fuente: [ ].](img0.png)
Una definición más actual de Inteligencia Artificial indica que es «la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, para aprender de dichos datos y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a través de la adaptación flexible” [4]. Conviene aclarar que la inteligencia artificial no sólo se refiere a programas (software), como erróneamente hace la RAE, sino también a los sistemas físicos (procesadores, sensores, actuadores, etc.) en los que se ejecutan dichos programas. Así, un robot, o un sistema de conducción autónomo, etc. muestran “inteligencia” asociada a la ejecución de software en un hardware específico.
![Figura 4. Internet de las Cosas no sólo considera la comunicación objeto-objeto, sino también la de objeto-persona y persona-objeto. Fuente: [ ]](img1.png)
Poco a poco se está generalizando el término de “inteligencia artificial”, de forma que en los medios de comunicación prácticamente a cualquier programa de ordenador, sea cual sea su función: realizar una contabilidad, confeccionar la nómina de una empresa, un editor de imágenes, un videojuego, sistema de conducción autónomo, etc., se le tilda de “una inteligencia artificial”. Se está sustituyendo poco a poco el término “informática” por el de “inteligencia artificial”.
En el contexto de Internet de las Cosas y como indica Vazhnov, A. en su libro [6] cuando se utiliza el término “inteligencia artificial” o “sistema inteligente” se hace referencia simplemente a dispositivos capaces de ejecutar programas que puedan analizar los datos que captan de sensores y realizar acciones en función de esto según ciertas reglas establecidas por los programadores. Como ejemplo podemos citar el termostato “inteligente” de Nest Labs, empresa que fue adquirida en 2014 por Google.
El termostato de Next aprende de los hábitos de los usuarios con el objetivo de reducir el consumo energético. Además de tener varios sensores de temperatura, también los tiene de humedad, de proximidad, de movimiento y de luz ambiente. Estos sensores sirven para hacer una gran variedad de tareas útiles con objeto de mejorar el confort del usuario con ahorro energético. Así, por ejemplo, el sensor de movimiento sirve para detectar cuando los habitantes se van de la casa o a dormir con objeto de activar la modalidad de ahorro energético y, automáticamente, bajar la temperatura de forma adecuada en la habitación cuando queda vacía durante un determinado tiempo. Con el sensor de proximidad se puede detectar si una persona se está acercando y encender la pantalla de control de climatización. Cuando se aleja, disminuye el brillo de la pantalla.
En definitiva, el procesador y los programas del termostato aprenden o abstraen de forma “inteligente” los patrones del usuario. Al instalar por primera vez el termostato debe ajustarse la temperatura de forma manual. No obstante, a partir de una docena de ajustes, aprende, por ejemplo, que la persona sube la temperatura hasta 22 grados cuando está en casa despierto y que opta por 20 grados cuando se va a dormir. De igual forma, si el fin de semana preferimos una temperatura un poco mayor y por las mañanas más frescas, el termostato también lo aprenderá. Según va pasando el tiempo el termostato ajustará automáticamente la temperatura debido a que ya ha abstraído un patrón de preferencias y lo aplica (lo “aprendió” y lo “recuerda”).
A diferencia de los termostatos más avanzados que había antes en el mercado, con el Nest no hay absolutamente nada que programar por el usuario. Simplemente sube y baja la temperatura como y cuando quiera y el dispositivo aprende solo. En esto, el revolucionario termostato sigue un principio clave de diseño de la tecnología inteligente: las computadoras no deben preguntar al humano algo que puedan averiguar por sí mismas.