AI Act es el primer marco legal sobre IA pionero a nivel mundial y de aplicación comunitaria que busca posicionar a Europa como líder en el desarrollo de una IA confiable. Si nos atenemos a la definición del sistema inteligente que proporciona la Comisión Europea veremos que no en todos los casos es así:

‘Artificial intelligence system’ (AI system) means a system that is designed to operate with a certain level of autonomy and that, based on machine and/or human-provided data and inputs, infers how to achieve a given set of human-defined objectives using machine learning and/or logic- and knowledge based approaches, and produces system-generated outputs such as content (generative AI systems), predictions, recommendations or decisions , influencing the environments with which the AI system interacts’.

The Artificial Intelligence Act – Regulation (EU) 2024/1689

Explicando un poco esta definición, podemos decir que un sistema de inteligencia artificial es un sistema computacional diseñado para operar con cierto nivel de autonomía, lo que quiere decir que él solito debe tener la capacidad en cierta medida de alcanzar conclusiones.

Estos sistemas se deben basar en datos y entradas provenientes de máquinas y/o de humanos. Esto significa que pueden estar alimentados por datos provenientes de una base de datos de las habituales, de sensores y/o de entradas de carácter más humano como puede ser la información del contexto o la experiencia acumulada por los humanos que habitualmente desarrollan la actividad que el sistema quiere emular o apoyar. Hay que destacar que lo más conveniente sería proveer al sistema de ambos tipos de entradas: las que vienen de las máquinas y las que vienen de los humanos, es más recomendable el ‘y’ que el ‘ó’.

Y ahora viene lo más importante: estos sistemas deben tener capacidad de inferencia, lo que quiere decir capacidad de generar nuevo conocimiento a partir del existente, es decir, capacidad de anticiparse al futuro que es una de las principales obsesiones de los seres humanos. Un sistema sin capacidad de inferencia, por ejemplo el típico cuadro de mandos de analítica descriptiva no debe ser considerado un sistema inteligente.

Para ser capaz de inferir, el sistema inteligente usará o bien técnicas de lo que se suele denominar aprendizaje automático o machine learning y/o mecanismos basados en lógica computacional o en ingeniería del conocimiento. Esto quiere decir, que los sistemas inteligentes pueden usar para inferir técnicas numéricas basadas en inducción, es decir tratando de encontrar regularidades en datos numéricos e instanciar las mismas en lo que se suelen denominar patrones, que sirvan posteriormente para evaluar situaciones análogas a las disponibles en los datos, o bien técnicas cognitivas basadas en deducción donde a partir de abstracciones humanas, reglas generales que los humanos somos capaces de abstraer a través de la experiencia, se pueden inferir conclusiones combinando lo que realmente ocurre en la realidad con dichas reglas, recordemos aquel famoso ejemplo de ‘todos los hombres son mortales’, ‘Pepito es hombre’, por lo tanto…

Por último, estos sistemas inteligentes deben generar unas salidas que pueden ser de cuatro tipos:

• Los denominados sistemas de inteligencia artificial generativos, capaces de crear nuevos contenidos como imágenes, textos, etcétera, bien conocidos por todos como chatGPT o Dalee, y que son los que están más en boga en el momento actual, o al menos son los más conocidos por la sociedad en general.
• Los sistemas de predicción engloban todos aquellos que pretenden anticiparse al futuro, bien sea mediante estimación, pronóstico, prescripción, prospección, etcétera, siendo conscientes de que estos mecanismos son muy diferentes entre sí. Cuando los datos siguen una tendencia es mucho más fácil hacer una estimación que cuando esto no ocurre, que es en la mayoría de los casos interesantes.
• Los sistemas recomendadores o Recommender Systems, como pueden ser los de Amazon o los de TripAdvisor, que ante una determinada elección nos recomiendan alternativas basadas en diferentes factores como puede ser nuestro perfil anterior o algún otro criterio.
• Por último, y quizá desde nuestro punto de vista los más importantes son los sistemas de ayuda a la decisión o Decision Support Systems, como podrían ser un sistema de ayuda al diagnóstico y tratamiento oncológico o un piloto automático de un avión de pasajeros.

Estos sistemas deben ser capaces de ejercer influencia en los entornos sobre los que actúan. Un sistema inteligente debe cumplir todas estas características y no ser un mero programa aislado para una tarea muy específica.