La inteligencia artificial obtiene más titulares de portada todos los días. La Inteligencia Artificial, o IA, es la tecnología que permite a las máquinas aprender de la experiencia y realizar tareas similares a las humanas.
La IA describe diferentes tecnologías, que brindan a las máquinas la capacidad de aprender de una manera “inteligente”.
¿Cómo se aplica la inteligencia artificial?
Los conceptos erróneos populares tienden a colocar a la IA en una isla con robots y autos autónomos. Sin embargo, este enfoque no reconoce la principal aplicación práctica de la inteligencia artificial; procesando la gran cantidad de datos generados a diario.
Al aplicar estratégicamente la inteligencia artificial a ciertos procesos, la recopilación de información y la automatización de tareas ocurren a un ritmo y una escala inimaginables.
Al analizar las montañas de datos creados por humanos, los sistemas de inteligencia artificial realizan búsquedas inteligentes, interpretando tanto texto como imágenes para descubrir patrones en datos complejos y luego actuar sobre esos aprendizajes.
¿Cuáles son los componentes básicos de la inteligencia artificial?
Muchas de las tecnologías revolucionarias de la IA son palabras de moda comunes, como “procesamiento del lenguaje natural”, “aprendizaje profundo” y “análisis predictivo”. Tecnologías de vanguardia que permiten que los sistemas informáticos comprendan el significado del lenguaje humano, aprendan de la experiencia y hagan predicciones, respectivamente.
Comprender la jerga de la IA es la clave para facilitar la discusión sobre las aplicaciones del mundo real de esta tecnología. Las tecnologías son disruptivas, revolucionan la forma en que los humanos interactúan con los datos y toman decisiones, y todos debemos entenderlas en términos básicos
Deep learning
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que emplea redes neuronales artificiales que aprenden procesando datos. Las redes neuronales artificiales imitan las redes neuronales biológicas del cerebro humano.
Varias capas de redes neuronales artificiales trabajan juntas para determinar una única salida de muchas entradas, por ejemplo, identificar la imagen de una cara de un mosaico de mosaicos. Las máquinas aprenden a través del refuerzo positivo y negativo de las tareas que realizan, lo que requiere un procesamiento y refuerzo constante para progresar.
Machine learning | Aprendiendo de la experiencia
El aprendizaje automático, o ML, es una aplicación de IA que proporciona a los sistemas informáticos la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin estar programados explícitamente. ML se centra en el desarrollo de algoritmos que pueden analizar datos y hacer predicciones. Más allá de ser utilizado para predecir qué películas de Netflix le pueden gustar, o la mejor ruta para su Uber, el aprendizaje automático se está aplicando a las industrias de la salud, la farmacia y las ciencias biológicas para ayudar en el diagnóstico de enfermedades, la interpretación de imágenes médicas y acelerar el desarrollo de medicamentos.
Cognitive Computing | Hacer inferencias a partir del contexto.
La computación cognitiva es otro componente esencial de la IA. Su propósito es imitar y mejorar la interacción entre humanos y máquinas. La informática cognitiva busca recrear el proceso de pensamiento humano en un modelo informático, en este caso, mediante la comprensión del lenguaje humano y el significado de las imágenes.
Juntos, la computación cognitiva y la inteligencia artificial se esfuerzan por dotar a las máquinas de comportamientos similares a los humanos y capacidades de procesamiento de información.
Red neuronal | Hacer asociaciones
Las redes neuronales permiten el aprendizaje profundo. Como se mencionó, las redes neuronales son sistemas informáticos modelados a partir de conexiones neuronales en el cerebro humano. El equivalente artificial de una neurona humana es un perceptrón. Al igual que los haces de neuronas crean redes neuronales en el cerebro, las pilas de perceptrones crean redes neuronales artificiales en los sistemas informáticos.
Las redes neuronales aprenden procesando ejemplos de entrenamiento. Los mejores ejemplos vienen en forma de grandes conjuntos de datos, como, por ejemplo, un conjunto de 1000 fotos de gatos. Al procesar las muchas imágenes (entradas), la máquina puede producir una única salida, respondiendo a la pregunta: “¿Es la imagen un gato o no?”
Este proceso analiza datos muchas veces para encontrar asociaciones y dar significado a datos previamente indefinidos. A través de diferentes modelos de aprendizaje, como el refuerzo positivo, se le enseña a la máquina que ha identificado con éxito el objeto.
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