¿Qué es la IA?
IA significa Inteligencia Artificial y es un área de desarrollo tecnológico. Crea sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender y razonar.
Los sistemas de IA funcionan mediante algoritmos y procesan grandes cantidades de datos para funcionar y aprender. Los algoritmos que sustentan la IA son el núcleo de esta tecnología. Estos algoritmos definen el modo en que las máquinas procesan los datos, aprenden de las experiencias y toman decisiones, lo que permite resolver problemas cada vez más complejos.
Un modelo de IA se desarrolla alimentándolo con una gran cantidad de datos (por ejemplo, imágenes, texto o números) y entrenándolo para identificar patrones y hacer predicciones o tomar decisiones utilizando los datos.
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Imagina lo siguiente: Si enseñas a un niño a reconocer un gato mostrándole muchas fotos de gatos, el niño aprenderá a identificar rasgos clave como bigotes, orejas puntiagudas y cola.
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La IA funciona de forma similar: Alimentamos a los ordenadores con toneladas de datos (imágenes, texto, números…). Estos datos sirven para identificar patrones y aprender a hacer predicciones o tomar decisiones.
La habilidad básica de la IA reside en diferenciar entre objetos y agrupar objetos similares. Cuanto más se avanza en esta base, más compleja se vuelve la IA.
He aquí algunos ejemplos de IA en acción:
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Coches autoconducidos: Estos coches utilizan la IA para «ver» la carretera, entender las señales de tráfico y tomar decisiones de conducción.
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Asistentes de voz (como Siri o Alexa): Utilizan IA para entender tus comandos de voz y responder a tus peticiones.
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Sistemas de recomendación (como Netflix o Spotify): Utilizan IA para sugerirte películas o música basándose en tus elecciones anteriores.
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Traducción de idiomas (como DeepL o Google Translate): Mediante aprendizaje automático, el texto o la voz se analizan y se convierten de un idioma a otro.
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IA generativa (como ChatGPT o Gemini): Utilizan la IA para crear nuevos contenidos, como texto, imágenes o audio, aprendiendo patrones a partir de los datos existentes y respondiendo a sus indicaciones.
En esencia, la IA consiste en crear máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
Existen muchos enfoques para desarrollar la IA, como el aprendizaje automático, el razonamiento simbólico, los algoritmos evolutivos y las redes bayesianas. El éxito del aprendizaje automático (Machine Learning) ha hecho que siempre que se hable de IA se haga referencia a este enfoque. El aprendizaje profundo (Deep Learning) es una forma popular de aprendizaje automático.
Aprendizaje automático – Machine Learning
La premisa básica del aprendizaje automático es construir algoritmos que puedan recibir datos de entrada y utilizar el análisis estadístico para dar algún resultado. Esos algoritmos pueden aprender de los datos reconociendo patrones y hacer predicciones sobre nuevos datos. En pocas palabras, la máquina aprende de los datos, en lugar de introducir conocimientos manualmente.
Algunos ejemplos comunes de aplicaciones de ML son:
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Tareas de clasificación
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Predicción de préstamos
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Detección de anomalías (spam, transacciones sospechosas con tarjetas de crédito)
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Patrones meteorológicos
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Precios de la gasolina
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Tareas de agrupación
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Agrupación de clientes
El aprendizaje automático puede dividirse en dos tipos de aprendizaje diferentes: Supervisado y no supervisado. La principal diferencia es la necesidad de emplear etiquetas.
Para las tareas de clasificación y regresión, la máquina utiliza el aprendizaje supervisado: se proporcionan tanto los datos como las etiquetas para su clasificación. La máquina compara y ordena los datos en función de esas etiquetas preestablecidas.
Para las tareas de agrupación, se utiliza el aprendizaje no supervisado. En este caso, se proporcionan los datos, pero no hay etiquetas. La máquina agrupa los datos por sí misma.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que se basa completamente en redes neuronales artificiales. Estas redes siguen el modelo de la estructura del cerebro humano. Entre las capas de entrada y salida hay varias capas ocultas que descomponen y transforman los datos.
Una red neuronal tiene 3 tipos de capas:
Capa de entrada: Como la edad, la altura, los píxeles de la imagen, etc.
Capas ocultas: Aquí es donde reside la potencia y se procesan y transforman los datos. Estas capas pueden ser muy complejas.
Capa de salida: La salida que queremos predecir. (¿Conseguirá la persona el préstamo? ¿Es un plátano o una manzana lo que aparece en la imagen?)
Cuando se entrena una red neuronal en inteligencia artificial, se comienza con un gran conjunto de datos relacionados con el problema que queremos resolver. La red neuronal aprende analizando estos datos a través de múltiples capas de neuronas conectadas entre sí.
Cada conexión entre neuronas tiene un "peso", que indica cuánto influye una neurona en otra. Al principio, estos pesos se asignan al azar. Luego, la red procesa los datos y compara el resultado que obtiene con el resultado correcto o esperado. Si la respuesta no es precisa, la red ajusta los pesos para mejorar su rendimiento en la siguiente ronda de aprendizaje. Este proceso se repite muchas veces hasta que la red logra hacer predicciones con mayor precisión.
Gracias a este entrenamiento, las redes neuronales pueden identificar patrones y hacer clasificaciones de datos nuevos con gran exactitud. Se utilizan en muchas aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes, la traducción automática o los asistentes virtuales.
Sin embargo, estas redes requieren grandes volúmenes de datos y mucha potencia de cálculo para funcionar bien. Además, todavía no siempre es fácil entender cómo llegan a ciertas conclusiones, ya que sus procesos internos son muy complejos.
En resumen, la inteligencia artificial no es magia. Su éxito depende principalmente de dos cosas: una gran cantidad de datos y un entrenamiento adecuado.
Datos: La IA aprende de los datos. En el mejor de los casos, aprende de la información que poseen los datos.
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¿No tienes suficientes datos? La IA no funcionará bien.
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¿Tienes datos poco limpios? La IA no entenderá que no están limpios.
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¿Tienes datos erróneos? Tu programa de IA también los aprenderá como válidos.
Potencia del ordenador: Cuanto más potente sea el ordenador, mejor. Sin embargo, una gran potencia informática es muy cara.
Referencias
AI4AL - Methodological Guide https://www.ai4al.eu/wp-content/uploads/2023/11/AI4AL-Methodological-Guide.pdf
Google Cloud: What Is Artificial Intelligence (AI)? https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence