¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial obtiene más titulares de primera plana 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.

¿Cómo se aplica la inteligencia artificial?

Los conceptos erróneos populares tienden a colocar a la IA con robots y automóviles autónomos. Sin embargo, este enfoque no reconoce la principal aplicación práctica de la inteligencia artificial; procesando la gran cantidad de datos generados diariamente.

Al aplicar estratégicamente la inteligencia artificial a ciertos procesos, la recopilación de información y la automatización de tareas se producen a una velocidad y escala inimaginables.

Analizando las montañas de datos creados por humanos, los sistemas de IA realizan búsquedas inteligentes, interpretan textos e imágenes para descubrir patrones en datos complejos, y luego actúan sobre esos aprendizajes.

¿Cuáles son los componentes básicos de la inteligencia artificial?

Muchas de las tecnologías revolucionarias de IA son palabras de moda comunes, como "procesamiento del lenguaje natural", "aprendizaje profundo" y "análisis predictivo". Tecnologías de vanguardia que permiten a los sistemas informáticos comprender el significado del lenguaje humano, aprender de la experiencia y hacer 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.

Aprendizaje automático | Aprendiendo de la experiencia

Machine learning, 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 ser programados explícitamente. El 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 te pueden gustar o la mejor ruta para tu Uber, el aprendizaje automático se aplica a las industrias de la salud, la farmacia y las ciencias de la vida para ayudar al diagnóstico de enfermedades, la interpretación de imágenes médicas y acelerar el desarrollo de medicamentos.

Aprendizaje profundo | Máquinas autodidactas

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 en el cerebro humano.

Múltiples capas de redes neuronales artificiales trabajan juntas para determinar una sola salida de muchas entradas, por ejemplo, identificando 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 constante y refuerzo para progresar.

Otra forma de aprendizaje profundo es el reconocimiento de voz, que permite al asistente de voz en los teléfonos comprender preguntas como: "Hola Siri, ¿cómo funciona la inteligencia artificial?"

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 1,000 fotos de gatos. Al procesar muchas imágenes (entradas), la máquina puede producir una sola salida, respondiendo a la pregunta: "¿Es la imagen un gato o no?"

Este proceso analiza los datos muchas veces para encontrar asociaciones y dar significado a datos previamente no definidos. A través de diferentes modelos de aprendizaje, como el refuerzo positivo, se le enseña a la máquina que ha identificado con éxito el objeto.

Computación Cognitiva | Hacer inferencias desde el contexto

La computación cognitiva es otro componente esencial de la IA. Su propósito es imitar y mejorar la interacción entre humanos y máquinas. La computación cognitiva busca recrear el proceso de pensamiento humano en un modelo de computadora, 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 humanos y habilidades de procesamiento de información.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL) | Entendiendo el idioma

El procesamiento del lenguaje natural o PNL, permite a las computadoras interpretar, reconocer y producir lenguaje y habla humana. El objetivo final de PNL es permitir una interacción perfecta con las máquinas que usamos todos los días mediante la enseñanza de sistemas para comprender el lenguaje humano en contexto y producir respuestas lógicas.

Los ejemplos del mundo real de PNL incluyen Skype Translator, que interpreta el habla de varios idiomas en tiempo real para facilitar la comunicación.

Visión por computadora | Entendiendo las imágenes

La visión por computadora es una técnica que implementa el aprendizaje profundo y la identificación de patrones para interpretar el contenido de una imagen; incluidos los gráficos, las tablas y las imágenes de los documentos PDF, así como otros textos y videos. La visión por computadora es un campo integral de la IA, que permite a las computadoras identificar, procesar e interpretar datos visuales.

Las aplicaciones de esta tecnología ya han comenzado a revolucionar industrias como la atención médica. La visión por computadora se está utilizando para diagnosticar a los pacientes más rápidamente mediante el uso de la visión por computadora y el aprendizaje automático para evaluar los escáneres de rayos X de los pacientes.

Tecnologías de soporte adicionales para la inteligencia artificial

Las unidades de procesamiento gráfico o GPU son un habilitador clave de la inteligencia artificial, que proporciona la potencia informática masiva necesaria para procesar millones de datos y cálculos rápidamente.

Internet de las cosas, o IoT, es la red acumulativa de dispositivos que están conectados a Internet. Se prevé que IoT conecte más de 100 mil millones de dispositivos en los próximos años.

El procesamiento inteligente de datos se está optimizando utilizando algoritmos avanzados para un análisis de datos multinivel más rápido. Esta es la solución para predecir eventos raros, comprender sistemas y situaciones únicas.

Con la integración de interfaces de procesamiento de aplicaciones o API, los aspectos de la inteligencia artificial se pueden conectar al software existente, aumentando su función normal con IA.

La Inteligencia Artificial es un tema diverso

Como hemos aprendido, la AI está describiendo un conjunto de tecnologías diferentes. Cada una de estas tecnologías requiere una explicación detallada. Mantenerse actualizado y comprender las diferencias de estas tecnologías es una tarea difícil.