¿Qué es la Inteligencia Artificial? Explicación Sencilla

Alexio Cogni
15 Min Read

Muchas personas creen que la inteligencia artificial (IA) es algo que se inventará en un futuro lejano, como en las películas de suspenso y ciencia ficción, donde robots indistinguibles de los humanos se apoderan del planeta. Sin embargo, no es así; la IA está presente en nuestras vidas ahora mismo y casi todas las personas del planeta la utilizan para su comodidad. Gracias a la ciencia cognitiva, ha sido posible crear IA basada en la red neuronal biológica.

Vamos a explicar qué es la IA, cómo funciona y dónde se aplica.

¿Qué Debes Saber sobre la Inteligencia Artificial?

Definición de Inteligencia Artificial
Definición de Inteligencia Artificial

El término inteligencia artificial apareció por primera vez en 1956; en ese entonces se realizaron las primeras investigaciones sobre el desarrollo de sistemas de computación simbólica. Las investigaciones interesaron al Ministerio de Defensa de los EE. UU. y, para el año 2003, se habían creado varios asistentes personales individuales.

La inteligencia es la capacidad de percibir, procesar y almacenar información. Puede ser de diversos tipos y niveles en personas, animales y máquinas. Al mismo tiempo, es importante entender que tener inteligencia no implica tener conciencia. Esto significa que todavía es muy pronto para comparar a una máquina con una persona de verdad.

La inteligencia permite calcular lo que es posible medir, mientras que la conciencia evalúa los sentimientos que solo las personas pueden experimentar.

La inteligencia artificial y las redes neuronales son tecnologías poderosas basadas precisamente en el aprendizaje automático y la creación de máquinas y programas de computadora que poseen inteligencia. La IA se cruza con muchas otras áreas del conocimiento, entre ellas matemáticas, estadística, psicología, teoría de la probabilidad, física, procesamiento de señales, aprendizaje automático, visión por computadora, lingüística, ciencia del cerebro, etc.

En este momento, programar algoritmos para resolver tareas complejas con un gran volumen de información les lleva a los desarrolladores muchos recursos y requiere gran cantidad de tiempo. Incluso si se logra crear un código que permita procesar una enorme cantidad de datos y calcular soluciones para tareas difíciles, este código será difícil de usar porque será muy voluminoso, difícil de probar y además no será compatible con todos los dispositivos. Precisamente por eso el desarrollo de IA es tan importante ahora, porque las tecnologías modernas de aprendizaje automático permiten enseñar a las computadoras a programar por nosotros, lo que acelera el proceso de cálculo de tareas complejas y facilita el trabajo.

¿Dónde se Aplica la Inteligencia Artificial y Cuál es su Beneficio?

Muchas personas creen que nunca se han encontrado con la inteligencia artificial; sin embargo, esta es una idea equivocada, ya que muchos de nosotros la usamos a diario.

En 2011, gracias a su victoria en el concurso de televisión Jeopardy, el supercomputador IBM Watson, que utiliza un algoritmo de aprendizaje automático, se hizo famoso. La IA de la computadora se enfrentó a dos personas: Brad Rutter, quien ganó el premio en efectivo más grande en el programa, y ​​Ken Jennings, quien tiene la racha invicta más larga. Desde entonces, este algoritmo ha sido modificado y mejorado, y hoy se utiliza como plantilla en empresas como Apple, Amazon y Google.

¿Cómo se Aplica la Inteligencia Artificial en la Vida Real?

Nombraremos solo algunas áreas donde se utiliza la inteligencia artificial:

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial

Correo

Actualmente, casi todas las personas tienen correo electrónico. Al mismo tiempo, mientras navegamos por Internet, nos suscribimos a boletines informativos, damos nuestra dirección de correo y recibimos cientos de correos electrónicos al día en los que nos anuncian productos o servicios. La inteligencia artificial ayuda a clasificar estos correos electrónicos y enviar los boletines informativos innecesarios a la carpeta «Spam».

Además, si has prestado atención, al escribir un mensaje se te sugiere utilizar respuestas «inteligentes». Esta función no solo te permite responder brevemente sobre el tema del correo electrónico, sino que también ofrece un formato de respuestas según el estilo de escritura del propietario del correo. Todo esto lo hace la IA.

Redes sociales

LinkedIn utiliza inteligencia artificial para seleccionar posibles empleados y empleadores.

Los chatbots son en este momento una herramienta muy popular. Algunos de ellos están configurados de tal manera que se las arreglan bastante bien para imitar la comunicación real con una persona viva.

Facebook, al escanear mensajes, identifica SMS sospechosos que pueden indicar que el autor de los mensajes está pensando en suicidarse.

Motores de búsqueda

Cuando comenzamos a ingresar una consulta en Google, el motor de búsqueda nos ofrece posibles opciones: esto también es inteligencia artificial.

Google Maps o «Yandex Maps» también utilizan IA para enviar alertas sobre embotellamientos en las carreteras en tu ubicación o accidentes.

Recomendaciones

Muchas tiendas en línea utilizan inteligencia artificial para ofrecer productos similares a sus compradores.

Las redes sociales y las aplicaciones de música, con la ayuda de la IA, determinan los intereses de los usuarios y, basándose en los datos recopilados, ofrecen composiciones musicales similares.

Programas para bancos

Los bancos ofrecen aplicaciones y programas especiales que, al autorizar al usuario, le recuerdan los plazos de pago de la cuenta, le sugieren transferencias y mucho más.

Para prevenir casos de fraude, la IA rastrea y registra todas las transacciones, y en caso de pagos no estándar (por ejemplo, montos que exceden los gastos habituales o el pago de servicios desde otro país), el banco envía una notificación al cliente o le pide que llame personalmente para confirmar el pago.

Además, la IA se utiliza en los hospitales para realizar diagnósticos médicos, controlar aviones, automóviles y robots. Esta dirección no deja de desarrollarse y perfeccionarse.

El Cerebro Humano

Cerebro humano como modelo de IA
Cerebro humano como modelo de IA

Como muestra, para reproducir en una computadora las posibilidades de la inteligencia, se utiliza el modelo del cerebro humano. Por lo tanto, para entender los principios básicos de funcionamiento de la IA, primero hay que entender cómo funciona el cerebro, aunque sea en términos generales.

Nuestro cerebro es una computadora compleja que realiza 1000 petaflops (mil millones de mil millones) de cálculos por segundo. En este momento, consume 20 vatios de energía. A modo de comparación, tomemos la supercomputadora japonesa «Fugaku«. En 2020, es la computadora más rápida del mundo y realiza más de 415 cuatrillones de cálculos por segundo y consume 27 MW.

El cerebro humano contiene aproximadamente 86 mil millones de neuronas. Partes del cerebro funcionan con la ayuda de neuronas y redes neuronales. Al interactuar entre sí, las neuronas transmiten información a través de canales específicos, y las señales de algunas neuronas se combinan con las señales de otras, lo que activa un número aún mayor de ellas. Basándonos en la cantidad de neuronas, podemos entender que las combinaciones pueden ser innumerables.

Las señales de entrada provienen de fuentes completamente diferentes. Absolutamente todo influye: el clima, la humedad del aire, la temperatura e incluso lo que una persona ha comido recientemente. Una neurona, antes de tomar una decisión sobre cómo actuar, recibe y procesa miles de señales diferentes.

Entre las neuronas de diferentes capas de la red neuronal, como resultado del procesamiento de las señales de entrada y la información, se transmiten comandos a los músculos y órganos. Cuando una persona adquiere nuevas habilidades y experiencia, los algoritmos de trabajo de las redes neuronales pueden cambiar.

Basándose en este modelo de cerebro, se crea una red neuronal artificial.

Redes Neuronales Artificiales

Las redes neuronales artificiales (RNA), como ya hemos averiguado, se basan en la red neuronal biológica. Las RNA también procesan la información entrante entre las señales de entrada y salida. Las RNA tienen un algoritmo de aprendizaje que lee los datos e intenta mejorar los resultados del procesamiento. Con la ayuda de este algoritmo se produce una ponderación adaptativa de las señales de entrada y salida.

Las redes neuronales artificiales se optimizan constantemente mediante diversas técnicas, lo que les permite trabajar de manera más rápida y eficiente. Si la optimización tiene éxito, significa que la RNA pudo procesar la información y emitir una solución en un plazo determinado.

La estructura de una RNA consta de tres capas de neuronas: una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida. La cantidad de neuronas en las capas puede ser diferente; sin embargo, una regla obligatoria es que cada capa debe contener al menos una neurona. La estructura de una RNA puede contener muchas capas, lo que aumenta su potencial para resolver la tarea; sin embargo, si el potencial es mayor al requerido para resolver la tarea, se produce un sobreaprendizaje.

La productividad del trabajo del modelo de RNA depende de los algoritmos de trabajo seleccionados, su configuración y la arquitectura del propio modelo.

Una de las características del modelo es la función de activación, que se utiliza para convertir los datos de entrada en datos de salida. Y si una neurona decide transmitir datos más adelante, esto se denomina función de activación.

Las RNA son un medio excelente para resolver problemas; sin embargo, es importante abordar cuidadosamente la elección de una red neuronal artificial, ya que si se agregan nuevos componentes al modelo estructural de la RNA y se aumenta el volumen del modelo, será bastante difícil, en caso de necesidad, desmontar la solución final, analizar y comprender cómo se obtuvo esta solución.

Aprendizaje Profundo

El concepto de «aprendizaje profundo» se utiliza para describir la red neuronal y los algoritmos en los que se basa el trabajo de las RNA. Los algoritmos de RNA de aprendizaje profundo están dirigidos a la recepción de datos «sin procesar», de los cuales es necesario extraer información y, posteriormente al procesamiento, obtener los datos de salida.

Sin estos algoritmos, el programador debe buscar él mismo la información necesaria, mientras que una RNA, construida sobre el modelo de aprendizaje profundo, puede encontrar por sí misma los datos necesarios, procesarlos y emitir una solución.

El aprendizaje se lleva a cabo de la siguiente manera: el sistema inicia la búsqueda de la información necesaria, recibe los datos de entrada, los procesa, extrae y emite información útil. Una vez completado el aprendizaje, se reducen los requisitos para mantener el trabajo del modelo en cuanto a potencia informática, memoria y energía. De esta forma, el sistema se entrena para realizar una tarea concreta. El aprendizaje profundo se puede aplicar para resolver problemas de diferentes direcciones. Actualmente es una innovación en el campo de la inteligencia artificial.

Existen otros tipos de aprendizaje, como el aprendizaje supervisado o el aprendizaje parcialmente supervisado. En ese caso, se establece un control de una persona real en algunas etapas del proceso.

El aprendizaje por observación también implica la participación de una persona en el curso del aprendizaje, cuando antes de que el sistema busque datos, la persona procesa la información de forma independiente e ingresa los indicadores necesarios en el sistema de información sobre los detalles de la dirección. Puedes aprender más términos en Glosario de Inteligencia Artificial: 14 Conceptos Explicados.

Conclusión

La inteligencia artificial supera a los algoritmos tradicionales creados por programadores, ya que procesa datos y emite soluciones mucho más rápido. Pero si las personas pueden ampliar su atención, memorizar con la ayuda de mnemotecnias y otros entrenamientos cerebrales, la IA funciona de manera diferente.

Los modelos de aprendizaje profundo permiten resolver una amplia gama de problemas en diferentes direcciones. Sin embargo, existe la desventaja de los sistemas altamente optimizados, que no permiten controlar el procesamiento de la información en cada etapa y, en consecuencia, no permiten comprender las razones de la elección de una solución determinada. Es este hecho el que puede generar problemas éticos, ya que la información es opaca.

Pero, quizás, precisamente por eso la IA continúa desarrollándose y avanzando. Es muy posible que las imágenes de las películas fantásticas sean el futuro que llegará en unas pocas décadas. ¿Y qué piensan ustedes al respecto?

¡Les deseamos suerte y esperamos sus comentarios!

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