¿Qué es la inteligencia artificial o IA?

La inteligencia artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que habilita a las computadoras para llevar a cabo diversas funciones sofisticadas. Estas capacidades incluyen la habilidad de percibir, comprender y traducir tanto el lenguaje oral como el escrito, analizar datos, brindar recomendaciones y muchas otras tareas.

La IA constituye el eje central de la innovación en el ámbito de la informática actual, lo cual genera beneficios tanto para las personas como para las empresas. Un claro ejemplo de esto es el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), una tecnología que emplea la IA para extraer texto y datos de imágenes y documentos, convirtiendo así el contenido no estructurado en datos estructurados listos para su aprovechamiento empresarial. Además, el OCR proporciona valiosas estadísticas que resultan de gran utilidad.

Introducción

La inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que tradicionalmente requerían de la inteligencia humana, como el razonamiento, el aprendizaje, la creatividad y la planificación.

La IA permite que los sistemas tecnológicos perciban su entorno, interactúen con él, resuelvan problemas y actúen con un propósito específico. Estos sistemas reciben datos, ya sea preparados previamente o recopilados a través de sus propios sensores, como por ejemplo una cámara, y los procesan para generar respuestas.

Los sistemas de IA tienen la capacidad de adaptar su comportamiento en cierta medida, analizar los efectos de acciones previas y operar de manera autónoma. Aunque algunas tecnologías con inteligencia artificial existen desde hace más de 50 años, los avances en la capacidad de procesamiento, la disponibilidad de grandes volúmenes de datos y los nuevos algoritmos han impulsado grandes progresos en este campo en los últimos años.

La inteligencia artificial desempeña un papel fundamental en la transformación digital de la sociedad y se ha convertido en una prioridad para la Unión Europea. Se espera que sus futuras aplicaciones generen cambios significativos, pero la IA ya está presente en nuestras vidas en la actualidad.

Entonces podemos decir que: La inteligencia artificial (IA) es un campo científico que se dedica a desarrollar computadoras y máquinas capaces de razonar, aprender y actuar de formas que normalmente requieren inteligencia humana o que involucran grandes volúmenes de datos más allá de la capacidad de análisis humana.

La IA abarca diversas disciplinas, como la informática, el análisis de datos y estadísticas, la ingeniería de hardware y software, la lingüística, la neurociencia, así como la filosofía y la psicología.

En términos prácticos, la IA se compone de tecnologías fundamentadas en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que se utilizan para el análisis de datos, la generación de predicciones y pronósticos, la clasificación de objetos, el procesamiento del lenguaje natural, las recomendaciones, la recuperación inteligente de datos y muchas otras aplicaciones en el ámbito empresarial.

Tipos de inteligencia artificial

La inteligencia artificial puede ser estructurada de diversas formas, en función de las etapas de desarrollo o las acciones que se llevan a cabo. Por ejemplo, es comúnmente aceptado que existen cuatro etapas de desarrollo de la IA.

• En primer lugar, se encuentran las máquinas reactivas, que constituyen una forma limitada de IA que únicamente reacciona a diferentes estímulos de acuerdo con reglas preprogramadas. Estas máquinas carecen de memoria y, por lo tanto, no son capaces de aprender a partir de nuevos datos. Un ejemplo de este tipo de máquina es Deep Blue de IBM, que derrotó al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997.
• La siguiente etapa es la memoria limitada, que representa la mayor parte de la IA moderna. En este caso, la IA puede hacer uso de la memoria para mejorar su rendimiento con el tiempo, mediante el entrenamiento con nuevos datos, generalmente a través de una red neuronal artificial u otro modelo de entrenamiento. El aprendizaje profundo, que es un subconjunto del aprendizaje automático, se considera una forma de inteligencia artificial con memoria limitada.
• La tercera etapa es la teoría de la mente, la cual aún no ha sido alcanzada por la IA actual, pero está siendo objeto de investigación en diversas posibilidades. Este término hace referencia a la IA capaz de emular la mente humana y de tomar decisiones similares a las de un ser humano, incluyendo el reconocimiento y la memoria de las emociones, así como la capacidad de reaccionar en situaciones sociales de manera similar a como lo haría un ser humano.

Por último, se plantea el concepto de autoconocimiento, que representa un nivel más avanzado que la IA con teoría de la mente. La IA con autoconocimiento se refiere a una máquina ficticia que es consciente de su propia existencia y posee capacidades intelectuales y emocionales similares a las de un ser humano. Sin embargo, al igual que la IA con teoría de la mente, en la actualidad no existe una IA con autoconciencia.

Una forma más útil de categorizar ampliamente los tipos de inteligencia artificial es en base a las capacidades de la máquina. Todo lo que actualmente denominamos inteligencia artificial se considera como una forma de inteligencia “estrecha”, ya que solo puede realizar un conjunto limitado de acciones en función de su programación y entrenamiento. Por ejemplo, un algoritmo de IA diseñado para la clasificación de objetos no será capaz de llevar a cabo procesamiento de lenguaje natural. La Búsqueda de Google y los asistentes virtuales son ejemplos de IA estrecha, al igual que las estadísticas predictivas.

La inteligencia artificial general (AGI) se refiere a la capacidad de una máquina para “sentir, pensar y actuar” de manera similar a un ser humano. Sin embargo, la AGI aún no se ha logrado desarrollar. Un nivel más avanzado sería la superinteligencia artificial (ASI), en la cual la máquina sería capaz de superar a los seres humanos en todos los aspectos posibles.

Modelos de entrenamiento de inteligencia artificial

Cuando las empresas hablan de “datos de entrenamiento” en el contexto de la inteligencia artificial, se refieren a los conjuntos de datos utilizados para alimentar y entrenar los algoritmos de aprendizaje automático. En el caso de la inteligencia artificial con memoria limitada, estos datos de entrenamiento son fundamentales para mejorar el rendimiento del sistema a medida que se le presenta información nueva.

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que se basa en algoritmos para entrenar modelos utilizando datos. A grandes rasgos, existen tres tipos principales de modelos de aprendizaje utilizados en el aprendizaje automático:

1. Aprendizaje supervisado: Este modelo implica el uso de datos de entrenamiento etiquetados, es decir, datos que ya están asociados con una etiqueta o resultado específico. El algoritmo de aprendizaje supervisado se entrena para asignar entradas específicas a resultados específicos. Por ejemplo, si se desea entrenar un algoritmo para reconocer imágenes de gatos, se le proporcionan imágenes previamente etiquetadas como “gato” para que pueda aprender a identificar patrones que distinguen a los gatos de otras imágenes.
2. Aprendizaje no supervisado: En este modelo, el algoritmo aprende a encontrar patrones en los datos sin tener etiquetas predefinidas. En lugar de buscar resultados específicos, el aprendizaje no supervisado busca agrupar los datos en función de similitudes y características comunes. Por ejemplo, este enfoque puede utilizarse para realizar agrupaciones o clasificaciones automáticas de datos sin conocer de antemano las categorías o etiquetas.
3. Aprendizaje semisupervisado: Este enfoque combina elementos del aprendizaje supervisado y no supervisado. Solo se etiqueta una parte de los datos, mientras que el resto se deja sin etiquetar. El objetivo es utilizar los datos etiquetados para guiar y estructurar el aprendizaje del algoritmo, permitiéndole inferir y clasificar adecuadamente los datos no etiquetados. Esto es útil cuando el etiquetado manual de grandes conjuntos de datos puede ser costoso o consume mucho tiempo.

Además de estos enfoques, también existe el aprendizaje por refuerzo. En este modelo, un “agente” aprende a realizar una tarea específica a través de prueba y error, recibiendo refuerzos positivos o negativos en función de su desempeño. El agente explora diferentes acciones y ajusta su comportamiento en base a las recompensas o penalizaciones recibidas. Este enfoque se utiliza cuando el agente necesita aprender a tomar decisiones óptimas en un entorno dinámico y complejo.

En resumen, los datos de entrenamiento son fundamentales en el aprendizaje automático, ya que permiten a los algoritmos de inteligencia artificial mejorar su rendimiento a medida que se exponen a nuevos datos. Los diferentes enfoques de aprendizaje automático, como el supervisado, no supervisado, semisupervisado y por refuerzo, brindan diferentes métodos y técnicas para entrenar modelos y lograr resultados deseados en diversos escenarios.

Tipos comunes de redes neuronales artificiales

En el campo de la inteligencia artificial, un tipo común de modelo de entrenamiento es la red neuronal artificial, que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano de manera general.

Una red neuronal se compone de nodos de procesamiento llamados neuronas artificiales o perceptrones. Estas neuronas se utilizan para analizar y clasificar datos. Los datos se introducen en la primera capa de la red neuronal, y cada perceptrón toma una decisión basada en esa información, transmitiéndola luego a los nodos de la capa siguiente. Los modelos de entrenamiento con más de tres capas se conocen como “redes neuronales profundas” o “aprendizaje profundo”. En la actualidad, algunas redes neuronales pueden tener cientos o miles de capas. La salida de los perceptrones finales permite realizar la tarea asignada a la red neuronal, como clasificar objetos o descubrir patrones en los datos.

1. Redes neuronales prealimentadas (feedforward): Son una de las formas más antiguas de redes neuronales, en las cuales los datos fluyen en una dirección a través de capas de neuronas artificiales hasta obtener un resultado. En la actualidad, la mayoría de las redes neuronales prealimentadas son consideradas “profundas”, con múltiples capas, incluyendo una o más capas “ocultas”. Estas redes neuronales suelen estar asociadas a un algoritmo de corrección de errores llamado “backpropagation” (propagación hacia atrás), que básicamente comienza desde el resultado de la red neuronal y realiza el proceso en sentido inverso para detectar errores y mejorar la precisión de la red. Las redes neuronales prealimentadas profundas suelen ser simples pero poderosas.
2. Redes neuronales recurrentes (recurrent neural networks, RNN): A diferencia de las redes neuronales prealimentadas, las RNN se utilizan principalmente para datos secuenciales o de series temporales. A diferencia de las prealimentadas, las RNN tienen “memoria” de lo que ocurrió en la capa anterior, lo cual influye en la salida de la capa actual. Por ejemplo, en el procesamiento del lenguaje natural, las RNN pueden “recordar” palabras anteriores en una oración. Las RNN se utilizan comúnmente en el reconocimiento de voz, la traducción y la generación de descripciones de imágenes.
3. Redes neuronales recurrentes de memoria a largo plazo (long short-term memory, LSTM): Las LSTM son una forma avanzada de las RNN y tienen la capacidad de utilizar la memoria para “recordar” información de capas anteriores. A diferencia de las RNN convencionales, las LSTM pueden mantener información relevante a través de varias capas utilizando “celdas de memoria”. Las LSTM se emplean en el reconocimiento de voz y en la realización de predicciones.
4. Redes neuronales convolucionales (convolutional neural networks, CNN): Las CNN son ampliamente utilizadas en la inteligencia artificial moderna, especialmente en el reconocimiento de imágenes. Estas redes emplean varias capas distintas, como una capa convolucional seguida de una capa de agrupación. Las capas convolucionales buscan características simples en una imagen, como colores y bordes, antes de buscar características más complejas en capas posteriores. Las CNN se utilizan para el reconocimiento de objetos, el procesamiento de imágenes y otros problemas de visión por computadora.
5. Redes generativas adversariales (generative adversarial networks, GAN): En las GAN, se utilizan dos redes neuronales que compiten entre sí en un juego que, en última instancia, mejora la precisión de los resultados. Una red (el generador) crea ejemplos que la otra red (el discriminador) debe clasificar como verdaderos o falsos. Las GAN se han utilizado para crear imágenes realistas, generar contenido y realizar trabajos artísticos.

En resumen, las redes neuronales artificiales son modelos de entrenamiento comunes en el campo de la inteligencia artificial. Estos modelos se basan en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano para analizar y clasificar datos en diversas tareas. Cada tipo de red neuronal tiene sus características y se utiliza en diferentes dominios, desde el procesamiento de imágenes hasta el procesamiento de lenguaje natural.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático, también conocido como machine learning en inglés, se refiere a un conjunto de técnicas y algoritmos basados en el enfoque bayesiano que permiten reconocer patrones, aprender de datos registrados y realizar predicciones. Estas técnicas se utilizan para optimizar una función de utilidad específica, descubrir estructuras ocultas en los datos y clasificar la información de manera concisa.

El aprendizaje automático se implementa cuando la programación tradicional resulta demasiado rígida o impracticable. A diferencia del enfoque convencional de desarrollo de software, donde los programadores escriben un código para generar una salida específica a partir de una entrada determinada, el aprendizaje automático utiliza datos para generar modelos estadísticos, también conocidos como modelos de ML. Estos modelos son capaces de producir salidas adecuadas basadas en patrones reconocidos en ejemplos previos de entradas y salidas, especialmente en técnicas supervisadas. La calidad y cantidad de los datos históricos son factores fundamentales para la precisión de un modelo de aprendizaje automático.

Con los datos apropiados, un modelo de ML puede abordar problemas de gran envergadura que implican el análisis de miles de millones de ejemplos con el objetivo de identificar la función óptima capaz de predecir una salida para una entrada determinada. Estos modelos también pueden proporcionar una medida de confianza estadística en las predicciones y evaluar su rendimiento general. Estas puntuaciones de evaluación resultan fundamentales para tomar decisiones informadas sobre el uso de un modelo de aprendizaje automático en lugar de una predicción individual.

El aprendizaje automático se utiliza con frecuencia para predecir resultados futuros basados en datos históricos. Por ejemplo, las empresas emplean el aprendizaje automático para prever cuántos productos se venderán en trimestres fiscales posteriores utilizando datos demográficos específicos. También se utiliza para estimar qué tipo de clientes son más propensos a la insatisfacción o a la lealtad hacia la marca.

Estas predicciones permiten tomar decisiones empresariales más informadas, brindar mejores experiencias a los usuarios y reducir los costos de retención de clientes. El aprendizaje automático complementa la inteligencia empresarial (BI), que se centra en informar sobre datos empresariales pasados, al predecir resultados basados en tendencias y transacciones anteriores.

Hay varios pasos para implementar con éxito el aprendizaje automático en una empresa. En primer lugar, es necesario identificar el problema adecuado, es decir, determinar qué predicción beneficiaría a la empresa si se cumple. A continuación, se deben recopilar los datos necesarios a partir del historial de métricas empresariales, como transacciones, ventas, retención, etc. Una vez que los datos se han recopilado, se puede crear un modelo de aprendizaje automático utilizando estos datos. El modelo se ejecuta y la salida de la predicción se aplica al sistema empresarial para tomar decisiones más fundamentadas.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo, una rama del aprendizaje automático, se caracteriza por la utilización de capas de algoritmos para comprender los datos de manera más completa. A diferencia de los enfoques más simples, como las regresiones lineales, el aprendizaje profundo se basa en capas de algoritmos no lineales para crear representaciones distribuidas que interactúan entre sí en base a múltiples factores. Con grandes conjuntos de datos de entrenamiento, los algoritmos de aprendizaje profundo son capaces de identificar relaciones entre elementos. Estas relaciones pueden involucrar figuras, colores, palabras y más. A partir de estas identificaciones, el sistema puede realizar predicciones.

La potencia del aprendizaje profundo radica en su capacidad para identificar relaciones más allá de las que los humanos podrían codificar de manera práctica en un software o incluso relaciones que los humanos no pueden percibir directamente. Mediante un entrenamiento suficiente, la red de algoritmos en el aprendizaje profundo puede realizar predicciones e interpretaciones de datos altamente complejos. Esto implica que el sistema es capaz de descubrir patrones y relaciones ocultas en los datos que pueden ser difíciles de detectar o conceptualizar para los seres humanos.

Beneficios de la IA

Automatización

La IA tiene la capacidad de automatizar flujos de trabajo y procesos, permitiendo su funcionamiento de manera independiente y autónoma sin depender de un equipo humano. Un ejemplo de esto es su aplicación en la seguridad cibernética, donde la IA supervisa y analiza de forma continua el tráfico de red para automatizar aspectos relacionados con la seguridad. De manera similar, en una fábrica inteligente se pueden encontrar diversos tipos de IA en uso, como robots equipados con visión artificial para navegar por las instalaciones y detectar defectos en los productos, creación de gemelos digitales o implementación de análisis en tiempo real para medir la eficiencia y producción.

Reduce errores humanos

Mediante la automatización y el uso de algoritmos consistentes, la IA tiene la capacidad de eliminar errores humanos en el procesamiento de datos, las estadísticas, el ensamblaje en la fabricación y otras tareas. Esto se logra al seguir los mismos procesos de manera precisa y sistemática en cada ocasión.

Elimina las tareas repetitivas

La IA ofrece la posibilidad de realizar tareas repetitivas, permitiendo así liberar al capital humano para abordar problemas de mayor impacto. Entre las aplicaciones de la IA se encuentra la automatización de procesos, como la verificación de documentos, la transcripción de llamadas telefónicas o la respuesta a preguntas sencillas de los clientes, por ejemplo, proporcionar información sobre horarios de cierre. Con frecuencia, los robots son utilizados para llevar a cabo tareas consideradas “aburridas, sucias o peligrosas”, en lugar de que sean realizadas por seres humanos.

Rápido y preciso

La IA posee la capacidad de procesar grandes cantidades de información de manera más rápida que un ser humano. Utilizando técnicas de búsqueda de patrones y descubrimiento de relaciones en los datos, la IA puede identificar correlaciones y conexiones que podrían pasar desapercibidas para los humanos. Esto permite a la IA analizar y extraer información relevante de manera eficiente, acelerando el proceso de toma de decisiones y proporcionando una ventaja en la comprensión de conjuntos de datos complejos.

Disponibilidad infinita

La IA no está sujeta a limitaciones en términos de horarios o necesidad de descanso, a diferencia de los seres humanos. Cuando se implementa en entornos basados en la nube, la IA y el aprendizaje automático pueden estar en funcionamiento de manera constante, trabajando sin interrupciones en las tareas asignadas. Esto significa que la IA puede estar “siempre activa”, procesando información y llevando a cabo funciones de forma continua, lo que contribuye a una mayor eficiencia y productividad en diversas aplicaciones.

Investigación y desarrollo acelerados

La capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos de manera rápida puede impulsar los avances en investigación y desarrollo. Un ejemplo destacado es su aplicación en el modelado predictivo de nuevos tratamientos farmacéuticos potenciales, donde la IA puede examinar vastas cantidades de información para identificar compuestos prometedores y acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos. Además, la IA también se utiliza para cuantificar y analizar el genoma humano, lo que permite comprender mejor la genética y su relación con diversas enfermedades. Estas aplicaciones de la IA agilizan la investigación científica y facilitan el desarrollo de terapias más efectivas y personalizadas.

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