El campo de la Inteligencia Artificial está en constante expansión. La vemos en muchísimos campos: fotografía, juegos, aplicaciones y hasta en los terrenos de cultivo. Todos los días escuchamos y leemos términos como “autónomo”,”redes neuronales” o “aprendizaje de máquinas”, y forman ya parte de nuestro vocabulario.

Sin embargo, para muchos se trata de un tema completamente nuevo. ¿Recuerdas cuando en los 90 intentabas explicar qué era “Internet”, “ancho de banda” o “router”? Pues esto viene a ser algo parecido. En los próximos años, todo el mundo va a querer entender algunos términos básicos sobre la Inteligencia Artificial porque lo verás por todas partes. Por ejemplo, lo más seguro es que encuentres algún tipo de inteligencia artificial en cada gadget o en cada servicio informático creado a partir de ahora.

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Inteligencia artificial

Lo primero que tenemos que hacer es entender lo que realmente es una Inteligencia Artificial. El término “inteligencia artificial” se refiere a un campo específico de la ingeniería informática que se centra en la creación de sistemas capaces de recopilar datos y tomar decisiones y/o resolver problemas.

Un ejemplo de IA básico sería una computadora (que no es inteligente) que por ejemplo tome 1000 fotos de gatos, después determina qué es lo que las hace similares, y luego encuentra fotos de gatos en Internet. La computadora ha aprendido, lo mejor que puede, cómo es una foto de un gato y utiliza esta nueva inteligencia para encontrar cosas que son similares.

Autonomía

En pocas palabras, la autonomía significa que una IA no necesita la ayuda de las personas. En los vehículos sin conductor ilustran el término “autónomo” en diversos grados. La autonomía del nivel cuatro representa un vehículo que no necesita volante ni pedales: no necesita un ser humano en su interior para funcionar a plena capacidad. Si alguna vez tenemos un vehículo autónomo que pueda funcionar sin conductor, y además no necesita conectarse a ninguna red, servidor, GPS u otra fuente externa para poder funcionar habrá alcanzado el nivel cinco de autonomía.

Algoritmo

La parte más importante de una IA es el algoritmo. Se trata de fórmulas matemáticas y/o comandos de programación que informan a una computadora sobre cómo resolver problemas con la inteligencia artificial. Los algoritmos son reglas que enseñan a las computadoras a entender las cosas por sí mismas.

Machine learning

El núcleo, la base, el corazón de la IA es el aprendizaje de máquinas (del inglés machine learing). De hecho, en muchas ocasiones es aceptable sustituir los términos inteligencia artificial y aprendizaje a máquina entre sí. Sin embargo, no son exactamente lo mismo, pero están conectados.

El aprendizaje automático es el proceso por el cual una Inteligencia Artificial utiliza algoritmos para realizar funciones de inteligencia artificial. Es el resultado de aplicar reglas para crear resultados a través de una IA.

Caja negra

Cuando se aplican las reglas, la IA hace muchas operaciones matemáticas bastante complejas. En muchas ocasiones, estas matemáticas ni siquiera pueden ser comprendida por los humanos (y a veces no valdría la pena el tiempo que nos llevaría descifrarlas) pero sin embargo, el sistema genera información útil al hacerlo.

Cuando esto sucede se llama aprendizaje de caja negra. El trabajo ocurre de tal manera que no nos importa realmente el “cómo lo hace la computadora” porque sabemos qué reglas que utilizó para llegar a un resultado.

Red neuronal

Cuando queremos que una Inteligencia Artificial mejore en algo, creamos una red neuronal. Estas redes están diseñadas para ser muy similares al sistema nervioso humano y al cerebro. Aquí se utilizan varias etapas de aprendizaje para dar a la IA la capacidad de resolver problemas complejos dividiéndolos en niveles de datos.

Por poner un ejemplo, imagina que el primer nivel de la red puede preocuparse simplemente por unos pocos píxeles de un archivo de imagen y comprobar si hay similitudes en otros archivos. Una vez que la etapa inicial esté terminada, la red neuronal pasará sus resultados al siguiente nivel, que intentará entender unos cuantos píxeles más, y quizás algunos metadatos. Este proceso continúa así en todos los niveles de una red neuronal.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo (del inglés deep learning) es lo que sucede cuando una red neuronal entra en funcionamiento. A medida que las capas/niveles procesan los datos, la Inteligencia Artificial obtiene un conocimiento básico.

Es posible que estés enseñando a tu IA a entender gatos, pero una vez que aprende lo que son las garras, esa AI puede aplicar ese conocimiento a una tarea diferente. Aprendizaje profundo significa que en vez de entender qué es algo, comienza a aprender “por qué”.

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