La inteligencia artificial (IA) es un campo en constante evolución que abarca una amplia gama de disciplinas y tecnologías. Debido a este continuo progreso, surgen nuevos términos con frecuencia, por lo que es crucial comprender el significado de los más utilizados.
En este artículo, exploraremos algunos de los conceptos que se han vuelto fundamentales en el ámbito de la inteligencia artificial. Estos términos no solo son relevantes para los profesionales de la tecnología, sino que también resultan importantes para cualquier persona interesada en entender cómo la IA está revolucionando numerosos aspectos de nuestra vida cotidiana. Desde los fundamentos del aprendizaje automático hasta las últimas tendencias en redes neuronales, conocer estos conceptos es esencial para mantenerse al día en un campo que está redefiniendo continuamente los límites de la realidad que conocemos.
Inteligencia artificial
Cuando hablamos de inteligencia artificial (IA) nos referimos a la capacidad de una máquina para realizar tareas que típicamente requieren de inteligencia humana. Estas tareas incluyen el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje.
Por otro lado, dentro del concepto de IA, éste se divide en dos categorías principales:
- IA débil (Weak AI): Son sistemas de IA diseñados y entrenados para realizar tareas específicas. Estos sistemas son extremadamente eficientes en su dominio, pero carecen de la versatilidad para realizar tareas fuera de su campo especializado. Algunos ejemplos serían los asistentes virtuales, como Siri o Alexa, que pueden responder preguntas, gestionar calendarios, controlar dispositivos y realizar tareas basadas en comandos de voz, o los sistemas de recomendación, que son usados para sugerir películas, series o productos basados en el comportamiento y preferencias anteriores de los usuarios.
- IA fuerte (Strong AI): Este es un concepto teórico que representa un nivel de IA que aún no ha sido alcanzado. Hablaríamos de sistemas de IA que no solo serían capaces de realizar cualquier tarea cognitiva, sino que también poseerían una comprensión profunda y una consciencia similar a la humana. Estos sistemas tendrían la capacidad de razonar, planificar, aprender, y hasta mostrar emociones de una manera indistinguible de los seres humanos.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático más conocido como machine learning (ML) es un subcampo de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender a partir de datos. En lugar de ser programadas explícitamente para realizar una tarea, las máquinas en ML aprenden y mejoran de manera autónoma a través de la experiencia.
A continuación, se presentan los diferentes tipos de aprendizaje de las máquinas en ML:
- Aprendizaje supervisado (supervised learning): El algoritmo aprende a partir de un conjunto de datos etiquetados y genera una función de predicción. Un ejemplo de ello sería el filtrado de spam en los correos electrónicos. El modelo se entrena con un conjunto de correos etiquetados como “spam” o “no spam”. A medida que el modelo aprende las características que distinguen un correo spam de uno legítimo, puede clasificar automáticamente nuevos correos electrónicos como spam o no spam con alta precisión.
- Aprendizaje no supervisado (unsupervised learning): El algoritmo trabaja con datos que no tienen etiquetas predefinidas. En este enfoque, el objetivo del algoritmo es identificar patrones, estructuras o relaciones ocultas dentro de los datos sin ninguna guía previa. Este tipo de aprendizaje es particularmente útil en situaciones donde la clasificación o el etiquetado manual de datos no es práctico o posible, como en el caso del márketing, donde a través del análisis de macrodatos de comportamiento de las personas, se pueden identificar y segmentar grupos con intereses similares para ajustar las estrategias de venta.
- Aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning): En lugar de trabajar con datos etiquetados, el modelo aprende a través de la interacción con el entorno y ajusta sus acciones basándose en un sistema de recompensas y castigos. Un ejemplo de ello sería el desarrollo de la IA para jugar a juegos como el ajedrez, donde se usa el aprendizaje por refuerzo para aprender y mejorar su estrategia de juego a través de millones de partidas simuladas, ajustando continuamente sus decisiones para maximizar las victorias.
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural, conocido también como natural language processing (NLP), es un área de la IA que se ocupa de la interacción entre los ordenadores y el lenguaje humano. El objetivo principal del NLP es capacitar a las máquinas para que comprendan, interpreten, y respondan al lenguaje humano de una manera que sea intuitiva y natural para los usuarios.
- Análisis de sentimientos: Es una técnica que se utiliza para detectar y clasificar la emoción o el sentimiento expresado en un texto. Este tipo de análisis es particularmente útil en la minería de opiniones en redes sociales, encuestas de satisfacción del cliente, y en la monitorización de la reputación de marcas. Los algoritmos de análisis de sentimientos clasifican los textos en categorías como positivo, negativo o neutral, basándose en palabras clave, contexto y patrones lingüísticos.
- Chatbots: Son aplicaciones basadas en NLP que permiten la interacción entre humanos y máquinas en lenguaje natural. Estos bots pueden responder preguntas, realizar tareas específicas, y mantener conversaciones, lo que los hace útiles en una variedad de contextos, desde el servicio al cliente hasta la asistencia personal.
- Detección de identidades o Named Entity Recognition (NER): Se trata de un proceso que identifica y clasifica identidades dentro de un texto, como nombres de personas, lugares, organizaciones o fechas. Este proceso es fundamental para la extracción de información, permitiendo a las máquinas entender y organizar grandes volúmenes de datos textuales.
Redes neuronales
Las redes neuronales (neural networks) son modelos de aprendizaje automático inspirados en el cerebro humano. Están compuestas por capas de neuronas artificiales que se conectan entre sí para procesar información y tomar decisiones basadas en los datos que reciben.
- Aprendizaje profundo (Deep Learning): Este es un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas, es decir, redes con múltiples capas ocultas, lo que permite al modelo aprender representaciones complejas de datos.
- Red neuronal convolucional (CNNs): Las CNNs son un tipo de red neuronal usada principalmente en el procesamiento y análisis de imágenes y vídeos. Normalmente, son utilizadas para identificar patrones espaciales y estructurales en los datos, lo que las convierte en la elección ideal para tareas como el reconocimiento de objetos, la segmentación de imágenes, y la detección de características faciales.
- Red neuronal recurrente (RNNs): Están diseñadas para procesar datos secuenciales, como series temporales, texto, o secuencias de audio. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, las RNNs tienen conexiones cíclicas que les permiten mantener una “memoria” de los datos procesados anteriormente. Esta capacidad para recordar información anterior es crucial para tareas donde el contexto y el orden de los datos son importantes.
Inteligencia artificial generativa
La IA generativa (Generative AI o GenAI) se refiere a modelos de IA que pueden generar contenido que puede parecer creado por humanos. Este contenido puede ser en formato de texto, imágenes, vídeo, música, código o una conversación imitando la voz de un humano. Por este motivo, la GenAI, es la que más controversia está provocando, puesto que los niveles de realismo que está alcanzando son, en muchas ocasiones, difíciles de distinguir de lo verdaderamente real.
Por ejemplo, en las fotografías siguientes parece obvio cual está hecha con IA, ¿verdad?
Pero… ¿y si te dijera que ambas son personas ficticias creadas con inteligencia artificial?
A continuación, presentamos los distintos modelos de GenAI que hacen posible la generación de contenido como el que acabamos de observar:
- Modelos generativos preentrenados (GPT): Este sería un ejemplo de IA generativa, donde el modelo se entrena con grandes cantidades de texto para generar respuestas coherentes en lenguaje natural.
- Redes generativas adversativas (GANs): Las GANs consisten en dos redes neuronales que se entrenan juntas en un proceso de competencia: una red generadora y una red discriminadora. La red generadora crea imágenes, vídeos, o incluso audio, mientras que la red discriminadora evalúa si el contenido generado es realista o no. El objetivo es que la red generadora mejore hasta el punto en que las creaciones sean indistinguibles del contenido real.
- Generación de contenido por procedimientos (PCG): En este caso, la IA generativa es utilizada en el ámbito de los videojuegos para crear mundos, criaturas, y entornos de manera procedimental, permitiendo a los desarrolladores generar contenido único sin necesidad de diseñarlo manualmente.
Visión artificial
La visión artificial (Computer Vision) es un campo de la IA que permite a los ordenadores obtener, procesar y analizar datos de imágenes o vídeos. Esta tecnología es importante para aplicaciones como el reconocimiento facial, donde el sistema no solo detecta un rostro humano en una imagen, sino que también puede identificar a la persona basándose en características faciales únicas.
- Reconocimiento de imágenes: Es la habilidad de un ordenador para identificar y clasificar objetos, características o patrones dentro de una imagen. Por ejemplo, al analizar una foto, un sistema de visión artificial puede identificar si contiene un rostro, un coche, una señal de tráfico, etc.
- Segmentación de imágenes: Este proceso implica dividir una imagen en partes más pequeñas o en objetos distintos para poderlo analizar en detalle. Esto, además de permitir a un sistema de IA identificar objetos, también es importante para comprender la relación espacial entre ellos. Por ejemplo, en los vehículos autónomos, la segmentación de imágenes es clave para que el sistema de conducción pueda identificar y separar elementos críticos del entorno, como carriles, señales de tráfico, vehículos, peatones, y obstáculos. Esto permite al coche tomar decisiones mientras se desplaza.
Robótica
La robótica es un campo interdisciplinario que combina la inteligencia artificial (IA), la ingeniería mecánica, la electrónica y la informática para diseñar, construir y operar robots que sean capaces de realizar tareas físicas en el mundo real, a menudo en entornos que son desafiantes o inaccesibles para los humanos.
Asimismo, un aspecto clave de la robótica moderna es el uso de algoritmos de IA para dotar a los robots de habilidades avanzadas, permitiéndoles tomar decisiones, adaptarse a entornos dinámicos y realizar tareas complejas con autonomía.
- Robots autónomos: Estos son robots diseñados para realizar tareas sin intervención humana directa, gracias a su capacidad para percibir su entorno, procesar información y tomar decisiones basadas en datos en tiempo real. Algunos ejemplos serían los drones, los robots aspiradores o los coches autónomos.
- Interacción Humano-Robot (HRI): Esta área se centra en cómo los robots y los humanos pueden trabajar juntos de manera efectiva, segura y natural, ya que los robots se están volviendo más comunes en lugares como el hogar, hospitales y fábricas. Por este motivo, la necesidad de desarrollar métodos eficientes de comunicación e interacción entre robots y personas es cada vez más importante.
Edge AI
El procesamiento perimetral en IA, más conocido como Edge AI, se refiere al despliegue de algoritmos de inteligencia artificial directamente en dispositivos locales o en “el borde” de una red, en lugar de depender únicamente de servidores centralizados en la nube. El término “borde” en este contexto se refiere a los dispositivos o equipos más cercanos a la fuente de datos y a los usuarios finales, como sensores, cámaras, smartphones o dispositivos IoT (Internet de las cosas). En otras palabras, el procesamiento y análisis de datos se realizan en el lugar donde se generan, en lugar de enviarse a un centro de datos remoto para su procesamiento.
Conclusión
La inteligencia artificial es un campo que no deja de sorprendernos por su rápida evolución y que todavía tiene mucho margen por crecer. Por lo tanto, comprender estos términos es clave para poder entender mejor el mundo hacia dónde nos estamos dirigiendo.
Por otro lado, todas las áreas que hemos ido desglosando, siguen de manera incansable la carrera de las grandes tecnológicas que quieren posicionarse en el sector de la IA, implementando innovaciones que tienen un impacto en nuestras vidas y en cómo interactuamos con el entorno que nos rodea.
Esperamos que con esta guía, hayamos proporcionado un punto de partida sólido para entender el lenguaje de la IA, y entender todo lo que conlleva esta tecnología.
Recursos:
[1] Imagen 1
[2] Imagen 2
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