¿Cómo funciona eso de la IA?

La IA está en todos lados, y seguramente en ocasiones se pregunta; ¿cómo funciona la IA? es por esto que, debe saber que tiene que imaginar  la Inteligencia Artificial como un robot increíblemente inteligente que aprende de todo lo que experimenta, tal como usted aprende viendo videos, escuchando a los profesores o inclusive, jugando juegos. Pero esto no es todo, así que no se pierda ningún detalle al respecto.

Cómo funciona la IA

La IA: lo que debe conocer y como la misma funciona

A continuación, se proporciona una visión más profunda de cómo funciona la IA. ¡Atento a cada detalle!

Neuronas digitales y aprendizaje

Para empezar, debe saber que los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) usan estructuras inspiradas en las neuronas humanas para procesar información. Las entradas estimulan estas neuronas digitales, que posteriormente transmiten señales a otras neuronas en redes complejas. Esta arquitectura permite que la IA aprenda de grandes cantidades de datos, reconozca patrones y del mismo modo, tome decisiones.

Diferentes formas de aprender

La IA tiene la capacidad de poder aprender de varias formas. El aprendizaje supervisado es como una guía de estudio, con datos que ya están marcados con las respuestas correctas, lo que la ayuda a identificar ejemplos y aprender de ellos.

El aprendizaje no supervisado es similar a cuando una Inteligencia Artificial (IA) juega con una caja de juguetes mezclados y descubre por sí sola cómo ordenarlos en categorías sin ninguna pista. Por su parte, el aprendizaje por refuerzo es similar al entrenamiento de una mascota con golosinas; la IA prueba varias acciones y recibe retroalimentación que guía su proceso de aprendizaje.

Entrenamiento con datos

El núcleo del aprendizaje de la Inteligencia Artificial implica el entrenamiento con ejemplos. Para el reconocimiento de imágenes, la IA podría entrenarse con miles de imágenes etiquetadas como “gatos”, “perros”, así como; “lagartijas” y “pájaros”.

Según se informa, el objetivo es entrenar el cerebro virtual de la IA para que cuando vea la imagen de un gato, sepa que es un gato y no se confunda con ninguna otra cosa.

La necesidad de potencia de procesamiento

La fase de entrenamiento requiere recursos computacionales significativos, incluidas tarjetas gráficas de alta gama. Esto se debe a que el entrenamiento implica cálculos matemáticos complejos y ajustes en millones de parámetros dentro del modelo de Inteligencia Artificial, lo que demanda amplias capacidades de memoria y procesamiento.

Aplicaciones

Una vez entrenada, la Inteligencia Artificial tiene la capacidad de poder  llevar a cabo tareas como reconocer animales en imágenes, comprender y responder a textos humanos a través del procesamiento del lenguaje natural (PLN) (como en  ChatGPT) o generar imágenes a partir de descripciones de texto (como Stable Diffusion).

Vale la pena destacar que, estas capacidades hacen que la IA sea versátil en campos como el servicio al cliente, la creación de contenido y mucho más.

Desafíos y limitaciones

La eficacia de la IA depende en gran medida de los datos de entrenamiento. Si los datos escasean de variedad (por ejemplo, si no incluyen imágenes de vacas), la IA tiene la posibilidad de tener dificultades para identificar correctamente ejemplos no vistos o hacer identificaciones incorrectas.

Además de esto, la calidad del contenido generado, como las imágenes, puede verse afectada si el entrenamiento de la Inteligencia Artificial (IA) no enfatiza la distinción entre resultados de alta y baja calidad.

Aprendizaje y ajuste

El aprendizaje automático, la base de la Inteligencia Artificial, implica ajustar iterativamente los parámetros en función de la retroalimentación. Del mismo modo que cuando se adivina la suma correcta de un número mediante prueba y error, la IA ajusta sus parámetros internos para optimizar el rendimiento de su tarea.

Este proceso no requiere conocimiento previo de la solución, lo que permite a la IA abordar problemas complejos, como identificar objetos en imágenes o comprender el lenguaje, al hallar un conjunto de valores de parámetros (un modelo) que arroje buenos resultados.

La IA desempeña un papel en cuantiosos aspectos de nuestra vida, puesto que ayuda en todo, desde mejorar los diagnósticos médicos hasta inclusive, enriquecer las experiencias de los videojuegos. Es una herramienta que aprende y evoluciona continuamente, agilizando las tareas para que sean más sencillas, rápidas y eficientes.

La IA se parece a un compañero muy inteligente que aprende constantemente cosas nuevas y descubre formas de ayudar. De manera similar a su propio aprendizaje y crecimiento, la IA amplía su conocimiento absorbiendo información de su entorno y aprovechando este conocimiento para optimizar nuestras vidas.