¿Qué hay detrás de la IA?

La Inteligencia Artificial (IA), ha arrasado el mundo, se trata de una tecnología innovadora que desde su llegada se encuentra alterando la forma en que trabajamos, vivimos y nos relacionamos con el mundo y para nadie es un secreto, que está impregnando todos los aspectos de nuestras vidas, desde asistentes virtuales hasta vehículos autónomos.

Pero, cabe hacerse la pregunta; ¿qué es exactamente la IA y cómo funciona? Para responder a esta interesante pregunta en este artículo, profundizaremos y examinaremos el intrigante campo de la Inteligencia Artificial y que hay detrás de ella.

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La esencia de la IA

El intelecto artificial tiene como objetivo imitar el intelecto humano en las máquinas. Es el estudio de impartir habilidades de razonamiento y toma de decisiones similares a las humanas a las máquinas.

Para ser exactos, esto implica analizar enormes volúmenes de datos, detectar tendencias y así mismo, cambiar con los tiempos. Los sistemas de Inteligencia Artificial son capaces de efectuar una extensa gama de tareas, que van desde la visión por computadora (interpretar y dar sentido a los datos visuales) hasta incluso, el procesamiento del lenguaje natural (generar y comprender el lenguaje humano) y muchos otros aspectos.

El aprendizaje automático, la capacidad de la Inteligencia Artificial para aprender de la experiencia y mejorarla, es el secreto de su éxito.

El aprendizaje automático: el subconjunto de la IA

El aprendizaje automático es un subconjunto de la Inteligencia Artificial que ha ganado formidable atención en los últimos años. Según se ha podido conocer, implica entrenar algoritmos para hacer predicciones o decisiones basadas en datos, lo que consigue permitir a las máquinas aprender y así mismo, adaptarse sin ser programadas explícitamente.

Para ser más precisos, es el motivo por el cual el teclado de su teléfono inteligente (Smartphone) puede predecir su siguiente palabra o por la que su plataforma de transmisión recomienda películas que podría disfrutar.

Es vital mencionar que hay 3 tipos principales de aprendizaje automático los cuales son:

Supervisado,

Sin supervisión

Aprendizaje reforzado

Los casos de uso de cada tipo de aprendizaje son diferentes y es difícil afirmar que uno es mejor que el otro pero, señor lector, si tiene 5 minutos más para dar un paseo rápido por el camino del aprendizaje a nivel de la Inteligencia Artificial, lo mejor visualizar el siguiente video con la mente abierta y un buen café (nadie lo va a culpar si necesita parar, retroceder y/o verlo varias veces). Seguramente, este será el abrebocas de toda una serie de artículos al respecto en TECHcetera.

Redes neuronales: los componentes básicos de la Inteligencia Artificial

Es vital tener presente que uno de los enfoques más populares del aprendizaje automático es el uso de redes neuronales artificiales. Estas redes se encuentran inspiradas en la estructura y función del cerebro humano. Las mismas, consisten en capas de nodos o “neuronas” interconectadas que procesan y transmiten información.

Cabe acotar que cada capa de una red neuronal ejecuta una tarea concreta y la salida de una capa se convierte en la entrada de la siguiente. No hay que pasar por alto que esta estructura jerárquica permite que las redes neuronales reconozcan patrones y relaciones complejos en los datos, lo que las vuelve especialmente apropiadas para tareas como por ejemplo: el reconocimiento de imágenes y voz.

Limitaciones de la Inteligencia Artificial

Aunque es muy evidente que la IA ha logrado avances notables, no está exenta de limitaciones. Las máquinas carecen del conocimiento de sentido común y de la capacidad de razonamiento que poseen los humanos. Incluso, dependen también en gran medida de la calidad y cantidad de los datos con los que reciben formación. Los datos sesgados pueden generar resultados sesgados y, en ocasiones, la Inteligencia Artificial puede cometer errores que los humanos no cometerían.

Además, el problema de la “caja negra” puede dificultar la interpretación de las decisiones de la IA. Los modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales, son complejos y, frecuentemente, resulta complicado comprender cómo llegaron a una decisión concreta. Por lo mismo, es vital recordar que esta falta de transparencia ha generado preocupaciones sobre el uso ético de la Inteligencia Artificial.

5 principios éticos a nivel de AI

El futuro de la Inteligencia Artificial

Para nadie es un secreto que la Inteligencia Artificial ha estado revolucionando industrias y remodelando la forma en que vivimos y trabajamos en la actualidad. Conforme pase el tiempo, la trayectoria de la IA se engrandecerá cada día más, produciendo cambios transformadores. La IA cada vez más se convertirá en una parte integral de nuestra vida diaria. Los asistentes virtuales e incluso, los chatbots, evolucionarán cada día para brindar más capacidades de procesamiento de lenguaje natural y comprensión contextual. Lograrán responder a los comandos pero, también participarán en conversaciones más humanas, consiguiendo que las interacciones con la tecnología sean mucho más intuitivas y, así mismo, personalizadas.

Alexa lee el libro

La Inteligencia Artificial es una tecnología verdaderamente poderosa con el potencial de remodelar nuestro mundo. Los algoritmos de IA próximamente, trabajarán junto con los humanos, ofreciendo información realmente valiosa y aumentando los procesos de toma de decisiones. La experiencia, así como también la intuición humana complementarán las capacidades computacionales de la Inteligencia Artificial, creando una asociación armoniosa en la que los humanos y las máquinas contribuyan con sus fortalezas únicas.

El futuro de la IA