Desentrañando la Inteligencia Artificial: Comprensión de su funcionamiento y uso en nuestro día a día
Conoce todo lo que necesitas saber sobre la IA y cómo influye en tu vida diaria
Un saludo a las 743 personas que van a recibir este post hoy lunes 13 de febrero. Esta mañana os traigo un post más cortito para introducir lo que van a ser los posts de las próximas semanas. Vamos a tratar de entender las Inteligencias Artificiales que están surgiendo con tanto ímpetu últimamente. Para ello, primero tenemos que entender qué es la Inteligencia Artificial y todas sus partes.
La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática que se enfoca en desarrollar algoritmos y sistemas que imitan la inteligencia humana. La IA se basa en la idea de que una máquina puede ser programada para realizar tareas que, normalmente, requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento, la percepción, la comprensión del lenguaje y la resolución de problemas.
Hay dos tipos principales de IA: la IA débil y la IA fuerte. La IA débil se refiere a sistemas que realizan tareas específicas y limitadas, como reconocimiento de voz o de imágenes, mientras que la IA fuerte se refiere a sistemas que tienen una capacidad general de inteligencia, como la capacidad de aprender y razonar sobre una amplia variedad de tareas. Spoiler: todavía no hemos creado ninguna IA fuerte y estamos lejos de ello.
La IA lleva años usándose en nuestro día a día, al final son herramientas matemáticas que llevan años desarrolladas e implementadas. Por ejemplo, tú usas una IA cada vez que utilizas Google Maps. Google calcula la ruta óptima mediante una IA, razonando y tomando la mejor decisión. Esta IA aplica el algoritmo de Dijkstra, un algoritmo que encuentra el camino de coste mínimo en un grafo. El algoritmo es usado en miles de aplicaciones en las que no nos damos ni cuenta, y esto mismo ocurre con miles de algoritmos más que son considerados IA y que utilizamos día a día.
Entrando más en detalle, encontramos el Machine Learning, una sub-rama de la Inteligencia Artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las máquinas aprender de datos y realizar tareas sin ser explícitamente programadas. En el aprendizaje automático, las máquinas utilizan estadísticas y probabilidades para identificar patrones y tendencias en los datos, y luego utilizan estos patrones para hacer predicciones o tomar decisiones.
Hay tres tipos principales de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. En el aprendizaje supervisado, las máquinas aprenden a hacer predicciones a partir de datos etiquetados, mientras que en el aprendizaje no supervisado, las máquinas aprenden a identificar patrones y tendencias en los datos sin ninguna etiqueta. En el aprendizaje por refuerzo, las máquinas aprenden a tomar acciones a través de la retroalimentación y la recompensa.
El Machine Learning ha sido la herramienta que ha tenido tanto boom en los últimos años. Y es que dentro de ella se encuentran las famosas redes neuronales, anteriormente era imposible entrenarlas en un periodo de tiempo aceptable. Gracias a la explosión del uso del ordenador personal, ha llevado a un desarrollo de la potencia de computación, el ordenador más rápido era el más vendido. Y, por tanto, se ha obtenido más potencia de computación que ha permitido entrenar estos modelos matemáticos (nunca olvidemos que no dejan de ser modelos matemáticos) en un tiempo mucho menor.
Hay infinitas aplicaciones del Machine Learning a día de hoy, desde el reconocimiento de voz, como en Alexa o Siri, clasificación de los correos Spam, detección de movimientos financieros fraudulentos, recomendaciones personalizadas como las que ves en la lupita de Instragram, Netflix o YouTube. Y así podríamos estar durante un par de posts.
El Deep Learning es una sub-rama del aprendizaje automático que se basa en la creación de redes neuronales artificiales con muchas capas ocultas. Estas redes neuronales son capaces de aprender a partir de grandes cantidades de datos, y su estructura jerárquica permite que las características más complejas sean derivadas de características más simples.
En el Deep Learning, las redes neuronales se entrenan para realizar tareas específicas, como la clasificación de imágenes, el reconocimiento de voz y la traducción automática, a partir de una gran cantidad de datos etiquetados. A medida que las redes neuronales reciben más y más datos, van perfeccionando su capacidad para realizar estas tareas y mejorando su precisión.
El Deep Learning se diferencia del Machine Learning tradicional en que las redes neuronales son capaces de aprender de forma autónoma, sin la necesidad de una programación explícita. Además, el Deep Learning es más escalable que el Machine Learning, lo que significa que puede manejar grandes cantidades de datos y realizar tareas complejas con una alta precisión.
Debido a su capacidad de aprendizaje de forma autónoma y de manejo de grandes cantidades de datos, el Deep Learning está teniendo un impacto cada vez mayor en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la robótica, la medicina, la seguridad y la finanzas. Entre estas aplicaciones destacan la generación de imágenes y texto, como DALL·E 2 o ChatGPT, o el análisis de imágenes y vídeos para la detección de objetos y personas.
Espero que os haya gustado este tema, vamos a ir profundizando más en las próximas semanas. De hecho, para la próxima, nosotros seremos quienes creemos nuestro primer modelo de redes neuronales.
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