La Inteligencia Artificial, conocida también como IA, es un tema cada día más popular, hasta el punto de que toda la sociedad ha escuchado alguna vez este término pero, ¿qué es realmente la IA?, ¿en qué nos afecta esta nueva tecnología? En este artículo haremos una introducción sobre el tema para dar una visión general sobre ello, en qué aspectos de nuestro día a día está presente aún sin saberlo y cómo va a cambiar nuestras vidas en un futuro.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
La inteligencia artificial se basa en combinar algoritmos con la intención de crear máquinas que realicen tareas que normalmente requerirían inteligencia humana, simulando de esta manera la cognición y el comportamiento humano.
Tipos de inteligencia artificial
Podemos dividir este tipo de tecnología en 4 enfoques distintos:
- Sistemas que se comportan como humanos: La idea principal es desarrollar máquinas que realicen funciones para las cuales sería necesaria una persona. Los sistemas de este tipo deben poseer capacidades como:
- Procesamiento del lenguaje natural para poder comunicarse sin ningún problema con otro ser humano
- Razonamiento para utilizar información almacenada para dar respuesta y extraer conclusiones
- Aprendizaje automático para adaptarse a nuevas circunstancias
- Sistemas que piensan como humanos: La idea principal es que las máquinas tengan capacidades cognitivas, que puedan tomar decisiones, resolver problemas e incluso aprender de ellos.
- Sistemas que piensan racionalmente: Se intentan descubrir los cálculos necesarios para percibir, razonar y actuar, en resumen, buscar el patrón que rige el pensamiento racional de un ser humano.
- Sistemas que se comportan racionalmente: Se busca diseñar un agente racional, que actúa buscando el mejor resultado esperado. Para ello debe tener la capacidad para representar el conocimiento y razonar basándose en él.
Ramas de la inteligencia artificial
Machine Learning: Es el diseño de herramientas informáticas que, a través de la experiencia pasada, toman decisiones. Un ejemplo de herramienta que usa Machine Learning y que, además, forma parte de nuestro día a día es el filtro Anti-Spam del correo electrónico, que se encarga de observar miles de correos enviados que han sido calificados posteriormente como Spam para estudiar este factor y filtrar el resto de correos que lleguen para desviarlos a una carpeta secundaria o mostrarlos en la bandeja de entrada.
Machine Learning es aplicado en muchos campos, como pueden ser motores de búsqueda, por ejemplo Google o Yahoo, diagnósticos médicos, en los cuáles se buscan coincidencias entre informes pasados para poder dar un diagnóstico correcto basado en evidencias anteriores y muchos más, como detección de fraude, análisis del mercado, reconocimiento del habla…
Aprendizaje supervisado: En esta rama se entrena al algoritmo a partir de un conjunto de datos etiquetados con una respuesta correcta. Una vez el sistema ha entrenado con el conjunto anterior, recibe nuevos datos sin etiqueta y debe asignarlos a la correcta utilizando la experiencia que adquirió en la etapa de entrenamiento.
Aprendizaje por refuerzo: El algoritmo aprende observando el feedback de las acciones que realiza, es decir, aprende a través de ensayo-error. Es parecido a cuando jugamos a un nuevo juego en el cuál vamos probando nuevas estrategias y perfeccionamos aquellas que ayudan a superar los problemas que vamos encontrando.
Deep Learning: Es un caso particular de Machine Learning en el cuál se usan redes neuronales para buscar patrones. Las redes neuronales son un modelo de creación que está basado en el funcionamiento del cerebro humano. Están formadas por nodos que funcionan como neuronas que transmiten información entre sí. Los nodos reciben una entrada, la procesan y la envían a otros nodos, transmitiendo así la información entre toda la red.
Algoritmos genéticos: Es un algoritmo basado en la selección natural de Darwin. En este sistema hay una reserva de posibles soluciones a un problema dado. Estas soluciones sufren distintas operaciones para obtener nuevos “hijos” y este proceso se repite constantemente. A cada “hijo” se le asigna un valor basado en una función de evaluación establecida y a los individuos más aptos se les permite tener más “hijos”, siguiendo la teoría de la supervivencia de los más fuertes hasta llegar a un criterio de terminación.
Aplicaciones de la inteligencia artificial
Todo lo contado anteriormente es una revolución en la sociedad actual, puede afectar a la mayoría de las situaciones de nuestro día a día. Algunos cambios importantes pueden ser en:
- Medicina: Los médicos podrían realizar diagnósticos más acertados, lo que conlleva a salvar vidas.
- Automóviles: El mundo del transporte ya ha sido afectado por la IA con la creación de la empresa Tesla que se encarga de la fabricación de coches autónomos. Estos coches tienen la capacidad de aprender de las experiencias y datos de millones de vehículos, pudiendo conseguir un tráfico más eficiente y aumentando la seguridad de los conductores.
- Bancos: Como mencionamos anteriormente, a través de Machine Learning los fraudes pueden ser detectados antes de que ocurran, pues analizando los patrones de gastos pueden identificar actividades ilícitas.
- Educación: A través de la IA se podría personalizar el aprendizaje para facilitar la adaptación de todos los estudiantes al sistema educativo.
- Industria: Se utiliza IA para el mantenimiento predictivo de maquinaria, para la optimización de la cadena de suministro y la automatización de procesos.
- Agricultura: Se aplica Inteligencia Artificial para monitorizar cultivos, gestionar cosechas y optimizar la producción.
Conclusión
Como hemos podido notar durante el artículo, la inteligencia artificial es una tecnología protagonista en nuestro día a día que, además, será incremental con el paso de los años. Es muy interesante y novedosa, por lo que aprender cómo funcionan estos sistemas puede ser importante para nuestro futuro, tanto en la vida laboral como en la rutina, pues tendremos que convivir con todas las variedades vistas de la IA durante este artículo, y muchas más que aparecerán en los próximos años.
Por lo tanto, ¿por qué no asistir a las jornadas Innosoft y aprender más sobre una de las tecnologías más importantes de nuestro presente y, sobre todo, de nuestro futuro?