La Inteligencia Artificial está en nuestro día a día pero ¿Cómo se utiliza?¿ Cuáles son las más utilizadas?
Antes de dar respuesta a estas preguntas, creemos importante que entiendas la diferencia entre la Inteligencia Artificial y un programa informático.
¿En qué se diferencia un software de Inteligencia Artificial de un programa de ordenador?
Un programa informático es una lista de órdenes que le dice al ordenador lo que tiene que hacer. Por ejemplo «Haz una suma, escribe el resultado en pantalla, Baja el volumen», etc. Los programas tienen condiciones del tipo «si pasa esto, entonces esto y si pasa esto otro, entonces esto otro». Estas órdenes abarcan todas las variables a las que se enfrenta un ordenador. Con un programa informático, la máquina no piensa. Hace lo que se le dice.
Lo innovador de la IA es que no se limita a órdenes y ejecutarlas para obtener un resultado, la IA busca los resultados con unos pocos datos. para ello debe aprender para poder realizar desde tareas sencillas a otras más complejas. Y practicar para mejorar. Imitando mecanismos de aprendizaje humano. Por ejemplo, si va a usarse para identificar fotos de perros debe procesar miles de fotos de perros, para aprender a distinguirlos y recibir feedback cuando falla o acierta. Este tipo de estructura (aprendizaje, entrenamiento, y resultados) es común para las IA’s que tienen que realizar tareas mecánicas y repetitivas, o que trabajan con el lenguaje humano, como un asistente virtual.
Ahora que sabes la diferencia entre programa informático e IA. hablemos de los tipos de inteligencias artificiales más utilizadas.
Los 4 tipos de Inteligencia Artificial más utilizados en la actualidad
No cabe duda que la inteligencia artificial llego para quedarse, están en nuestra actividad profesional, entretenimiento, etc..
1)Machine Learning (Aprendizaje automático)
El Machine Learning (aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas) es la capacidad que tiene una IA, un software o un robot para aprender por su cuenta. El Machine Learning sigue los pasos clásicos de la IA: Aprendizaje, entrenamiento y resultados.
Este Machine Learning suele ser de dos tipos:
- Supervisado: el desarrollado le dice lo que hace bien o mal.
- No supervisado: la propia IA tiene que aprender a descubrir lo que hace bien y lo que hace mal, en función de unas reglas que diseña el desarrollador.
Se suele usar en los asistentes virtuales, el diagnóstico de enfermedades, prevención de riesgos, videojuegos, etc…
2)Sistema experto
Son sistemas que trabajan a través de lógica racional. Intenta emular a un experto humano en una determinada materia. Desde un trabajador de atención al cliente a una escritora, un comentarista de deportes o un médico.
3)Deep Learning (aprendizaje profundo)
El Deep Learning es un tipo de aprendizaje automático cuyo objetivo va más allá, abarcando y procesando más datos al mismo tiempo. Utiliza redes neuronales para aprender a través de capas de información cada vez más abstractas, como haría nuestro cerebro. Si tiene que buscar caras en una foto por ejemplo, comienza con información sencilla, como separar según la forma, para diferenciarla de una mano. irá añadiendo capas cada vez más abstractas y generales, hasta que al final sea capaz de responder a la pregunta, ¿Qué es una cara? hasta no cometer ningún fallo.
El aprendizaje profundo o Deep Learning es esencial para trabajar con el Big Data, o grandes cantidades de datos. Sus usos van desde reconocimiento facial, coloración automática de imágenes en blanco y negro, traducción automáticas de textos e imágenes, aplicaciones para campañas de marketing que identifican clientes potenciales y más.
4)Redes neuronales
A diferencia de otros sistemas que imitan el comportamiento del cerebro humano, las redes neuronales intentan copiar el comportamiento de las neuronas. Una neurona artificial recibe datos de entrada, aplica operaciones matemáticas y una función de activación y genera un resultado. Es un mecanismo sencillo, pero la complejidad llega cuando millones de neuronas trabajan en paralelo para crear Redes Neuronales Artificiales, o RNA. No siguen órdenes, sino que se asocian entre sí y cambian sus entradas y salidas mediante el aprendizaje y el error, según la tarea encomendada.
Las redes neuronales son útiles para reconocer un patrón o asociar ideas. Se utilizan en cosas como el control de robots, reconocimiento de imágenes y textos, procesamiento de lenguaje natural, etc.
