Ahora mismo, cuando vivimos en un gran auge de la inteligencia artificial como nunca se vio en otra tecnología, es natural preguntarnos sobre su funcionamiento.
Así que hoy te enseñaremos todo sobre los mecanismos de esta tecnología. Ya sea para que hables de ello a tus amigos como un profesional en el bar, o para adentrarte genuinamente en la IA.
Pero, para conocer dicho funcionamiento a la perfección, primero debemos definir bien qué es la Inteligencia artificial exactamente:
La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se dedica a crear sistemas o máquinas que emulan la inteligencia humana para realizar tareas y que pueden mejorar con la información que recopilan.
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Aunque las anteriores declaraciones deberían enmarcarse entre comillas, pues aún no estamos de acuerdo ni comprendemos bien qué significa la palabra ‘inteligencia’.
Aun así, esta tecnología puede tener diferentes niveles de complejidad y capacidad, desde la más simple que ejecuta una tarea específica hasta la más avanzada que supera las habilidades humanas.
También vale decir que la IA es una tecnología que tiene un gran potencial para mejorar nuestra vida, pero también plantea algunos desafíos éticos y sociales, como el impacto en el empleo, la privacidad, la seguridad o la responsabilidad. Pero ese es un tema para otro artículo…
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¿Qué elementos componen a la inteligencia artificial?
¿Qué compone a la inteligencia artificial?
Asimismo, es importante entender que este recurso se compone de varios elementos. Es decir, que se trata de una fusión de filosofía, matemáticas, ciencias económicas, neurociencia, psicología, ingeniería informática, teoría de control y cibernética y lingüística.
A continuación, explicaremos cada uno de ellos y cómo inciden en esta área:
La filosofía
Por ejemplo, la filosofía que ayuda a entender nuestras acciones y consecuencias para tomar mejores decisiones. Aunque no comprendan de normas morales, los sistemas inteligentes modernos pueden construirse siguiendo diferentes enfoques filosóficos para que estos sistemas tomen decisiones correctas, reflejando la forma en que un ser humano ideal pensaría y se comportaría.
Además, la filosofía les ayuda a ‘pensar’ y comprender la naturaleza del conocimiento y a establecer la conexión entre el conocimiento y la acción.
Las matemáticas
Por su parte, las matemáticas son vitales para construir sistemas inteligentes capaces de resolver problemas universales. Tanto, que esta tecnología es inconcebible sin ella:
La lógica, la computación y la probabilidad son fundamentales para que las máquinas entiendan las matemáticas. Los algoritmos de la inteligencia artificial se basan en teoremas, hipótesis y más, siguiendo una lógica predefinida para llegar a un resultado computacional.
La probabilidad hace predicciones precisas de resultados futuros, en los que los algoritmos de IA basarán sus decisiones.
Neurociencia
En cuánto, la neurociencia estudia cómo funciona el cerebro, por lo que es una materia de total interés aquí. Aunque las computadoras son millones de veces más rápidas que el cerebro humano, nuestro órgano aún tiene la ventaja en términos de capacidad de almacenamiento e interconexiones.
Entretanto, la psicología es vista como el punto medio entre la neurociencia y la filosofía, ya que intenta comprender cómo nuestro cerebro reacciona y responde a su entorno, lo cual es importante para construir un sistema inteligente.
Informática
Como no podía ser menos, la ingeniería informática es otra de esas materias esenciales. Con ella traducimos todas las teorías y conceptos a un lenguaje legible por máquina para que pueda hacer sus cálculos y producir un resultado que podamos entender.
Cada avance en la ingeniería informática abre más posibilidades para construir sistemas de inteligencia artificial aún más potentes, que se basan en sistemas operativos avanzados, lenguajes de programación, sistemas de gestión de la información, herramientas y hardware de última generación.
La lingüística
Por último, la lingüística es crucial debido a que la capacidad de procesar el lenguaje natural es necesaria para la comunicación entre humanos y máquinas. Más adelante mencionaremos otros aspectos interesantes de esta rama.
Por ahora, diremos que gracias a ella hoy podemos interactuar con ChatGPT, a pesar de que hace tan solo unos meses era una leyenda famosa por un ingeniero de Google despedido.
Vale aclarar que la lingüística computacional es el campo que estudia cómo la máquina puede comprender y producir lenguaje humano.
El procesamiento del lenguaje natural se utiliza en una variedad de aplicaciones de inteligencia artificial, como chatbots, asistentes virtuales y sistemas de traducción automática.
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Explicando cómo exactamente funciona la IA
Así funciona la IA
Entendiendo los anteriores puntos ya tendrás una mejor noción de cómo funciona la inteligencia artificial. Así que podemos pasar a explicar a mayor profundidad:
La IA funciona mediante algoritmos, es decir, instrucciones o reglas que siguen las máquinas para procesar datos y resolver problemas.
Los algoritmos de la IA pueden ser de diferentes tipos, según el grado de aprendizaje y adaptación que tengan.
Algunos son fijos y solo hacen lo que se les programa, mientras que otros son flexibles y pueden aprender de los datos y modificar su comportamiento.
En este punto es necesario entender que la IA se compone de varias disciplinas o subcampos, que se ocupan de aspectos específicos de la inteligencia, como el lenguaje, la visión, el razonamiento o el aprendizaje.
Cada una de estas disciplinas tiene sus propios métodos y aplicaciones.
En los siguientes textos, explicaremos cómo funciona cada uno de dichos subcampos.
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Cómo funciona el aprendizaje automático
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de enseñar a las máquinas a aprender de los datos y a realizar tareas complejas sin necesidad de programarlas explícitamente.
¿Cómo lo hacen? La magia está en los algoritmos que les permiten extraer información útil de los datos, encontrar patrones ocultos y adaptarse a nuevas situaciones.
Existen diferentes tipos de aprendizaje automático según el tipo de datos que se utilizan y el objetivo que se persigue. Por ejemplo, el aprendizaje supervisado consiste en proporcionar a la máquina ejemplos de entradas y salidas deseadas, para que pueda aprender la relación entre ellas y aplicarla a casos nuevos.
Un ejemplo de esto es el reconocimiento facial, donde se le muestra a la máquina imágenes de personas con sus nombres, para que pueda identificarlas en otras fotos.
El aprendizaje no supervisado consiste en darle a la máquina solo datos de entrada, sin indicarle qué salida esperamos, para que pueda descubrir por sí misma la estructura o los grupos que existen en los datos.
Un ejemplo de esto es el análisis de clientes, donde se le da a la máquina información sobre sus hábitos de compra, para que pueda segmentarlos en diferentes perfiles.
Aprendizaje por refuerzo
Contrario al punto anterior, el aprendizaje por refuerzo consiste en hacer que la máquina interactúe con un entorno dinámico, donde recibe una recompensa o un castigo según el resultado de sus acciones, para que pueda aprender a optimizar su comportamiento.
Un ejemplo de esto es el ajedrez, donde la máquina juega contra sí misma o contra otros jugadores, y recibe una puntuación según gane o pierda.
El aprendizaje automático tiene muchas aplicaciones en diversos campos, como la medicina, la educación, la seguridad, el entretenimiento o el comercio. Gracias a esta tecnología, las máquinas pueden ayudarnos a resolver problemas complejos.
Para ello, utiliza algoritmos que procesan los datos en varias capas o niveles de abstracción, cada una de las cuales se encarga de extraer características o patrones relevantes.
Por ejemplo, en el caso de las imágenes, la primera capa puede detectar los bordes, la segunda las formas, la tercera los objetos y así sucesivamente.
El aprendizaje profundo puede ser supervisado o no supervisado, según si se le proporciona o no a la máquina la salida deseada para cada dato de entrada. De esta forma, la máquina puede aprender a clasificar, reconocer, generar o predecir datos a partir de ejemplos o de forma autónoma.
Además, tiene muchas aplicaciones en diversos campos, como la visión artificial, el reconocimiento del habla, el procesamiento del lenguaje natural o los motores de recomendación.
Gracias a esta técnica, las máquinas pueden realizar tareas que antes solo podían hacer los humanos, como describir imágenes, traducir textos, identificar rostros o sugerir productos.
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Las redes neuronales
Son un tipo de inteligencia artificial que se inspira en el cerebro humano para procesar información y aprender de ella. Una red neuronal está formada por muchas unidades llamadas neuronas artificiales que se conectan entre sí mediante sinapsis que transmiten señales.
Las neuronas artificiales tienen algo de similitud con las de nuestro cerebro, pues reciben datos de entrada, los procesan y generan una salida. Para hacer esto, cada neurona tiene un peso que modifica el valor de la entrada y una función de activación que determina si la neurona se activa o no.
Las neuronas se organizan en capas, donde cada capa se conecta con la anterior y la siguiente. La primera capa recibe los datos de entrada y la última capa produce la salida deseada.
Para que una red neuronal pueda aprender, necesita un proceso de entrenamiento. Esto consiste en proporcionar a la red datos de entrada y salida conocidos, y comparar la salida que genera la red con la salida esperada.
Si hay una diferencia, se ajustan los pesos de las neuronas para reducir el error. Este proceso se repite muchas veces hasta que la red logra aprender el patrón que relaciona los datos de entrada y salida.
Lo sorprendente es que las redes neuronales no necesitan ser programadas explícitamente para resolver estos problemas, sino que aprenden por sí mismas a partir de los datos.
Computación cognitiva
Hablemos ahora de otro ámbito menos conocido y tal vez te suene complejo, como lo es la computación cognitiva:
El procesamiento de lenguaje natural es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras entender, procesar y generar lenguaje como lo hacen las personas. El lenguaje puede ser hablado o escrito, y puede tener diferentes formas y estilos.
Como ya lo dijimos, este es el responsable de que los chatbots conversacionales sean una realidad.
El procesamiento de lenguaje natural funciona mediante el aprendizaje automático, que es la capacidad de las computadoras de aprender a partir de los datos.
Estos sistemas almacenan las palabras y las formas en que se combinan, y los introducen en motores que los procesan según reglas gramaticales o hábitos lingüísticos reales. Así, el sistema usa estos datos para encontrar patrones y predecir lo que viene después.
Hay que mencionar que el procesamiento de lenguaje natural realiza varios tipos de análisis sobre el lenguaje:
- El morfológico que se centra en distinguir los distintos tipos de palabras (verbos, sustantivos, preposiciones, etc.) y sus variaciones (género, número, tiempo, etc.).
- Análisis sintáctico que separa unas frases de otras y analiza las partes que las componen (sujeto, verbo, predicado) para así poder extraer su sentido.
- También el semántico que interpreta el significado de las palabras y las frases según el contexto y el conocimiento previo.
- Además del pragmático que tiene en cuenta el propósito y la intención del lenguaje, así como las normas sociales y culturales que lo rigen.
¿Qué tecnología requiere la IA para su funcionamiento?
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Más allá de los elementos mencionados, sacaremos a la luz a otros recursos requeridos por la Inteligencia artificial para desplegarse:
1) En primer lugar, vale destacar que la IA se nutre de los datos y ha crecido en importancia junto con el rápido aumento de los datos, gracias a desarrollos como “Internet de las cosas”, que produce una gran cantidad de datos de los dispositivos conectados. Sin estos avances, la IA tendría muchas menos aplicaciones potenciales. Así que podemos catalogar a los datos como un tipo de combustible para el mantenimiento y crecimiento de esta tecnología.
2) Otro facilitador clave del valor creciente de la IA son las unidades de procesamiento gráfico (GPU). Las GPU son fundamentales para proporcionar a los sistemas de IA el poder de realizar millones de cálculos necesarios para el procesamiento interactivo. Proporcionan la potencia informática necesaria para que la IA procese e interprete rápidamente los grandes datos. Esto ha llevado a que la IA tenga más capacidad para aprender y mejorar a medida que procesa más datos. En la actualidad se mejora tanto en la creación de chips adaptados para esta tecnología como el desarrollo de inteligencias artificiales que demandan de muy pocos recursos.
3) A su vez, el procesamiento inteligente de datos también ha sido clave en el crecimiento de la IA. Los algoritmos nuevos y más avanzados permiten que los sistemas de IA analicen datos más rápido y en múltiples niveles simultáneamente, ayudando a esos sistemas a analizar conjuntos de datos mucho más rápido para que puedan comprender mejor y más rápidamente sistemas complejos y predecir eventos raros. Gracias a esto, la IA puede identificar patrones en los datos y tomar decisiones más precisas.
