Inteligencia Artificial

 Funcionamientos

Cómo funciona la inteligencia artificial

La inteligencia artificial funciona combinando grandes cantidades de datos con procesamiento rápido e iterativo y algoritmos inteligentes, permitiendo al software aprender automáticamente de patrones o características en los datos. La inteligencia artificial es un vasto campo de estudio que incluye muchas teorías, métodos y tecnologías, además de los siguientes subcampos principales:

El aprendizaje basado en máquina automatiza la construcción de modelos analíticos. Emplea métodos de redes neurales, estadística, investigación de operaciones y física para hallar insights ocultos en datos sin ser programada de manera explícita para que sepa dónde buscar o qué conclusiones sacar.

Una red neural es un tipo de aprendizaje basado en máquina que se compone de unidades interconectadas (como neuronas) que procesa información respondiendo a entradas externas, transmitiendo información entre cada unidad. El proceso requiere múltiples pases en los datos para hallar conexiones y obtener significado de datos no definidos.

El aprendizaje a fondo utiliza enormes redes neurales con muchas capas de unidades de procesamiento, aprovechando avances en el poder de cómputo y técnicas de entrenamiento mejoradas para aprender patrones complejos en grandes cantidades de datos. Algunas aplicaciones comunes incluyen reconocimiento de imágenes y del habla.

El cómputo cognitivo es un subcampo de la inteligencia artificial que busca una interacción de tipo humano con las máquinas. Utilizando la inteligencia artificial y el cómputo cognitivo, el objetivo final es que una máquina simule procesos humanos a través de la capacidad de interpretar imágenes y el habla – y luego hable de forma coherente como respuesta.  

La visión por computadora se apoya en el reconocimiento de patrones y el aprendizaje profundo para reconocer lo que hay en una imagen o video. Cuando las máquinas pueden procesar, analizar y entender imágenes, pueden capturar imágenes o videos en tiempo real e interpretar sus alrededores.

El procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) es la capacidad de las computadoras de analizar, entender y generar lenguaje humano, incluyendo el habla. La etapa siguiente de NLP es la interacción en lenguaje natural, que permite a los humanos comunicarse con las computadoras utilizando lenguaje normal de todos los días para realizar tareas.

Además, varias tecnologías habilitan y dan soporte a la inteligencia artificial:

Las unidades de procesamiento gráfico son fundamentales para la inteligencia artificial porque aportan gran poder de cómputo requerido para el procesamiento iterativo. Entrenar redes neurales requiere big data, además de poder de cómputo.

Internet de las Cosas genera cantidades masivas de datos de dispositivos conectados, la mayoría de ellos no analizados. La automatización de modelos con inteligencia artificial nos permite usar una mayor parte de ellos.

Se están desarrollando algoritmos avanzados y se combinan en nuevas formas para analizar más datos con mayor rapidez y en múltiples niveles. Este procesamiento inteligente es clave para identificar y anticipar eventos poco comunes, entender sistemas complejos y optimizar escenarios únicos.

Las APIs, o interfaces de programación de aplicaciones, son paquetes portables de código que hacen posible agregar funcionalidad de inteligencia artificial a productos y paquetes de software existentes. Éstas pueden agregar recursos de reconocimiento de imágenes a sistemas de seguridad domésticos y capacidades de preguntas y repuestas que describen datos, crean leyendas y encabezados, o resaltan patrones e insights interesantes en los datos.

En resumen, el objetivo de la inteligencia artificial consiste en proveer software que pueda razonar lo que recibe y explicar lo que produce como resultado. La inteligencia artificial proporcionará interacciones similares a las humanas con software y ofrecerá soporte a decisiones para tareas específicas, pero no es sustituto de los humanos – y no lo será en el futuro cercano. 

¿Qué se necesita para funcionar en inteligencia artificial?

Programar inteligencia artificial no es una tarea sencilla. Hacerlo requiere conocimientos y habilidades de diferentes campos.

En este post veremos en primer lugar los campos en los que necesitas tener conocimientos para programar inteligencia artificial y, en segundo lugar, algunos conceptos adicionales sobre inteligencia artificial.

Conocimientos que necesitas para programar inteligencia artificial

Es probable que, de todos los que vamos a destacar, puedas programar inteligencia artificial sin alguno de estos conocimientos, pero lo ideal es disponer de un mínimo de todos ellos. Esto garantizará que estés en condiciones de solucionar cualquier problema que surja en tu proyecto.

Programación. El propio término de “programar” inteligencia artificial nos indica que es necesario conocer algunos lenguajes de programación para realizar este tipo de proyectos. Entre otros, destacamos Python, R, PHP, Java y C++.

Matemáticas avanzadas. Los lenguajes de programación que acabamos de mencionar se basan en las matemáticas, por lo que conocer cómo funcionan las constantes y las variables, las funciones y otros términos de dicha disciplina va implícito en el aprendizaje para programar inteligencia artificial.

Ingeniería. Al estar directamente relacionada con la innovación y el desarrollo tecnológicos, es obvio que la ingeniería también es necesaria para programar inteligencia artificial.

Otros campos tecnológicos. Conocimientos más específicos en áreas como el big data, el IoT o la robótica complementan muy bien los campos anteriores.

Hojas de cálculo. Cualquier proyecto de inteligencia artificial necesita reunir, organizar y manejar datos de forma rápida, sencilla y eficaz, por lo que los programas como Excel o LibreOffice Calc son extremadamente útiles en la medida en que contribuyen a conseguirlo.

Diseño. Además del lado de programación, es importante que la inteligencia artificial tenga un aspecto reconocible para los sentidos humanos, que sea manejable y, en el caso de que se vaya a vender, que resulte atractiva. Los conocimientos en diseño ayudan a lograr este objetivo, que muchas veces queda relegado a un segundo plano cuando no debería ser así.

Idiomas. Dado que nos movemos en un entorno global, es importante que la inteligencia artificial que programemos cuente con distintas posibilidades en cuanto a idiomas, por lo que deberemos tener conocimientos en aquellos que decidamos incluir en nuestro proyecto y que, por lo general, son más que el español. Además, los lenguajes de programación mencionados anteriormente se basan en el inglés.

Project Management. Programar inteligencia artificial es un proyecto en sí mismo, y la mayoría de las veces requerirá la unión de distintos profesionales expertos en cada uno de los campos recién mencionados. El Project Management o gestión de proyectos es lo que permite que todas las áreas anteriores puedan trabajar en conjunto, sin lo cual ningún proyecto ambicioso concluirá satisfactoriamente.

7 ejemplos de uso de inteligencia artificial en nuestro día a día

1. Los asistentes de voz, los compañeros más fieles

Siri, Alexa o Cortana; nombres que hace algún tiempo no nos hubieran dicho nada, pero que hoy forman parte del día a día de muchos hogares.

En 2003 ya se crearon los primeros asistentes personales, pero no ha sido hasta los últimos años cuando se han puesto de moda. O, ¿quién no le pregunta el tiempo a su altavoz inteligente? Y lo mismo, a la hora de pasar una canción en la ducha.

2. Los smartphones: todo al alcance de la mano

Tu Smartphone es, sin duda, sinónimo de inteligencia artificial. Desde utilizar asistentes de voz como los ya mencionados, hasta el momento de hacer selfies; pasando por el correo electrónico. Todo esto funciona, a partir de IA.

En el caso del correo electrónico, por ejemplo, los distintos servicios utilizan la inteligencia artificial para identificar los mensajes de spam, así como aquellos correos con posibilidad de virus.

3. La robótica en la vida cotidiana: las casas inteligentes

En esta lista de 7 ejemplos de uso de inteligencia artificial en nuestro día a día, no pueden faltar las llamadas Smart houses o casas inteligentes.

La automatización ha llegado al hogar. Robots de cocina, duchas programables en temperatura y música, luces que se encienden solas o rumbas. Sin olvidar, por supuesto, las populares Smart TV, donde dispones de acceso a internet.

4. El monitoreo de las redes sociales

Por otro lado, cabe destacar el famoso algoritmo de las redes sociales. Tanto las notificaciones como los contenidos que visualizas están predispuestos por inteligencia artificial.

La experiencia de usuario es clave para hacer tu navegación a medida. De este modo, si se te ofrece la información que deseas, volverás con más frecuencia.

5. GPS y sistemas de geolocalización en el coche

En primer lugar, la IA es fundamental en los distintos sistemas de navegación. Por ejemplo, Google Maps te avisa de si hay una carretera cortada o de la cantidad de tráfico en tiempo real.

Además, tampoco ya es extraño disponer de un coche con un botón de emergencia. Este acciona un geolocalizador y avisa a las autoridades, en caso de accidente.

6. Comprar por Internet: el caso del E-commerce

En el comercio electrónico, cabe destacar la IA, a la hora de personalizar tu compra. Los productos destacados aparecerán, en función de tus gustos o búsquedas realizadas.

7. Ciberseguridad en la oficina

Finalmente, la IA se emplea para mejorar la ciberseguridad, un aspecto fundamental en tu oficina. De hecho, los ciberataques se encuentran cada vez más presentes en todo tipo de empresas, de ahí que este apartado también forme parte de estos 7 ejemplos de uso de inteligencia artificial en nuestro día a día.