¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial?

Los humanos han soñado con crear máquinas inteligentes desde la antigüedad, pero solo hicieron los primeros intentos de hacerlo a principios de los años 50. Ahora, en 2021, ya tenemos a nuestra disposición una serie de herramientas para convertir esos sueños en realidad.

Dicho esto, el tema sigue siendo bastante complejo. Es exactamente por eso que estamos aquí para responder a la pregunta: ¿cómo funciona la Inteligencia Artificial?

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial (IA) es una ciencia interdisciplinaria centrada en la construcción de máquinas capaces de completar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

Las máquinas equipadas con esta tecnología son capaces de aprender de la experiencia, procesar datos y reconocer patrones de una manera que imita con éxito el comportamiento humano.

Fundamentalmente, la IA puede realizar esas tareas sin recibir instrucciones explícitas: sus algoritmos procesan datos de manera similar a la inteligencia natural. Por lo tanto, la IA puede tomar decisiones razonables basadas en datos sólidos, así como predecir sus consecuencias de largo alcance.

• Si desea obtener más información sobre la IA en los negocios, consulte nuestra Guía de inteligencia artificial.

¿Cuáles son los tipos de Inteligencia Artificial?

Antes de explicar cómo funciona la Inteligencia Artificial, debemos subrayar el hecho de que existen diferentes tipos de IA que exploran varios ámbitos de tareas y mecanismos. La tecnología en sí se divide en tres amplias categorías:

• IA estrecha, también llamada "IA débil".
• Inteligencia Artificial General (AGI), también llamada “IA General”.
• Súper Inteligencia Artificial (ASI), también llamada “IA Fuerte”.

Inteligencia artificial estrecha

Este es el tipo de IA más reconocido, ya que se usa ampliamente en muchos campos diferentes. La Inteligencia Artificial Estrecha (también llamada IA ​​débil) generalmente se enfoca en realizar una tarea en particular y está destinada a imitar solo a la inteligencia humana. Por lo general, opera bajo una serie de limitaciones, requiere supervisión previa y entrega de insumos.

Aunque es posible que no haya oído hablar del término antes, existe una gran posibilidad de que haya utilizado una herramienta impulsada por IA estrecha en algún momento. Algunos ejemplos del uso de Narrow AI incluyen algoritmos de búsqueda de Google, software de reconocimiento de imágenes o asistentes personales como Alexa o Siri.

Inteligencia artificial general

Se supone que AGI es más complejo que Narrow AI. El objetivo aquí es que la máquina realice tareas tal como lo haría un humano y sea capaz de resolver problemas por sí misma . Por lo tanto, la IA general debería superar las limitaciones de la IA limitada. No solo podría usarse para una gran variedad de tareas en lugar de solo una, sino que se supone que, al igual que un ser humano, debería poder aplicar lo que aprendió de un campo a otro.

Contrariamente a algunos titulares sensacionalistas que puede haber visto a lo largo de los años, la Inteligencia Artificial General aún no se ha desarrollado, y algunos incluso argumentan que simplemente no es posible. Simplemente tendremos que esperar y ver qué nos depara el futuro.

Súper inteligencia artificial

Si bien muchos creen que podremos crear AGI en algún momento en el futuro, la Súper Inteligencia Artificial se considera una obra de ficción en su mayor parte.

Se supone que ASI es el tipo de IA más avanzado, que no solo imita la inteligencia humana, sino que también es capaz de realizar la autoconciencia . Equipa a las máquinas con emociones, creencias y deseos típicos de los humanos. Crucialmente, ASI no solo alcanza sino que también supera las habilidades humanas.

Ahora que conocemos los principales tipos de IA, ¡vamos a la esencia!

¿Cómo funciona la IA?

La Inteligencia Artificial se basa en varias disciplinas que llevamos años desarrollando. La IA moderna está inspirada y respaldada por la filosofía, la economía, la medicina, las matemáticas, la psicología, la neurociencia, etc.

Explicar cómo funciona el desarrollo de IA es bastante simple: utiliza grandes conjuntos de información y datos para que la máquina aprenda y realice tareas basadas en ese conocimiento.

La creación de un conjunto de algoritmos que puedan garantizar el rendimiento de la IA es un proceso complejo de ingeniería inversa de las capacidades, los comportamientos y los rasgos humanos.

Pero para comprender completamente cómo se hace todo, es esencial comprender que la inteligencia artificial se basa en algunos subdominios que se pueden aplicar a una serie de proyectos, y su combinación cuidadosa da como resultado máquinas que se comportan de manera inteligente. Habiendo dicho eso, repasemos los subcampos de IA más importantes y veamos de qué están hechos.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es, con mucho, el método de IA más utilizado. El alcance de ML es enseñar a una máquina a tomar decisiones basadas en experiencias pasadas, entradas estructuradas y semiestructuradas. Se trata de analizar datos, reconocer patrones y generar un resultado razonable. Es ampliamente utilizado donde existe la necesidad de automatizar y optimizar tareas normalmente realizadas por humanos.

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Aprendizaje profundo

A menudo confundido con ML, Deep Learning es, de hecho, la faceta específica de ML centrada en enseñar a la máquina a procesar datos a través de un tipo especial de algoritmos muy complejos: redes neuronales. Es una técnica de referencia cuando queremos crear aplicaciones inteligentes que se ocupan de imágenes, videos, texto y sonido. Con Deep Learning, puede descubrir patrones de datos ocultos que de otro modo no encontraría.

Procesamiento natural del lenguaje

La PNL es una herramienta enfocada en la exploración del lenguaje: lectura, interpretación y producción de texto y habla. Los mecanismos de PNL son capaces no solo de comprender sino también de responder al usuario en un asunto similar a la conversación humana. Con NLP, la máquina puede identificar el significado de las palabras e incluso comprender el contexto detrás de ellas, ya que se usa ampliamente en los asistentes de voz, incluidos Google Assistant y Siri.

Visión por computador

Esta parte de la tecnología de IA está dedicada al estudio de objetos visuales. Combinado con técnicas de Deep Learning, Computer Vision es capaz de interpretar el contenido de imágenes y videos. Con la visión por computadora podemos, por ejemplo, autenticar a la persona que quiere usar nuestros servicios, clasificar los objetos que se encuentran en las imágenes y buscar contenido por imágenes.

Red neuronal artificial

La idea de una red neuronal se basa libremente en cómo se construye un cerebro humano. Las redes neuronales son algoritmos construidos a partir de bloques secuenciados, llamados capas. Están hechos de un conjunto complejo de algoritmos que hacen posible procesar datos de muchas maneras, dependiendo de la aplicación. Esto permite que las redes neuronales manejen datos tan complejos como videos, imágenes y texto.

Computación cognitiva

La computación cognitiva es el mecanismo de inteligencia artificial más nuevo que intenta imitar el cerebro humano. Analiza varios contenidos, incluidos texto, voz y materiales visuales, de la misma manera que lo hacen los humanos. El objetivo es que la máquina sea capaz de resolver problemas complejos y de encontrar las respuestas más razonables. Puede ser una herramienta muy útil para ayudar a los seres humanos en su trabajo y encontrar soluciones que de otro modo nos perderíamos.

Cómo elegir las soluciones de Inteligencia Artificial adecuadas

Para decidir con éxito qué tipo de tecnología de IA es la más adecuada para su proyecto, es crucial analizar cuidadosamente las necesidades de su negocio, las características deseadas del producto y los activos tecnológicos a su disposición.

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