¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) se basa en algoritmos que producen resultados específicos según la entrada que reciben. A diferencia de los programas informáticos tradicionales, la IA es capaz de reconocer patrones, anticipar situaciones, razonar de forma deductiva y tomar decisiones. Estas capacidades permiten automatizar tareas que normalmente requerirían trabajo intelectual humano, como el análisis de grandes volúmenes de datos complejos para descubrir patrones ocultos. En la era del big data, esta capacidad de análisis avanzado puede ser crucial para que las empresas obtengan una ventaja competitiva en sus mercados.

El aprendizaje simbólico fue la primera forma de inteligencia artificial desarrollada. Inicialmente utilizado para robótica, este tipo de IA permite a los robots ver y moverse para realizar tareas específicas en entornos regulares y controlados, como las líneas de ensamblaje en la fabricación. Los programas virtuales de ajedrez y damas son otros ejemplos de aplicaciones de aprendizaje simbólico que utilizan lógica formal para lograr resultados claramente definidos.

En estos tipos de aplicaciones de IA, las acciones se basan en el entorno observado y el objetivo a alcanzar. Las heurísticas (pautas) o la adición de nuevos algoritmos en respuesta a experiencias pasadas dan lugar a aplicaciones de IA más avanzadas que mejoran con el tiempo. Es la incorporación de estas heurísticas a los sistemas de inteligencia artificial lo que constituye la creación de aprendizaje automático basado en reglas.

El aprendizaje automático es una forma de IA que se centra en el desarrollo de la capacidad del sistema de inteligencia artificial para mejorar su funcionamiento basándose en experiencias previas. Las características de aprendizaje profundo son un componente de los sistemas avanzados de aprendizaje automático que permiten el reconocimiento de patrones multidimensionales en datos complejos, que generalmente combinan información cualitativa y cuantitativa con diferentes grados y consistencia de estructuración. Es el desarrollo del aprendizaje automático lo que ha ampliado las capacidades de la inteligencia artificial de manera que la IA sea mucho más reconociblemente cognitiva.

En el aprendizaje automático basado en reglas, la funcionalidad está gobernada por un conjunto creciente de heurísticas basadas en métricas de rendimiento pasadas captadas por el sistema. Estas reglas determinan cómo procesan la información los programas de inteligencia artificial dadas ciertas condiciones, utilizando puertas lógicas de tipo si-entonces. En el desarrollo de IA con aprendizaje supervisado, el sistema de inteligencia artificial identifica las reglas que aplicará para mejorar su propia funcionalidad con el tiempo. Este tipo de aprendizaje automático permite que la IA imite cómo aprenden los cerebros reales, permitiendo una mejora continua y autónoma de la producción intelectual a través de la experiencia adquirida.

El aprendizaje automático permite avances significativos en la visión por computador en comparación con la generación anterior de IA basada en aprendizaje simbólico. La primera generación de visión por computador percibía muchos menos detalles y requería coincidencias mucho más exactas con la información almacenada para funcionar. La visión por computador se vuelve mucho más general con el aprendizaje automático, capaz de producir juicios sobre imágenes grabadas basándose en una comprensión más amplia. En lugar de depender de formas, medidas y otros factores coincidiendo dentro de parámetros específicos, la última generación de visión por computador puede detectar correspondencias de muchos tipos entre conjuntos de imágenes dentro de una categoría específica. Por ejemplo, aunque una imagen de la cara de un perro puede parecer muy diferente de perfil, con suficiente información clasificada, un programa de visión por computador de inteligencia artificial puede clasificar ambas imágenes adecuadamente como pertenecientes a la clase de perro. Utilizando aprendizaje supervisado, los desarrolladores pueden corregir la salida de los programas de visión por computador de inteligencia artificial y permitir que el código se ajuste automáticamente su propio funcionamiento para mejorar la precisión en ejercicios posteriores.

Las redes neuronales artificiales representan el máximo exponente del aprendizaje automático. Comenzando con redes neuronales convolucionales (CNN), y evolucionando hacia redes neuronales recurrentes (RNN) con memoria a largo y corto plazo (LSTM) y/o aprendizaje por refuerzo, los programas de inteligencia artificial más avanzados que se desarrollan hoy en día están potenciados por algoritmos de aprendizaje profundo.

En las redes neuronales artificiales, los parámetros funcionales (o neuronas) están interconectados en múltiples capas que componen la red. La entrada pasa a través de cada neurona y capa de la red, con cada salida de cada capa reflejando el peso relativo que cada neurona dentro de la capa contribuye a la salida. Es esta capacidad de ponderación de la salida de múltiples funciones la que puede ajustarse según los parámetros de rendimiento para mejorar la salida funcional a través de redes neuronales artificiales con el tiempo.

Las redes neuronales artificiales son cruciales para el funcionamiento del software de procesamiento del lenguaje natural más avanzado disponible hoy en día. Aquí, las redes neuronales artificiales ayudan a determinar la semántica del lenguaje a través de su contexto, utilizando inteligencia artificial para hacer los juicios necesarios para determinar el significado y la intención del lenguaje humano.

Las redes neuronales recurrentes (RNN) son particularmente importantes para el procesamiento del lenguaje natural en inteligencia artificial. En las RNN, la información se reprocesa continuamente de forma recursiva, con cada capa neuronal posterior haciendo referencia a la anterior antes de pasar sus propias salidas a la siguiente capa. El procesamiento único de la información en las redes neuronales recurrentes permite que cada palabra se descifre en el contexto de las palabras que la preceden y la siguen, justo como los oyentes humanos comprenden el lenguaje hablado y escrito.

El aprendizaje supervisado permite el ajuste de la salida de cada neurona y capa neuronal, donde el algoritmo se refina por sus programadores basándose en el éxito relativo de su salida observada.

El aprendizaje no supervisado es otra opción para el perfeccionamiento de redes neuronales artificiales. Aquí, la aplicación de inteligencia artificial es libre de identificar cualquier patrón que pueda encontrar a través de conjuntos de datos complejos. Esto puede ser útil para las empresas para determinar los impactos de correlaciones complejas. Un par de ejemplos incluyen cómo los tiempos de entrega pueden afectar los importes y tipos de compras futuras, o cómo los procesos de producción de artículos específicos pueden correlacionarse con reseñas positivas o negativas de productos. En estos casos, la inteligencia artificial puede ser mejor capaz de detectar patrones correlacionales sutiles que los humanos pueden, y ayudar a las empresas a ver los impactos más amplios de cada decisión y cada parte del proceso de producción para una comprensión más holística de sus operaciones y sus oportunidades para mejorar.

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