¿Cómo Aprende una Inteligencia Artificial?

21/12/2020

La inteligencia artificial es un término acuñado por John McCarthy en 1958. Este refiere al desarrollo de diversos métodos, así como, algoritmos, los cuales permiten a las computadoras comportarse de manera inteligente. De hecho, se puede decir que, la inteligencia artificial es hacer computacional el conocimiento humano por procedimientos simbólicos o conexionistas, es decir, imitar el comportamiento del ser humano. Es importante destacar que, el pensamiento computacional se refiere a la manera de resolver problemas aplicando la detección de patrones, la abstracción y el razonamiento lógico.

Gracias a los grandes avances tecnológicos, la inteligencia artificial, ha permitido grandiosos progresos en diversas áreas como las finanzas, educación, agrícola, sanidad, comercial, clima, logística; también, las aplicaciones móviles, bots, asistentes virtuales impulsando la aplicación del big Data en todos los campos empresariales. Haciendo indispensable la preparación a través de másters y cursos para, así dominar los espacios de la Date Science.

¿Qué se necesita para programar inteligencia artificial?

Existen una serie de conocimientos y habilidades que se deben considerar al momento de programar inteligencia artificial. Por ejemplo:

Dominar los lenguajes de programación, los cuales son un conjunto de códigos y símbolos como, Java, el cual es considerado como multiuso e ideal para desarrolladores y es el más usado en todo el mundo.  Por otro lado, está, el lenguaje Python, es uno de los más solicitados en Master Data Science Madrid, debido a que, permite diseñar aplicaciones en inteligencia artificial.

De igual modo, está PHP, el cual ofrece excelentes herramientas a los programadores; otro es el C++, es una versión ampliada del lenguaje C; y, Ruby, un lenguaje de programación sencillo, fácil de leer y entender.

También, desarrollar las habilidades en matemáticas avanzadas; ya que, de ello depende que puedas manejar correctamente los lenguajes de programación, variables, constantes y otras funciones de la inteligencia artificial.

Además, es necesario el conocimiento en diversos campos tecnológicos, como el Big Data. Adicional a ello, diseño, idiomas, ingenierías, hojas de cálculo, entre otros. Puedes especializarte en Máster Data Science para Profesionales, Máster Data Engineer, Big Data y Cloud Analytics, entre otros másters y cursos.

Tipos de aprendizaje automático

El “machine learning” o aprendizaje automático, es considerado como una de las disciplinas en el campo de la inteligencia artificial; la cual, a través de algoritmos permite a los ordenadores reconocer los patrones que llegan en datos masivos, y así, poder realizar las predicciones; permitiendo de esta manera, al computador realizar tareas específicas. Esta técnica de aprender automáticamente es indispensable en el Big Data.

Existen diversos tipos de machine learning, descritos a continuación:

  • Supervisado: Se refiere a un proceso de producción de conocimientos, el cual se realiza con un conjunto de datos, los cuales son etiquetados; esto permite que los resultados que arroja la operación sean previamente conocidos. Además, este modelo alimenta a un gran grupo de resultados, los cuales permiten la realización de predicciones y toma de decisiones sobre el comportamiento de los nuevos datos. De hecho, este modelo se incorpora en diversas aplicaciones que sirven de filtros detectores de spam en los emails, así como en captchas, reconocimientos de voz, entre otros.
  • No supervisado: Este modelo de aprendizaje no cuenta con el conocimiento previo de su estructura. Es decir, se enfrenta a un conjunto de datos desordenados, sin etiquetar, y sin variables de salida. La función del aprendizaje no supervisado, es de conseguir información que es clave a través de la exploración de la estructura de los datos que no han sido etiquetados previamente. Existen dos categorías en este aprendizaje automático, clustering y reducción dimensional. El primero, se refiere a la exploración que permite el análisis de datos con el fin de organizar la información en grupos con características similares; esta técnica es la más popular en las estrategias de marketing. El segundo, se encarga de aquellos datos más complejos y que presentan mayor demanda y capacidad de procesamiento; a fin de identificar las correspondencias entre las características del grupo de datos para disminuir las redundancias de los datos y el tiempo de análisis, obteniendo así, información de valor.
  • Semi-supervisado: Se utiliza la combinación del aprendizaje supervisado y no supervisado. Esto permite producir información importante sobre aquellos datos disponibles haciendo uso de los datos etiquetado y no etiquetados.
  • Por refuerzo: Conocido también como Deep Learning, el cual tiene como objetivo principal la construcción de modelos con alto rendimiento en la toma de decisiones tomando en consideración la experiencia pasada; es decir, el conocimiento se obtiene de la propia experiencia. El proceso consiste en prueba y error, y se refuerza con una recompensa cuando se realiza una decisión correcta; esto permite el ajuste en el comportamiento para realizar acciones en el futuro.

A través de la inteligencia artificial se pueden construir modelos en machine learning para identificar el comportamiento de los clientes, los mercados, el marketing, entre otros; y así desarrollar las mejores estrategias.

¿Cuáles son los tipos de IA?

  1. Máquinas reactivas: Como su nombre lo indica, su toma de decisiones se basa en lo que ven en el presente, no guardan recuerdos de sus acciones pasadas. Un ejemplo de este tipo de inteligencia artificial es Deep Blue, la famosa supercomputadora de IBM que fue capaz de derrotar al gran maestro del ajedrez Garry Kasparov. Las máquinas reactivas son creadas para funciones específicas basando sus acciones en lo que ven, no en recuerdos que les permita aprender en relación a ellos.
  2. Memoria limitada: Este tipo de máquinas logran almacenar datos pasados, aunque de manera transitoria. Esto les permite tomar decisiones mirando al pasado para crear patrones de comportamiento. Su desventaja, es el tiempo limitado en que puede aguardar dicha información.
  3. Teoría de la mente: Son máquinas capaces de identificar el comportamiento de todo aquello que las rodea, como personas, animales e inclusive los objetos. Esto en cuanto, a los pensamientos, sensaciones y emociones que afectan las acciones en la interacción social.
  4. Autoconciencia: Muchos opinan que este es el último escalón en la inteligencia artificial. Estas serían máquinas capaces de tener una autorepresentación, conciencia propia y predecir los sentimientos de los demás. 

La inteligencia artificial ya no es ciencia ficción, está inmersa en las estrategias de cada uno de los campos de acción que nos rodean, y forman parte de la evolución de la humanidad.