miércoles, 11 de septiembre de 2024

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

 





Lo que se ha dado en llamar Inteligencia Artificial no es más que un programa informático con la capacidad de realizar alguna de las tareas que podemos resolver los humanos. Estos pueden ser interactivos o bien se aplican a determinadas máquinas para realizar alguna tarea.

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se enfoca en crear sistemas que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción.

Hablar de inteligencia artificial (IA) es algo tan sencillo como hablar de máquinas inteligentes. Es decir, máquinas que están programadas para llevar a cabo determinadas tareas de forma automática sin la necesidad de que los seres humanos supervisen su trabajo.

John McCarthy acuñó en 1956 el término “inteligencia artificial” e impulsó en la década de 1960 el desarrolló del primer lenguaje de programación de IA, llamado LISP. Hoy se utiliza el lenguaje llamado PYTHON.

Python es un lenguaje de programación de alto nivel, interpretado, orientado a objetos y con semántica dinámica desarrollado por Guido van Rossum . Fue lanzado originalmente en 1991. Diseñado para ser fácil y divertido, el nombre "Python" es un guiño al grupo cómico británico Monty Python.

En esencia, se crean a imagen y semejanza de un cerebro humano. Compuesta por capas de nodos interconectados –denominados neuronas artificiales o perceptrones–, cada neurona artificial recibe aportes, ejecuta cálculos y genera un resultado.

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se enfoca en crear sistemas que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción.

 

 CLASIFICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La IA se puede clasificar de diversas maneras de acuerdo a sus capacidades, funciones y aplicaciones. Presento algunas de las clasificaciones más comunes:

POR CAPACIDAD DE ACCIÓN

IA débil o estrecha: Se centra en una tarea específica y tiene un nivel limitado de inteligencia. Algunos ejemplos son los chatbots de atención al cliente y los sistemas de recomendación de películas en plataformas de streaming.

Un chatbot es un software basado en Inteligencia Artificial capaz de mantener una conversación en tiempo real por texto o por voz. En el primer caso, nos encontramos con los chatbots de atención al cliente que podemos encontrar en webs de bancos, seguros, viajes, restauración, etc.

La palabra "streaming" se refiere a cualquier reproducción de audio, video y otros contenido multimedia en un dispositivo en tiempo real a través de Internet.

IA general o fuerte: Tiene la capacidad de cumplir con cualquier tarea intelectual que un humano puede hacer. Aunque aún está en desarrollo y no se ha alcanzado plenamente, es el objetivo final de muchos investigadores en el campo.

Superinteligencia artificial: IA capaz de superar los conocimientos y capacidades de los humanos.

 

 POR FUNCIONALIDAD

IA reactiva: Se basa en patrones y datos específicos para tomar decisiones sin la capacidad de aprender o adaptarse a nuevas situaciones. Un ejemplo clásico es Deep Blue de IBM, que derrotó al campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov, en 1997.

IA basada en la memoria: Posee recuerdos y puede usar la información almacenada para tomar decisiones. Los sistemas de recomendación de productos en línea son un ejemplo de esta categoría.

IA de aprendizaje limitado: Puede aprender y adaptarse a partir de la información proporcionada, pero tiene limitaciones en términos de autonomía. Los chatbots avanzados y algunos asistentes virtuales entran en esta categoría.

IA autoconsciente: Aunque es más teórica que práctica en la actualidad, se refiere a una IA con conciencia propia y capacidad de sentir emociones y tener autoconciencia.

 

POR ESTRUCTURA Y CAPACIDAD DE PROCESAMIENTO

IA simbólica: Se basa en reglas y lógica para tomar decisiones. Se utiliza principalmente en sistemas expertos.

IA subsimbólica: Se basa en redes neuronales y aprendizaje automático para procesar información y aprender de los datos. Las redes neuronales y el aprendizaje profundo (deep learning) son ejemplos de esta categoría.

Estas clasificaciones ofrecen una estructura para entender mejor las capacidades y limitaciones de la inteligencia artificial en función de sus aplicaciones y métodos de funcionamiento. 


TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Determinar un número exacto de tipos de IA es muy difícil, ya que las categorías pueden superponerse y evolucionar con el tiempo. Sin embargo, es común clasificarla en varias clases principales según sus capacidades y aplicaciones. Simplificando tenemos:

1. Sistemas expertos

Estos son programas informáticos diseñados para imitar la toma de decisiones y el razonamiento humano en áreas específicas, como diagnósticos médicos o análisis financieros.

Por ejemplo, un sistema de diagnóstico médico podría utilizar un sistema experto para analizar síntomas presentados por un paciente, así como revisar historiales clínicos y literatura médica para ofrecer un diagnóstico preliminar o sugerir tratamientos.

2. Redes neuronales artificiales

Estas son estructuras inspiradas en el sistema nervioso central de los animales, diseñadas para reconocer patrones. Se utilizan ampliamente en tareas como reconocimiento de voz, imágenes y análisis de datos.

Aplicaciones de redes sociales como Facebook utilizan redes neuronales para reconocer y sugerir etiquetas en fotos, identificando amigos automáticamente.

3. Deep learning

Es una subcategoría del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con múltiples capas (denominadas "profundas") para analizar varios factores de datos. Es la tecnología detrás de muchos avances recientes en reconocimiento de voz, imagen y procesamiento del lenguaje natural.

Las plataformas de streaming como Netflix o Spotify utilizan deep learning para analizar el comportamiento del usuario, recomendando películas, series o música basada en preferencias y patrones de consumo.

4. Robótica

Aunque puede implicar más que solo inteligencia artificial, la robótica se beneficia enormemente de la IA para permitir a los robots realizar tareas autónomamente, adaptarse a su entorno y aprender de experiencias pasadas.

Los robots industriales en fábricas automotrices ensamblan vehículos de manera eficiente, realizando tareas repetitivas como soldadura, pintura o montaje.

5. Agentes inteligentes

Estos son sistemas que perciben su entorno y actúan de manera autónoma para lograr objetivos específicos. Pueden ser tan simples como un agente de software que navega por un sitio web o tan complejos como un vehículo autónomo que navega por el tráfico.

Por ejemplo, los chatbots de servicio al cliente en sitios web de comercio electrónico interactúan con los usuarios, respondiendo preguntas sobre productos, ayudando en el proceso de compra o solucionando problemas comunes, mejorando así la experiencia del cliente.

Cada uno de estos tipos tiene sus propias aplicaciones, beneficios y desafíos y juntos representan la diversidad y potencia de la inteligencia artificial en la actualidad.

Algunos ejemplos de Inteligencia Artificial que utilizamos habitualmente: contenido en redes sociales, predictivo de Google, recomendaciones de producto, atención al cliente, recomendaciones musicales, mapas e indicaciones, automatización del hogar, filtros de spam.

 

 

 

 


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