En este apartado, se abordan los fundamentos teóricos subyacentes a la inteligencia artificial. Se define el concepto de IA y se exploran sus diferentes tipos y enfoques. Se estudian los principios de aprendizaje automático y redes neuronales, así como su aplicación en diversos problemas y contextos. Se discuten también las consideraciones éticas asociadas con el diseño y uso de sistemas de IA.
La inteligencia artificial se define como la capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye habilidades como el razonamiento, el aprendizaje, la percepción y la resolución de problemas.
Existen varios tipos de IA:
Inteligencia Artificial General (IAG):
Se refiere a la capacidad teórica de una máquina para realizar cualquier tarea cognitiva que un humano pueda hacer. A diferencia de la inteligencia artificial especializada, que se enfoca en tareas específicas, la IAG aspira a la creación de sistemas de IA que puedan aprender y razonar de manera generalizada, aplicando su conocimiento a una amplia variedad de dominios y problemas. Aunque aún está en sus primeras etapas, la búsqueda de la inteligencia artificial general, que puede abordar una amplia gama de tareas cognitivas de manera similar a los humanos, sigue siendo una tendencia importante en la investigación en IA.
La Inteligencia Artificial General (IAG) se refiere a sistemas que pueden realizar cualquier tarea cognitiva humana. A diferencia de la IA específica, que está diseñada para tareas concretas, la IAG busca replicar la flexibilidad y capacidad de aprendizaje del cerebro humano.
Inteligencia Artificial Explicable (IAE):
Se refiere a la capacidad de los sistemas de IA para explicar sus decisiones y procesos de manera clara y comprensible para los humanos. Esto es especialmente importante en aplicaciones críticas donde la transparencia y la comprensión son fundamentales, como la atención médica, el sistema judicial y la toma de decisiones autónomas. La IAE busca garantizar que los sistemas de IA sean interpretables y confiables para los usuarios humanos. La IA explicativa se centra en desarrollar sistemas de IA que puedan explicar sus decisiones y procesos de manera comprensible para los humanos, lo que es crucial para la confianza y la aceptación pública de la IA en aplicaciones críticas como la atención médica y la justicia.
La IA explicable es importante porque ayuda a entender cómo toma decisiones la IA. La capacidad de explicar las decisiones de los modelos de IA aumenta la transparencia y la confianza en los sistemas automatizados, lo cual es crucial en aplicaciones sensibles como la medicina, la justicia y las finanzas.
Redes neuronales y aprendizaje automático
Una red neuronal es como una colección de bloques de construcción en una caja, cada uno de estos bloques, llamados neuronas, tiene un trabajo específico. Cuando se le muestra una imagen, cada neurona hace su tarea, como detectar una oreja o un hocico de perro. Al final, la red dice si hay un perro en la imagen basándose en lo que las neuronas han detectado. Las redes neuronales son un modelo computacional inspirado en el funcionamiento del cerebro humano, que se utiliza ampliamente en el aprendizaje automático para realizar tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y mucho más.
El enfoque de redes neuronales está inspirado por el sistema nervioso humano. Las redes neuronales artificiales imitan la forma en que las neuronas biológicas se interconectan y procesan la información, permitiendo a las máquinas aprender y adaptarse a partir de los datos.
Revise a continuación los siguientes vídeos que amplían el tema:
¿Qué es una red neuronal? Del canal Dot CSV
¿Cómo se compone una red neuronal? Del canal Dot CSV
Ejemplo práctico de una red neuronal con Play Ground Tensor Flow, Del canal Dot CSV
Aprendizaje automático:
Es una subdisciplina de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender de datos y mejorar con la experiencia. Esto incluye técnicas como el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. Por ejemplo; para enseñarle a la máquina a reconocer perros, se le muestran muchas imágenes repetidamente. Con cada imagen, la máquina ajusta las conexiones entre las neuronas para mejorar su habilidad para detectar perros. Después de ver suficientes imágenes, la máquina aprende a identificar perros en nuevas imágenes que nunca ha visto antes. Es como si la máquina estuviera aprendiendo de la experiencia, como un niño que aprende a reconocer cosas mostrándole muchas fotos.
El aprendizaje automático supervisado implica aprender a partir de datos etiquetados. En este tipo de aprendizaje, los modelos se entrenan con un conjunto de datos donde las respuestas correctas ya están indicadas, permitiendo a la IA aprender a predecir o clasificar nuevas entradas basándose en ese entrenamiento.
Revise a continuación el siguiente vídeo que amplía el tema, del canal Dot CSV:
¿Qué es el machine learning o aprendizaje automático?
Aprendizaje profundo:
Se refiere a redes neuronales con muchas capas (Deep neural networks). Estas redes pueden aprender representaciones complejas de los datos, permitiendo avances significativos en áreas como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.
Atención: una característica clave de las redes neuronales es su capacidad de aprender y generalizar a partir de datos. Las redes neuronales pueden identificar patrones complejos en grandes conjuntos de datos y aplicar ese conocimiento a nuevas situaciones, lo que las hace extremadamente poderosas para una variedad de aplicaciones.