Inteligencia artificial y machine learning para principiantes

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Imagen: Pixabay.
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En la actualidad, tanto la inteligencia artificial (IA) como el machine learning son temáticas con las que nos encontramos a menudo en el cine, las noticias o, incluso, en sitios web especializados. Todos, alguna vez, hemos visto películas futuristas o leído artículos en donde estas tecnologías cumplen un rol protagónico. Pero ¿de qué se habla específicamente al mencionar estos conceptos? A continuación, lo explicaremos con mayores detalles:

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial es una combinación de algoritmos planteados con la finalidad de crear máquinas capaces de cumplir las mismas tareas que un ser humano. Básicamente, esta busca imitar las funciones cognitivas de las personas, como la percepción, el razonamiento, el aprendizaje y la resolución de problemas. Se trata de un agente que cuenta con la capacidad de percibir el entorno que lo rodea y que lleva a cabo acciones para cumplir alguna tarea u objetivo específico.

Tipos de inteligencia artificial

De acuerdo con Stuart Russell y Peter Norvig, expertos en ciencias de la computación, existen cuatro tipos de inteligencia artificial:

  • Sistemas que piensan como humanos. Capaces de automatizar actividades como la resolución de problemas, el aprendizaje o la toma de decisiones. Por ejemplo, las redes neuronales artificiales.
  • Sistemas que actúan como humanos. Se trata de software especializados que tienen la habilidad de ejecutar tareas de un modo similar al humano. Un ejemplo claro es el de los asistentes virtuales o chatbots.
  • Sistemas que piensan racionalmente. Su meta es lograr que las máquinas sean capaces de percibir, razonar y actuar en consecuencia, intentando emular el pensamiento lógico racional de los seres humanos. Un ejemplo son los sistemas expertos.
  • Sistemas que actúan racionalmente. A diferencia del caso anterior en donde solo se tiene en cuenta el pensamiento racional, estos se especializan en la imitación racional del comportamiento humano. Ese es el casos de los asistentes Siri o Google Now, que son capaces de reconocer canciones, hacer llamadas, programar alarmas, entre otras funciones.

Machine learning

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Antes de definir este concepto, es importante hacer una diferenciación entre machine learning e inteligencia artificial, ya que en ocasiones se usan indistintamente, causando cierta confusión puesto que no son equivalentes.

Como mencionábamos, la inteligencia artificial busca imitar el comportamiento humano y está programada para interpretar emociones, procesar lenguaje o razonar de manera compleja. Aquí es donde entra en juego el machine learning, a través del cual una máquina adquiere la capacidad de aprender mediante la adaptación de ciertos algoritmos en su programación, de acuerdo con el ingreso de datos en su sistema. Gracias a esto es posible automatizar, a gran escala, acciones como la interpretación de significados en textos, el reconocimiento de objetos en imágenes o la toma de decisiones en procesos de producción.

Tipos de machine learning

  • Aprendizaje supervisado. En esta categoría se usan como base diferentes ejemplos a partir de los cuales se generaliza para análisis posteriores. Se entrena al sistema brindándole una gran cantidad de datos definidos mediante etiquetas, por ejemplo, fotos de perros y gatos. Posteriormente, se introducen nuevos datos sin etiquetas para que sean clasificados de acuerdo con los patrones aprendidos durante el entrenamiento.
  • Aprendizaje no supervisado. Aquí no entran en juego las etiquetas, sino que se busca preparar al sistema para que comprenda patrones de información de forma directa, analizando un gran conjunto de datos y agrupándolos bajo diferentes criterios.
  • Aprendizaje por refuerzo. En este caso los sistemas aprenden a partir de su propia experiencia, basándose en la técnica de prueba y error y en la implementación de premios que mejoran el comportamiento de dicho sistema. Es una de las tácticas más usadas para el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial, ya que no necesita el ingreso de una gran cantidad de datos en su etapa inicial.
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