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La inteligencia que aprende: ¡Conoce las tecnologías detrás de la IA!

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En el año 300 a.C., Aristóteles estructuró un conjunto de reglas que describían el funcionamiento de la mente humana. 2297 años después, la computadora Deep Blue de IBM, basándose en ese conjunto de reglas, le ganó una partida de ajedrez a Kasparov, el campeón del mundo.

Esta hazaña comenzó a popularizar la IA como el comportamiento de una máquina configurada con la inteligencia que aprende de manera artificial.

Un estudio de IPlytics indica que hoy en día existen más de 78 mil patentes de inteligencia artificial. Mientras que el valor del mercado de esta tecnología superará los 89 mil millones de dólares para el año 2025, según una proyección de Statista.

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Inteligencia artificial (IA): la inteligencia que aprende

La inteligencia artificial es un área de investigación dentro de las llamadas ciencias de la computación. Su objetivo es crear sistemas informáticos capaces de imitar (y superar) lo mejor posible las habilidades cognitivas y funcionales del ser humano.

En este sentido, dentro de la IA se diseñan algoritmos con la capacidad de aprender nuevas tareas, comprender los contextos, resolver problemas y actuar como una persona. Por ello, se considera que la inteligencia artificial es el resultado de dotar a los sistemas y a las máquinas con una inteligencia que aprende.

Uno de los principales campos de investigación dentro de la IA que la ayudan a lograr estas capacidades es el machine learning. Dentro del machine learning se encuentra el subcampo de las redes neuronales artificiales, y dentro de este subcampo se encuentra el deep learning.

Visualmente, el orden sería de la siguiente manera:

  • Machine learning
    • Redes neuronales artificiales
      • Deep learning

La lógica artificial dentro de la inteligencia que aprende

La lógica humana es la base del pensamiento y del razonamiento humano conforme a lo que es coherente y “con sentido común”. Por tanto, la IA se basa en la lógica artificial para intentar imitar a la lógica humana y así funcionar como una mente.

Esta lógica artificial son los algoritmos que buscan recrear matemáticamente los procesos mentales que dan origen a la inteligencia humana. Dichos algoritmos usan las reglas del pensamiento para poder “razonar” por sí solos.

¿Qué es machine learning?

El machine learning o aprendizaje automático es uno de los componentes principales y más importantes de la inteligencia artificial. Se encarga de dotar a la IA precisamente de su capacidad de aprender.

No es lo mismo configurar un sistema para que realice determinada actividad a configurar un sistema para que “aprenda” a realizar esa misma actividad. Aquí es donde el machine learning hace que la IA sea realmente la inteligencia que aprende.

Una de las principales tecnologías que utiliza el machine learning para cumplir su función de aprendizaje son las redes neuronales artificiales. Estas permiten que, al igual que un bebé aprende por prueba y error u observando el comportamiento de sus padres, las máquinas con machine learning puedan aprender observando y contrastando datos y referencias.

¿Qué son redes neuronales artificiales?

Las redes neuronales artificiales (RNA) son modelos abstractos que imitan a las redes neuronales humanas.Estas redes neuronales están conformadas por nodos interconectados entre sí para enviar y recibir información. Dichos nodos son el símil de las neuronas en un cerebro biológico.

La función de estas RNA es ayudar a las computadoras a “aprender”, “pensar” y funcionar bajo el mismo esquema de un cerebro humano. Por tanto, las redes neuronales son el componente de la IA que ayuda a esta a cumplir sus objetivos de ser la inteligencia que aprende.

Funcionamiento de las redes neuronales artificiales

Las redes neuronales funcionan mediante capas de aprendizaje. Dependiendo de la cantidad de estas capas es que una red puede ser superficial o muy profunda. Mientras más superficial sea más básico y elemental es el concepto que aprende. Mientras más profunda, mayor capacidad tiene de aprender conceptos más complejos.

Esto es posible ya que las redes profundas se van alimentando de la información aprendida por sus capas más externas. Por tanto, pueden ir aumentando la complejidad de su aprendizaje. Esto da origen a lo que se conoce como deep learning.

¿Qué es deep learning?

El deep learning o aprendizaje profundo es un método de machine learning basado en redes neuronales artificiales de gran profundidad. De esta manera, el deep learning sirve para dotar a la IA de la capacidad de aprender elementos bastante complejos.

En este sentido, el aprendizaje profundo permite que las computadoras aprendan no solo significados, sino también a que comprendan simbolismos, contextos y entornos.

Esta tecnología ayuda, por ejemplo, a que los vehículos autónomos puedan reconocer una señal de Stop, un peatón u otros elementos del tránsito.

¿Qué es big data y cuál es su relación con la inteligencia que aprende?

Big data es la técnica computacional que consiste en recopilar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos. Estos datos son utilizados por los algoritmos de la IA para poder aprender y evolucionar.

Los grandes volúmenes de datos son la “materia prima” con la que funcionan las redes neuronales, el machine learning y el deep learning. Por tanto, el big data es la ciencia que le da vida a la inteligencia que aprende.

Retomando el ejemplo de los vehículos autónomos, el big data permite que la IA pueda conocer los hábitos de conducción de cientos de millones de conductores, descubrir patrones de comportamiento peatonal, comprender las múltiples señales de tráfico, entre otros.

Esto es posible gracias a que el big data extrae la información del mundo real y la transforma en información digital para que las computadoras la puedan comprender.

Percepción sobre la IA y las tecnologías que la componen

Las aplicaciones de la inteligencia artificial son muy variadas y extensas. Esto hace que el término de IA esté en boga en todos los sectores industriales, comerciales y sociales. Sin embargo, dicho término ha sido utilizado como sinónimo de machine learning, deep learning y redes neuronales.

Evidentemente, se trata de un error que ha traído como consecuencia que las personas no comprendan del todo las distintas tecnologías que forman parte de la IA.

Es necesario saber diferenciar cada una de estas tecnologías y reconocer cuáles son sus funciones dentro de la inteligencia artificial. Entender los componentes y el funcionamiento de la inteligencia que aprende nos permitirá utilizar de una mejor manera las soluciones empresariales que ella nos brinda.

Videojuego y marketing. Inmersión y gamificación. En los próximos años estos conceptos irán muy ligados entre sí intentando recrear olores, sonidos, ambientes y otros elementos que permitan vivir experiencias jugando. A caballo entre la realidad y la fantasía, la gafas de realidad aumentada y de realidad virtual permiten generar interacción, recomendación y viralidad, aspectos clave en el futuro del marketing sensorial venidero.

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