Conceptos clave en Inteligencia Artificial: una ventana al futuro tecnológico

En la actualidad digital, entender los conceptos clave de la Inteligencia Artificial (IA) es crucial para la adaptación competente y la contribución efectiva al avance tecnológico. Este recorrido busca ofrecer una comprensión sólida y accesible para aquellos interesados en sumergirse en este campo en constante evolución. 

Primeramente, se debe definir ¿qué es la Inteligencia Artificial? 

La Inteligencia Artificial es la ciencia que comprende la creación y desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana a partir de la combinación de algoritmos. Estas tareas incluyen el aprendizaje, la toma de decisiones, el reconocimiento de patrones, la comprensión del lenguaje natural y la resolución de problemas complejos. 

En el estudio de la IA surge una duda fundamental ¿cuál es la diferencia entre Inteligencia Artificial e Inteligencia Artificial Generativa (IAG)? 

La IAG está compuesta por sistemas de IA diseñados para generar ideas y contenido nuevo a partir de datos existentes. Se entrena el sistema para que aprenda sobre cualquier tema complejo y reutiliza los datos de entrenamiento para resolver nuevos problemas.  

La diferencia principal radica en que mientras la IA abarca un espectro más amplio de funciones y aplicaciones inteligentes, la IAG se centra particularmente en la creatividad y la generación de contenido nuevo y original dentro del contexto de la IA. 

Esta diferencia se puede explicar claramente a través de la comparación con dos músicos en una orquesta. La IA sería un músico experto que ha aprendido a tocar una variedad de partituras y puede ejecutarlas con precisión. Este músico sigue las instrucciones y reproduce las composiciones existentes de manera magistral. 

Por otro lado, la IAG sería como un músico creativo que no solo interpreta partituras, sino que también tiene la capacidad de improvisar y componer música original. Este músico genera nuevas melodías, experimenta con armonías únicas y puede sorprender con composiciones innovadoras. 

Así, la IA representa la habilidad de ejecutar tareas específicas aprendidas, como el músico que sigue partituras, mientras que la IAG representa la creatividad y la capacidad de generar contenido de valor, como el músico que crea nuevas piezas musicales. Ambos enfoques son valiosos y aportan diferentes dimensiones en el campo de la inteligencia artificial. 

En este campo surgen nuevos conceptos como el Aprendizaje Automático (Machine Learning), pero ¿en qué consiste este concepto? 

Es la capacidad que posee un sistema para automatizarse por su cuenta, a partir de algoritmos que le permiten aprender patrones y tomar decisiones sin ser programado explícitamente. Sigue un grupo de pasos: aprendizaje, entrenamiento y puesta en práctica de lo aprendido. 

Para entender correctamente el concepto se puede comparar con el proceso de reconocimiento facial de un teléfono a través de imágenes, a medida que se introducen más imágenes con la misma cara de una persona, el teléfono intenta aprender a identificarla por sí mismo y se vuelve más hábil para reconocerla automáticamente cuando se toman nuevas fotos.  

Este proceso de enseñar al teléfono a reconocer caras sin programar explícitamente cada una es similar a cómo funciona el Machine Learning, donde los sistemas aprenden de datos para realizar tareas sin instrucciones específicas. 

En IA y más específicamente en el área de Aprendizaje Automático, intervienen las Redes Neuronales (Neuronal Networks), pero ¿qué son?  

Son estructuras computacionales inspiradas en el cerebro humano, compuestas por unidades llamadas “neuronas” que están interconectadas entre sí. Las “neuronas” crean un sistema adaptable que permite a las computadoras aprender de sus errores, mejorar continuamente y realizar tareas específicas. 

Existen Redes Neuronales Profundas que dan lugar al Aprendizaje Profundo (Deep Learning) ¿en qué consiste este tipo de aprendizaje? 

El aprendizaje profundo está basado en este sistema de redes neuronales profundas, con múltiples capas de procesamiento, que consiguen aprender y modelar patrones complejos en grandes cantidades de datos. Esta profundidad permite mejorar la capacidad de los modelos para abordar tareas avanzadas, como reconocimiento de patrones, clasificación y procesamiento de lenguaje natural. 

¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en IA?  

Es la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, permitiendo a las máquinas comprender, manejar e interpretar la información que le proporcionen los humanos y generar texto a partir de ello.  

En general, es similar al aprendizaje de un nuevo idioma, inicialmente se identifican las palabras, frases y sus significados; y a medida que se adquiere más conocimiento, se comprende con mayor habilidad el contexto de las conversaciones, hasta llegar a un dominio total del idioma, que permite no solo entender sino también responder preguntas y comunicarse.  

De esta forma se entrenan los modelos de procesamiento de lenguaje natural aprendiendo de grandes cantidades de texto para entender y generar lenguaje de manera efectiva. 

Por último, ¿de qué forma interactúan las personas con la IA? 

A través de Chat Bots, que son softwares basados en inteligencia artificial diseñados para intercambiar mensajes con los humanos en tiempo real por texto y/o por voz. Utilizan el PLN para comprender las preguntas y comentarios de los usuarios, y responden a ellos facilitando información, realizando acciones específicas o guiándolos hacia una solución. 

El campo de la Inteligencia Artificial es vasto, con una riqueza de conceptos por explorar y analizar. La comprensión de estos conceptos proporciona una base sólida para abordar nuevos desafíos y oportunidades, facilitando la implementación efectiva de soluciones y contribuyendo al avance continuo de esta disciplina en todos los ámbitos de interés. 

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