¿Qué es la IA?

Los sistemas de IA funcionan alimentando o ingiriendo grandes cantidades de datos y utilizando procesos cognitivos similares a los humanos para analizar y evaluar esos datos. Al hacer esto, los sistemas de IA identifican y categorizan patrones y los utilizan para realizar tareas o realizar predicciones sobre futuros resultados sin supervisión o instrucciones humanas directas.

Por ejemplo, un programa de IA generador de imágenes como Midjourney que ha alimentado un gran número de fotografías puede aprender a crear imágenes “originales” basadas en las selecciones dinámicas introducidas por un usuario. Del mismo modo, un chatbot de IA de servicio al cliente formado en grandes volúmenes de texto puede aprender a interactuar con los clientes de forma que imite a los agentes de servicio al cliente humanos.

Aunque cada sistema es diferente, los modelos de IA suelen programarse siguiendo el mismo proceso de cinco pasos:

1. Formación: el modelo de IA se alimenta de grandes cantidades de datos y utiliza una serie de algoritmos para analizar y evaluar los datos.
   
   
2. Razonamiento: el modelo de IA clasifica los datos que ha recibido e identifica cualquier patrón en él.
   
   
3. Ajuste fino: a medida que el modelo de IA prueba diferentes algoritmos, aprende cuáles tienden a tener más éxito y ajusta sus acciones en consecuencia.
   
   
4. Creación: el modelo de IA utiliza lo aprendido para llevar a cabo tareas asignadas, tomar decisiones o crear música, texto o imágenes.
   
   
5. Mejorando: finalmente, el modelo de IA realiza ajustes continuos para mejorar su precisión, “aprendizaje” efectivo a partir de su experiencia.

La mayoría de los sistemas de IA modernos utilizan diversas técnicas y tecnologías para simular los procesos de la inteligencia humana. La más importante de ellas es el deep learning y el machine learning (ML). Aunque los términos machine learning y deep learning a veces se utilizan indistintamente, en realidad son procesos muy distintos en el contexto del entrenamiento de IA.

El machine learning utiliza algoritmos para analizar, categorizar, clasificar, aprender y dar sentido a cantidades masivas de datos para producir modelos precisos y predecir resultados sin tener que decirle exactamente cómo hacerlo.

El deep learning es una subcategoría del machine learning que logra los mismos objetivos utilizando redes neuronales para imitar la estructura y la función del cerebro humano. A continuación, analizaremos ambos conceptos con mayor detalle.

Hay cuatro tipos principales de machine learning:

1. Machine learning supervisado: la IA utiliza conjuntos de datos conocidos, establecidos y clasificados para descubrir patrones antes de alimentarlos al algoritmo.
   
   
2. Machine learning semisupervisado: la IA se forma en un pequeño conjunto de datos conocido y etiquetado, que luego se aplica a conjuntos de datos más grandes, sin etiquetar y desconocidos.
   
   
3. Machine learning sin supervisión: la IA aprende de conjuntos de datos desconocidos, sin etiquetar y sin clasificar.
   
   
4. Machine learning reforzado: el modelo de IA no se entrena inicialmente en ningún conjunto de datos, por lo que aprende de las pruebas y errores y altera sus comportamientos hasta que tiene éxito.

El machine learning es lo que permite a los coches autónomos responder a los cambios en el entorno lo suficientemente bien como para poder entregar a sus pasajeros de forma segura en el destino elegido. Otras aplicaciones de machine learning ejecutan la gama desde programas de reconocimiento de voz e imagen, aplicaciones de traducción de idiomas, agentes de IA dirigidos por personas y minería de datos hasta detección de fraude de tarjetas de crédito, diagnósticos de atención médica y recomendaciones de redes sociales, productos o marcas.

El deep learning es una forma de machine learning que se basa en el uso de redes neuronales avanzadas, algoritmos de machine learning que emulan cómo funcionan las neuronas en un cerebro humano con el fin de identificar patrones complejos en grandes conjuntos de datos.

Por ejemplo, incluso los niños muy pequeños pueden diferenciar instantáneamente a sus padres de otros adultos porque sus cerebros pueden analizar y comparar cientos de detalles únicos o distintivos en un abrir y cerrar de ojos, desde el color de sus ojos y cabello hasta expresiones o rasgos faciales distintivos.

Las redes neuronales replican la forma en que funcionan los cerebros humanos analizando de forma similar miles o millones de pequeños detalles en los datos que se alimentan para detectar y reconocer patrones más grandes entre ellos. Los sistemas de IA generativa (o “GenAI”) como ChatGTP de OpenAI o el generador de imágenes de Midjourney, por ejemplo, utilizan deep learning para ingerir y analizar un gran número de imágenes o texto y, a continuación, utilizan esos datos para crear nuevo texto o imágenes que son similares a, pero diferentes de, los datos originales.