La inteligencia artificial es una parte inherente del presente que es imposible rechazar. Aunque en un inicio su uso y aceptación cotidiana provocaron reservas de muchas personas y aún hoy existen dudas sobre cómo podemos integrar la tecnología a nuestra vida, sus consideraciones éticas, económicas y demás, lo cierto es que rechazar la presencia de la inteligencia artificial en nuestras labores es cada vez menos acertado.
Sin embargo, el universo de la inteligencia artificial es amplio y complejo y para muchas personas todavía resulta confuso. Por eso, es importante conocer desde el inicio cómo funciona el proceso de aprendizaje de las máquinas que se consideran inteligentes, así como reconocer algunos tipos de inteligencia artificial que son utilizados con frecuencia.
¿Cómo funciona la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial se educa mediante un proceso llamado entrenamiento, el cual es la base de cualquier forma de aprendizaje automatizado. En él, se alimenta a un programa informático con una gran cantidad de datos, explicaciones, instrucciones y categorías que le permitirán desarrollar sus labores. Por ejemplo, bancos de imágenes, de texto, reglas de gramática, de composición de formas, etc.
Curiosamente, el hecho de que toda la información que contienen las IA parte de datos brindados originalmente por el humano, uno de los debates más frecuentes es el del derecho de autor. Es verdad que la tecnología crea sus propios productos, pero dado que los hace a partir de productos hechos por humanos, ¿a quién pertenecen los resultados finales? Estas preguntas son frecuentes en campos creativos que aprovechan la IA para hacer obras, como la música, la pintura, la literatura, etc. y constituyen uno de los varios debates legales en torno a la IA. Pero este es otro tema.
Una vez que la inteligencia artificial obtiene información para trabajar, la tecnología se entrena para seguir órdenes a partir de patrones de datos proporcionados y de las lecciones que aprende en el camino a partir de sus errores.
Tipos de inteligencia artificial que debes dominar
Ahora que conoces los principios elementales del funcionamiento de la inteligencia artificial, estos son algunos tipos que se utilizan con frecuencia en el presente y que debes dominar para integrarte a la tendencia.
Sistemas de IA diseñados para realizar tareas específicas y limitadas. Por ejemplo, reconocimiento de voz, reconocimiento facial, procesamiento de imágenes, chatbots como el famoso ChatGPT, sistemas de recomendaciones, entre otros. Está diseñada para ayudar a las personas en labores muy concretas y la intención es diseñarlas lo más específicas posibles para ellas.
En teoría, esta sería la IA capaz de igualar o superar la inteligencia de los humanos. Por ejemplo, una máquina que pueda razonar y adaptarse a situaciones específicas, resolver problemas complejos de lo cotidiano de mejor manera que las personas y más funciones. Aunque todavía no se alcanza un modelo así, ya está en proceso de investigación.
Es capaz de tomar decisiones y resolver problemas a partir de un conjunto de reglas predefinidas. Por lo mismo, estas máquinas funcionan bien en contextos estructurados y con normas claras, pero no en situaciones más complejas. Por ejemplo, la IA que se utiliza para investigar datos específicos en algunos laboratorios a partir de patrones de comportamiento.
Rama de la IA que utiliza algoritmos y modelos para aprender y mejorar con la experiencia. Por ejemplo, los modelos que usan datos etiquetados para hacer clasificaciones, los que se entrenan para descubrir patrones en conjuntos de datos, entre otros.
La forma de aprendizaje de esta IA se basa en el comportamiento de las redes neuronales, pero de forma artificial, que son capaces de aprender representaciones jerárquicas de datos. Por ejemplo, en el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento facial, reconocimiento de voz, etc.
Se utiliza en problemas de lógica complejos y se basa en símbolos y relaciones entre ellos.
Aprovecha algoritmos genéticos para crear y mejorar modelos de estudio y solución de problemas, como situaciones donde no se puede obtener una respuesta analítica directa.
