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Inteligencia artificial y sus repercusiones: La guía definitiva para aprender cómo funciona y su importancia en el contexto actual.

¿Alguna vez te has preguntado cómo funciona la inteligencia artificial? No sería extraño, y seguramente te has dado cuenta de que es uno de los temas que permanece en boca de la gente debido a la relevancia que ha cobrado hasta el día de hoy, ya sea por la manera en la que se ha posicionado como uno de los motores tecnológicos más utilizados o por las controversias que han crecido alrededor de esta herramienta. Sea cual sea la manera en la que te has dado cuenta de su existencia, las IA, tanto con sus grandes capacidades como sus repercusiones, vinieron para quedarse y seguir evolucionando.

Sin embargo, entre tantas noticias, puede parecer confuso entender cómo funciona y por este motivo, en el presente artículo, presentaremos la guía definitiva tanto para principiantes, personas ajenas al mundo de la tecnología pero interesadas en informarse más sobre este campo, como para desarrolladores interesados en iniciar una carrera en el campo de la inteligencia artificial. ¿Listo para sumergirte en el fascinante mundo de las IA? ¡Comencemos!

 

Inteligencia Artificial: ¿Qué es y para qué sirve?

Para empezar, la información utilizada para este artículo es recuperada del libro “Fundamentos de la inteligencia artificial“, una excelente guía escrita por Carlos Ortiz, ingeniero y CTO de Klever. A partir de esto, examinaremos qué es la inteligencia artificial, el aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning).

 

Introducción a la inteligencia artificial

Podemos remontar el surgimiento de la inteligencia artificial a la segunda mitad del siglo XX y desde entonces no ha dejado de reinventarse y evolucionar. Estos ciclos en los que hay nuevos avances son llamados “veranos” y en esta última década hemos estado viviendo precisamente uno de los más fuertes. Por ejemplo, has escuchado de Chat-GPT, Dall-E o Bard, como uno de los ejemplos más comerciales, o lo has experimentado en tu día a día cuando Netflix te recomienda contenido nuevo de acuerdo con lo que has consumido con anterioridad.

Todo eso es inteligencia artificial o, en sus siglas, IA, una herramienta que tiene la capacidad de imitar la inteligencia humana y provee de habilidad a las máquinas para realizar tareas complejas por sí mismas. Sus grandes avances y utilidad, tanto para empresas como individuos, son los que han convertido este tema en algo popular y entre sus funciones podemos encontrar las siguientes:

 

  1. Asistentes inteligentes

  2. Visión por computadora

  3. Sistemas de recomendación

  4. Salud y medicina

  5. Finanzas

     

Para finalizar esta sección, la inteligencia artificial posee muchas ramas y en los siguientes apartados examinaremos las dos más populares de esta última década.

 

Aprendizaje Automático o Machine Learning

Hemos hablado de algunas de las funciones de la inteligencia artificial y con ese antecedente, podemos pasar a una de las ramas más relevantes en este momento: el aprendizaje automático o ML, como siglas en inglés. A diferencia del lenguaje tradicional, en donde es necesario la creación de instrucciones explícitas que una máquina sigue para realizar una función determinada, con el Machine Learning se alimenta la máquina con datos y esta misma aprende a identificar patrones o reglas por sí misma. Ninguna es superior a la otra y se pueden entender como complementarias en el trabajo, como se explica en el siguiente apartado:

Resumiendo, la programación tradicional y el aprendizaje automático se complementan entre sí. Mientras que la programación tradicional es útil para tareas que pueden ser descritas explícitamente por un conjunto de reglas, el aprendizaje automático brilla cuando las reglas son demasiado complejas para ser definidas explícitamente o cuando cambian con el tiempo. La elección del enfoque depende del problema específico que se esté resolviendo.

En resumen, con el aprendizaje automático tenemos una herramienta que nos permite acelerar procesos por medio de un sistema con la capacidad de deducir reglas complejas. De aquí surgen paradigmas de aprendizaje de acuerdo a las funciones que se quieran llevar a cabo mediante esta herramienta y estos son: Aprendizaje supervisado, Aprendizaje no supervisado y Aprendizaje por refuerzo.

 

Aprendizaje profundo o Deep Learning

El aprendizaje profundo es una de las herramientas fundamentales de la inteligencia artificial. Este toma su nombre de las redes neuronales profundas, las cuales están inspiradas en la manera en que funciona el cerebro humano, sin embargo, estas se diferencian debido a que están organizadas por diferentes capas que realizan cálculos simples.

Hay tres tipos de redes neuronales: feedforward o completamente conectadas, Convolucionales (CNNs) y Recurrentes (RNNs). Cada una de estas tiene una función diferente de acuerdo con el tipo de datos con los que trabaja. Por ejemplo, las primeras son las más sencillas y tienen dificultad con imágenes o audios (datos de estructura temporal y espacial), a diferencia de las redes convolucionales, diseñadas para reconocer patrones locales. En lo que respecta a las redes neuronales recurrentes, estas pueden trabajar con datos de tipos temporales, como lenguaje escrito y hablado. Por ejemplo, las podemos ver utilizadas en herramientas de traducción de voz a texto.

Para cerrar esta sección, el aprendizaje profundo cumple una función esencial para el desarrollo de sistemas inteligentes modernos. Así mismo, este se basa en redes neuronales de distintos tipos cuya función, en otras palabras, es aprender y realizar tareas complejas.

 

Conclusiones: apuntes finales sobre la inteligencia artificial

En este artículo hemos explorado brevemente los fundamentos de la inteligencia artificial junto con sus ramas más comunes en el contexto actual. Hemos podido evidenciar cómo se ha convertido en una herramienta poderosa y prometedora en nuestro futuro más cercano; muestra de ello está en los avances de esta última década, que van desde la automatización de tareas sencillas hasta la investigación científica.

Ciertamente, este es un tema que permanecerá relevante debido a la marca que ha dejado en nuestra actualidad en cuestión de innovación. Por estos motivos y para concluir este artículo, te invitamos a la lectura completa de “Fundamentos de la inteligencia artificial”, ya que ahonda con mayor precisión en todas las herramientas que permiten el funcionamiento de las IA, al mismo tiempo que examina los compromisos éticos que acompañan a la evolución de esta tecnología.

El viaje no ha hecho más que comenzar, y el potencial es ilimitado. ¿Quieres hacer aprender más? Inscríbete al Bootcamp de Machine Learning.



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