Últimamente, en el ámbito de la tecnología, casi todo gira en torno a la Inteligencia Artificial y sus diferentes aplicaciones.
Es una tecnología que lleva décadas en desarrollo, aunque es actualmente cuando está en el punto más álgido.
Todos los días utilizamos la IA, ya sea para pedirle a nuestro asistente que nos recuerde un evento, o cuando queremos editar una foto “borrando” las personas que aparecen al fondo.
Otro ejemplo muy habitual son los sistemas de conducción autónoma, que utilizan la IA para garantizar su buen funcionamiento y mejorar nuestra seguridad.
Pero para que todo funcione de la mejor manera posible, es fundamental la labor de los algoritmos de la IA.
Primero nos centraremos en definir el concepto de algoritmo, y después explicaremos cómo funcionan en el ámbito de la IA.
Concepto de algoritmo
De una forma resumida, podemos definir los algoritmos como las instrucciones que se le dan a una máquina o a un sistema de IA para resolver un problema o realizar una tarea determinada.
Los algoritmos son la esencia de cualquier sistema de inteligencia artificial y se les entrena suministrándoles la mayor cantidad de datos posibles.
Los datos son los que permitirán a la máquina aprender a ejecutar las instrucciones y perfeccionar su uso.
A medida que vamos entrenando a la IA con datos e información, va aprendiendo y mejora su rendimiento, pudiendo tomar decisiones por su cuenta, sin necesidad de intervención humana.
Tipos de algoritmos
En la IA, los algoritmos pueden ser de diferentes tipos, según el objetivo que se quiera lograr y los datos que se tengan disponibles.
Nos vamos a centrar en los algoritmos principales en el campo del aprendizaje automático (Machine Learning), que permite a un sistema aprender de los datos y mejorar su rendimiento sin necesidad de programación explícita.
Estos algoritmos se basan en la idea de que el sistema puede encontrar patrones y relaciones en los datos que le permitan hacer predicciones, clasificaciones, reconocimientos o recomendaciones.
Tipos de aprendizaje automático
Existen diferentes tipos de aprendizaje automático, según la forma en que el sistema recibe la información y la forma de procesarla.
1/ Aprendizaje supervisado
Consiste en que el sistema recibe datos etiquetados, es decir, con la respuesta correcta o el resultado esperado.
Dado un conjunto de datos, se pretende que el sistema sea capaz de lograr una salida. Con este sistema, el modelo es ajustado (entrenado) hasta conseguir los resultados deseados, minimizando el error.
Un ejemplo de aprendizaje supervisado es el reconocimiento facial, donde el sistema recibe imágenes de rostros con sus nombres y aprende a identificarlos.
Los principales algoritmos en este tipo de aprendizaje son los árboles de decisión.
2/ Aprendizaje no supervisado
El sistema recibe datos sin etiquetar y tiene que encontrar por sí mismo la estructura o las características de los datos.
El algoritmo no recibe indicaciones externas para su entrenamiento. Estos algoritmos están pensados para realizar un procesamiento más complejo.
El modelo identifica patrones, similitudes y diferencias a partir de los datos de entrada para obtener una respuesta de salida.
Así, puede agrupar los datos en clústeres o categorías según su similitud o diferencia.
El análisis de texto es un buen ejemplo de este tipo de aprendizaje. El sistema puede extraer temas o conceptos de un conjunto de documentos.
3/ Aprendizaje por refuerzo
En este caso, el sistema recibe una recompensa o una penalización según la calidad de sus acciones, fortaleciendo así el modelo con cada ensayo.
Así, el sistema puede aprender a optimizar su comportamiento para maximizar la recompensa a largo plazo.
Los algoritmos de este tipo de aprendizaje basan su funcionamiento en la prueba y error.
Como ejemplo de aprendizaje por refuerzo podemos citar las IA entrenadas para jugar al ajedrez. El sistema puede aprender a ganar partidas y, cuando lo consigue, recibe una recompensa.
Dentro del aprendizaje automático o Machine Learning encontramos otra área más compleja, denominada Deep Learning o aprendizaje profundo.
En este caso, se emplean redes neuronales artificiales, que intentan simular mejor el comportamiento humano.
Estas redes neuronales artificiales se usan para entrenar el algoritmo en lugar de la intervención humana.
Los propios sistemas, sin apenas supervisión, son capaces de aprender para mejorar por sí mismos en base a la experiencia que van adquiriendo.
Otra área de la IA a la que debemos referirnos para entender mejor todo este tema es la del procesamiento del lenguaje natural.
Los avances en esta materia permiten a los sistemas de IA interpretar el habla, y entienden mejor nuestro lenguaje natural.
Es decir, cada vez nos comunicamos con las máquinas de una forma más similar a como nos comunicaríamos con otras personas.
Así mismo, son capaces de entender mejor el contexto para adaptar sus respuestas a nuestras peticiones.
Las dos técnicas principales que utilizan las IA para entender el lenguaje humano son el análisis sintáctico y el análisis semántico.
En resumen, los algoritmos de IA son herramientas poderosas que pueden facilitar y mejorar muchas tareas y procesos en diversos ámbitos.
Sin embargo, también implican desafíos y riesgos éticos, sociales y legales que deben ser considerados y regulados.
Por eso, es importante entender cómo funcionan los algoritmos de IA y cuáles son sus beneficios y limitaciones.
