En el último artículo, intentamos entender qué es exactamente la inteligencia artificial. Dado que la IA es una tecnología cuyo objetivo es imitar el comportamiento humano, podemos decir con seguridad que las ramas de la IA comprenderán aquellas entidades que nos diferencian de las máquinas. Así que vamos a hablar brevemente de las ramas de la inteligencia artificial y a intentar correlacionarlas con las actividades humanas:
1.Aprendizaje automático: Es la técnica que permite a un ordenador aprender por sí mismo proporcionándole suficientes datos. Al igual que los humanos, el aprendizaje automático entrena a un sistema para predecir un resultado utilizando experiencias pasadas. Un algoritmo de aprendizaje automático reconoce patrones en los datos dados, entrena un modelo y predice el resultado sin tener que programarlo explícitamente para ello.
Uno de mis profesores dio un ejemplo extraordinario para corroborar cómo el aprendizaje automático es igual que entrenar a un bebé para enfrentarse al mundo. Un bebé se acerca a una vela, se quema el dedo y ahora está herido. No podía simplemente razonar lo que acababa de suceder. Asociemos esto con el entrenamiento de un algoritmo. Cuando la vela le quema el dedo por segunda vez, el bebé ya está prevenido y sabe qué puede haber causado la quemadura. Esto puede continuar durante un tiempo hasta que el bebé finalmente descubra que la llama de la vela es la razón por la que su dedo se quema. Ahora que nuestro «modelo» está construido, vamos a probarlo. La próxima vez que el bebé se acerque a una vela, sabrá que la llama puede hacerle daño y la evitará totalmente. Podemos decir que nuestro modelo ha sido entrenado con éxito. Así es exactamente como se produce el aprendizaje automático.
2.Redes neuronales: Dado el hecho de que ha sido una palabra de moda desde hace un tiempo, una red neuronal puede parecer un término complejo para algunos de nosotros. Créeme, si dejas de lado las matemáticas, una red neuronal es bastante sencilla de entender. Todo lo que tienes que hacer es alimentar tu modelo con entradas en la primera capa, especificar las capas ocultas y la salida sería tu última capa. El trabajo de las capas ocultas es extraer información importante de la entrada proporcionada, para predecir el resultado. Podemos elegir el número de capas ocultas que queramos, pero tenemos que tener cuidado porque puede llevar a un sobreajuste y alterar la precisión de nuestro modelo.
Si estás familiarizado con la biología de una neurona, las redes neuronales pueden ser más fáciles de entender para ti. La capa de entrada, como la dendrita, es el receptor que toma la entrada, la neurona procesa la información como las capas ocultas, y el axón transfiere las señales procesadas y actúa como la capa de salida.
3.Robótica: Lo que hace interesante a la robótica es que es la amalgama de la ingeniería mecánica, la ingeniería eléctrica, la informática y varios otros campos científicos. Se ocupa del diseño, la producción y el funcionamiento de los robots, para realizar las tareas para las que fue construido.
Los robots son el «cuerpo» de un sistema inteligente, se coordina con el programa y sus resultados para realizar una función específica, bastante similar al sistema esquelético y muscular del cuerpo humano, ¿verdad? Es increíble ver cómo se pueden construir robots tan parecidos a la vida, muy parecidos a Sofía, ¡no está lejos el día en que los humanos podamos tener por fin un robot como amigo!
4.Sistema experto: Ahora sabemos cómo podemos programar una máquina para que aprenda como un humano, pero ¿se ha preguntado alguna vez cómo hacer que una máquina piense como un humano? Pues bien, aquí es donde entran en escena los sistemas expertos. El sistema experto es una aplicación que permite al ordenador imitar la capacidad de decisión de los humanos. Los tres componentes de un sistema experto son la interfaz de usuario, el motor de inferencia y la base de conocimientos.
Como nuestros ojos, la interfaz de usuario toma la consulta del usuario y la pasa al motor de inferencia. El motor de inferencia es como nuestro cerebro, tiene una secuencia específica de reglas para resolver un problema y se refiere a la base de conocimientos para proporcionar el razonamiento. La base de conocimientos es como nuestra memoria, es un enorme repositorio de información obtenida de expertos en el dominio. Por lo tanto, el éxito de un sistema experto depende en gran medida de la precisión de su conocimiento.
5.Lógica difusa: Los seres humanos estamos muy sometidos a tener un dilema, por lo que sería justo que los sistemas que diseñemos estén capacitados para enfrentarse también a estas situaciones. La lógica difusa es una técnica que se ocupa de resolver problemas con incertidumbre. Imagina que miras al cielo y ves unas nubes grises y oscuras en un bonito día de sol. ¿Confuso, verdad?
¿Podrías determinar si va a llover o no? ¿Podrías decir un ‘sí definitivo’ o un ‘no definitivo’? Aquí es donde la lógica difusa te ayudará. A diferencia del álgebra booleana, la lógica difusa no requiere los valores absolutos ‘Verdadero’ o ‘Falso’. De hecho, puedes tener valores intermedios como «parcialmente verdadero» o «parcialmente falso» cuando tratas con la lógica difusa. Una arquitectura difusa consta de cuatro componentes: base de reglas, fuzzificación, motor de inferencia y defuzzificación. La base de reglas consiste en un conjunto de reglas y condiciones si-entonces proporcionadas por los expertos para gobernar la toma de decisiones. La fuzzificación se utiliza para convertir las entradas crispadas (los valores introducidos en el sistema para su procesamiento) en conjuntos difusos. A continuación, el sistema de inferencia determina el grado de coincidencia de cada regla y decide qué reglas deben activarse en consecuencia. Las entradas disparadas se combinan para formar acciones de control. La defuzzificación convierte los conjuntos difusos obtenidos del motor de inferencia en valores crispados y luego los pasa como salida.
6.Procesamiento del lenguaje natural: ¿Alguna vez has intentado comunicarte con alguien que no habla tu idioma y no te ha entendido? Todo un reto, ¿verdad? Ahora imagina que intentas comunicarte con un ordenador, ¿no es aún más difícil? ¿Qué significan las palabras y las frases para un ordenador que sólo entiende el lenguaje de los ceros y los unos? Puede parecer que no es una tarea fácil enseñar a las máquinas a entender nuestra comunicación. Bueno, sí y no.
El proceso de hacer que una máquina lea, descifre, entienda y dé sentido a la interacción humana se llama procesamiento del lenguaje natural. En pocas palabras, el sistema de lenguaje natural funciona de la siguiente manera: una persona dice algo a la máquina, ésta graba el sonido y convierte el audio en texto. A continuación, el sistema de PNL analiza el texto en componentes, entiende el contexto de la conversación y la intención de la persona. En función de los resultados, la máquina determina qué orden debe ejecutarse. Así es como nos comunicamos los humanos, escuchamos lo que dice la otra persona, tratamos de entender el significado de su discurso y luego damos una respuesta adecuada en el mismo contexto. ¿Verdad?
Creo que es seguro decir que la inteligencia artificial es aún más divertida cuando tratamos de correlacionarla con las actividades humanas. ¿No estás de acuerdo? Bueno, eso es todo por este artículo. En el próximo, informaré sobre algunas aplicaciones de la IA, ¡estén atentos!