Inteligencia Artificial: desde sus orígenes hasta la actualidad
El tema de la Inteligencia Artificial (IA) se está convirtiendo cada vez más en el foco de atención corporativa y social. Ya es una parte integral de la vida cotidiana de la mayoría de las personas, por ejemplo, a través de los asistentes de idiomas en los teléfonos inteligentes.
En algunos casos, la IA incluso se considera el centro de la Cuarta Revolución Industrial, es decir, la Industria 4.0. Por lo tanto, es imperativo que las empresas aborden este tema, porque el uso correcto de estas tecnologías puede conducir a ventajas competitivas decisivas.
Inteligencia artificial: qué es
Para una comprensión general, primero se deben distinguir los términos inteligencia artificial, aprendizaje automático (Machine Learning) y aprendizaje profundo (Deep Learning). El término colectivo Inteligencia Artificial describe el concepto de que las máquinas pueden comprender diferentes problemas e interpretarlos en analogía con la inteligencia humana. En base a esto, desarrollan de forma independiente conceptos de solución como, por ejemplo, usar un método de prueba y error en lugar de ejecutar repetidamente algoritmos rígidos y predefinidos (procesos aritméticos). Entonces, la IA se define como la capacidad de una máquina para realizar funciones cognitivas que asociamos con la mente humana como, por ejemplo, percepción, razonamiento, aprendizaje y resolución de problemas. Ejemplos de tecnologías que permiten que la IA resuelva problemas son la robótica y los vehículos autónomos, la visión artificial, el habla y los agentes virtuales. Los sistemas de IA construyen así un marco básico a partir de valores empíricos y aprenden sobre esta base. Esto a menudo se denomina inteligencia imitada, ya que es una réplica del pensamiento humano.
Machine Learning: aprendizaje automáitco
Una subárea de la IA es el aprendizaje automático. Un sistema o una máquina pueden aprender de los datos presentados mediante algoritmos. Se debe hacer una distinción entre los estilos de aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo (esto se describe en detalle más adelante). Esta distinción se reduce principalmente a si el sistema está informado del resultado esperado por adelantado, o si aprende completamente el comportamiento correcto a través de una retroalimentación positiva. Para que el sistema aprenda de forma autónoma y encuentre soluciones, es necesaria la acción humana previa.
Deep Learning: aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es, a su vez, una subárea del aprendizaje automático, y significa que los efectos de aprendizaje se logran a través de redes neuronales artificiales. Estas redes comprenden una multitud de capas de neuronas artificiales conectadas jerárquicamente: al menos una capa de entrada y una de salida, y más de una capa “oculta” en el medio. Las neuronas artificiales son nodos que sirven para procesar información. Estos niveles abarcan diferentes niveles de complejidad. Estas mallas pueden manejar todo tipo de datos sin procesar una vez codificados como vectores de números. El aprendizaje profundo es particularmente adecuado para su uso con conjuntos de datos desorganizados, ya que no se requiere una agrupación humana previa.
¿Cuál es la conexión con Big Data?
Una gran cantidad de datos con la calidad adecuada es indispensable para entrenar una IA. Big Data describe una cantidad de datos que es demasiado grande y demasiado compleja para ser procesada con métodos tradicionales de procesamiento de datos. Tanto la cantidad de datos como la calidad de los datos a procesar es determinante para la calidad de las soluciones de IA basadas en ellos.
Los aspectos centrales de la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se describen en detalle a continuación.
Inteligencia Artificial
¿Qué impulsores son responsables del fuerte desarrollo de la IA? La creciente importancia de la IA se puede atribuir a tres factores principales:
- Aumento de la potencia informática. Los ordenadores son cada vez más rápidos y mejores. Por último, pero no menos importante, esto confirmó la ley de Moore, según la cual el rendimiento y la capacidad de almacenamiento se duplican cada año y medio o dos años.
- Mayor disponibilidad de datos. Debido al aumento de las redes, los datos se generan en todas partes y en cualquier momento. Estos datos pueden ser utilizados por los sistemas de IA para el aprendizaje.
- Nuevos algoritmos. Se están programando algoritmos cada vez más sofisticados.
IA débil frente a IA fuerte
Básicamente, se puede hacer una distinción entre inteligencia artificial débil y fuerte. Las IA débiles tienen los llamados talentos aislados, y apoyan a las personas en áreas concretas. Las áreas de aplicación de las IA débiles aumentan constantemente. Un ejemplo de esto son los sistemas de navegación, que ayudan a las personas a encontrar la ruta más rápida, pero no asumen la actividad de conducción al mismo tiempo. Las IA fuertes, por otro lado, deberían tener una inteligencia integral con su propia conciencia. Esto significa que deben actuar por sí mismas y demostrar habilidades en forma de razón, empatía, emotividad y creatividad. Sin embargo, su existencia es desconocida hasta el día de hoy.
¿Dónde se puede aplicar la IA?
La IA se puede utilizar en una variedad de industrias y áreas como, por ejemplo, en producción, en almacén o en control. El reconocimiento de voz, rostro e imagen es cada vez más posible gracias a la IA. Se puede utilizar como un sistema de asistencia para apoyar una toma de decisiones más rápida y eficiente. Para hacer esto, una IA puede extraer información central mediante la minería de datos y la minería de procesos, y analizar rápidamente grandes cantidades de datos en busca de información relevante. Esto mejora el análisis y la predicción de las acciones recomendadas. Los procesos son automatizados por IA y, por lo tanto, acelerados.
Se pueden distinguir cuatro campos de aplicaciones para su uso:
- Reconocimiento de patrones. Mediante el procesamiento de lenguaje natural y el procesamiento de imágenes naturales, las máquinas pueden reconocer y convertir texto escrito o hablado, o analizar imágenes y formas. Los ejemplos de aplicación son el reconocimiento facial para el control de admisión.
- Predicción de patrones. Esta predicción es un desarrollo posterior del reconocimiento de patrones y se utiliza para identificar cambios o necesidades en una etapa temprana. Un ejemplo de esto es el Predictive Maintenance, que logra un mantenimiento predictivo de las máquinas y puede reducir los tiempos de mantenimiento.
- Sistemas expertos. Estos programas informáticos están destinados a ayudar a las personas con problemas complejos y acelerar el proceso de toma de decisiones. Para hacer esto, los sistemas derivan recomendaciones de acción de una base de datos.
- Robótica. Los robots son tecnologías diseñadas para ayudar a los humanos en tareas particularmente mecánicas y operativas.
¿Cuáles son los requisitos para una implementación exitosa?
Para poder explotar el potencial diverso del uso de la IA, las empresas deben cumplir varios requisitos.
- Datos. La cantidad disponible de datos cualitativos es crucial para entrenar una inteligencia artificial. Cuantos más datos disponibles para el aprendizaje, mejor se vuelve el sistema.
- Infraestructura de TI. Un entorno de sistema en funcionamiento con un sistema de TI que permita el intercambio de datos es otro requisito básico para una implementación exitosa.
- Algoritmos. Debido a la gran cantidad de datos, a menudo no estructurados, puede ser difícil para las empresas comprender las soluciones de una IA y cómo llegar allí. Para lograr una amplia aceptación entre los empleados, los algoritmos deben ser transparentes y comprensibles.
- Experiencia. Los empleados que se supone que deben trabajar con la IA deben recibir capacitación y educación constantes. Esta es la única forma de garantizar que la IA se utilice con sensatez.
- Software. El software sirve como base de un sistema artificialmente inteligente. Sin embargo, no es necesario programar un software separado para cada aplicación. Vale la pena que las empresas examinen las soluciones de software existentes para su posible uso.
Aprendizaje automático – Machine Learning
Un campo de la inteligencia artificial es el aprendizaje automático. Un sistema o una máquina pueden aprender de los datos presentados por medio de algoritmos, sin haber sido programados explícitamente para hacerlo. Los programas informáticos utilizan métodos estadísticos para ello. Primero, se cargan con datos de aprendizaje, a partir de los cuales los algoritmos de autoaprendizaje reconocen patrones y regularidades, que luego se mapean, por ejemplo, mediante un árbol de decisión. Luego, los sistemas pueden aplicar esta clasificación de resultados a datos desconocidos. Cuantos más datos de ejemplo estén disponibles, mejores serán los resultados de la solución. El objetivo es vincular datos entre sí, derivar conexiones de ellos, reconocer conclusiones y hacer predicciones.
¿Qué estilos de aprendizaje hay?
Básicamente, se hace una distinción entre los tres estilos de aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo.
- Aprendizaje supervisado. Un algoritmo utiliza datos de entrenamiento para aprender la relación entre los datos de entrada dados y la salida también dada. por ejemplo, al reconocer letras. Imágenes de cartas escritas a mano e información adicional se envían al programa. Basándose en estos datos, puede reconocer textos escritos a mano.
- Aprendizaje no supervisado. Un algoritmo examina los datos de entrada sin obtener primer un resultado concreto sobre los posibles patrones. El sistema reconoce patrones que también son desconocidos para el programador.
- Aprendizaje por refuerzo. Un algoritmo aprende a realizar una tarea con el objetivo de maximizar las recompensas que recibe por resolverla. Por ejemplo, maximiza los puntos que recibe por aumentar los rendimientos de una cartera de inversiones.
¿Cómo se puede aplicar el aprendizaje automático?
Los métodos de aprendizaje automático permiten a las empresas aumentar la satisfacción del cliente y, como resultado, sus propias ventas al mismo tiempo que reducen los costes. Por ejemplo, el aprendizaje automático podría usarse para analizar y evaluar automáticamente las solicitudes de atención al cliente. Se extraen las características de las consultas de los clientes que ya han migrado y luego se examinan las nuevas consultas. De esta manera, los clientes que corren un riesgo especial pueden ser atendidos de manera más específica para evitar que se vayan. Otros campos de aplicación son, por ejemplo, la detección de spam para correos electrónicos o el reconocimiento de imágenes en Google.
Aprendizaje profundo – Deep Learning
El aprendizaje profundo es, a su vez, una subárea del aprendizaje automático y significa que los efectos de aprendizaje se logran a través de redes neuronales artificiales. En comparación con el aprendizaje automático tradicional, se puede procesar una mayor variedad de datos. Además, se requiere menos preparación de datos humanos y, a menudo, se logra un resultado más preciso.
¿Qué son las redes neuronales artificiales?
Las redes neuronales artificiales comprenden una gran cantidad de capas, al menos una capa de entrada y una de salida, así como más de una capa “oculta” en el medio, y se basan en el funcionamiento de las células nerviosas humanas. Las neuronas están dispuestas en capas, las llamadas capas, y cada neurona está conectada a cada neurona de la siguiente capa. Esto crea niveles de diversa complejidad. Es decir, si se reconoce un patrón en la primera capa, entonces se reconoce un patrón del patrón en la segunda capa. En el caso de las imágenes, por ejemplo, podrían ser diferentes brillos de píxeles individuales en la primera capa y formas y bordes en la segunda capa.
Si una red de este tipo tiene muchas capas, se denomina “profunda”, de ahí el término “aprendizaje profundo”. Las mallas pueden manejar todo tipo de datos sin procesar una vez codificados como vectores de números.
¿Dónde juega un papel el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es particularmente adecuado para su uso con conjuntos de datos desorganizados, ya que no se requiere un agrupamiento previo por parte de humanos, y juega un papel muy importante en el desarrollo de la conducción autónoma. El aprendizaje profundo ha avanzado, especialmente en el campo del reconocimiento de imágenes.
¿Cómo funcionan las redes neuronales artificiales?
Las redes neuronales artificiales simulan una red de neuronas conectadas, basadas en la imagen del cerebro humano. Las redes aprenden de la experiencia al cambiar la fuerza de conexión de la conexión neuronal. Este enfoque permite que las máquinas se entrenen a sí mismas en habilidades como ver, leer, hablar y escribir.
¿Qué tipos de redes neuronales artificiales existen?
Básicamente, hay una gran cantidad de redes neuronales diferentes. Los cuatro tipos más comunes se describen a continuación:
- Perceptrón. Es la forma básica original, y contiene solo una neurona (perceptrón) con pesos ajustables y un umbral. Mientras tanto, sin embargo, se entiende que esto significa una combinación y se hace una distinción entre dos variantes. Uno es el perceptrón de una sola capa, donde solo hay una entrada y una capa de salida, y ninguna capa intermedia. Y por otro lado el perceptrón multicapa según la estructura descrita anteriormente.
- Redes feedforward. La información solo se reenvía en una dirección (“forward”) desde la capa de entrada a través de las capas intermedias a la capa de salida.
- Redes recurrentes. Hay conexiones adicionales entre las capas para que la información también se pueda enrutar hacia atrás o las capas se puedan pasar varias veces.
- Red neuronal convolucional. Estas redes neuronales se utilizan principalmente para el reconocimiento de patrones y normalmente constan de cinco capas. Cada capa aumenta la precisión para el reconocimiento de patrones.
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