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El cerebro humano es una unidad extremadamente poderosa del cuerpo humano. Es capaz de aprender cosas complejas y tomar múltiples decisiones. Recibe información de varios otros órganos del cuerpo, procesa la información y envía una señal de salida que dirige a determinados órganos del cuerpo para que realicen las funciones apropiadas. En otras palabras, el cerebro le dice al cuerpo cómo «reaccionar» en una situación determinada. Ahora consideremos esto, ¿qué pasaría si hubiera un software de computadora que pudiera actuar y reaccionar igual que un cerebro humano? De eso se trata la Inteligencia Artificial.
Inteligencia artificial
Joan McCarthy es el científico que acuñó el término «Inteligencia Artificial» en 1955 y lo describió como el estudio científico y de ingeniería para fabricar máquinas inteligentes. Por máquinas inteligentes, se refería a máquinas que eran capaces de funcionar igual que un cerebro humano y, desde entonces, la IA (Inteligencia Artificial) se ha convertido en un tema de investigación extremadamente popular entre los científicos informáticos. Este campo se especializa en algoritmos altamente técnicos y complejos cuyos resultados son espectaculares.
Las máquinas que se desarrollan mediante investigaciones de IA pueden ser una máquina física, como un robot, capaz de realizar ciertas funciones, o un programa/software de computadora capaz de generar ciertos resultados cuando se proporciona cierta información. La máquina imita al cerebro humano utilizando herramientas de estadística y economía, inteligencia computacional, etc. También utiliza la herramienta más avanzada, Neural Networks and Control, a través de la cual estimula las neuronas del sistema nervioso del interior de la máquina.
La IA tiene aplicaciones importantes en la industria de la tecnología y se prevé que cambie las reglas del juego de los cálculos tecnológicos del futuro, desafiando así la existencia misma de la raza humana. Se han desarrollado bots que utilizan juegos como el ajedrez, el scrabble y el tic-tac-toe (solo por mencionar algunos) y han ganado a campeones mundiales «humanos».
Si bien la IA desarrollada hasta ahora todavía carece de cierta cognición a nivel humano, es un campo de inmenso alcance y optimismo. Un aspecto importante de una máquina con inteligencia artificial es la forma en que aprende, en lugar de la forma en que realiza determinadas funciones. Esta rama de la inteligencia artificial se conoce como «aprendizaje automático».
Figura 1. Apple usa algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para Siri.
Aprendizaje automático
Arthur Samuel en 1959 definió el término «aprendizaje automático» como la capacidad de la máquina para aprender sin estar programada explícitamente. Del mismo modo que un bebé humano aprende a caminar, hablar y realizar otras funciones por sí mismo con tan solo observar el entorno inmediato, una máquina se entrena automáticamente y aprende por sí misma al observar y analizar los datos que se le presentan. Se cree que la inteligencia artificial no habría prosperado si no hubiera habido investigaciones sobre el aprendizaje automático.
El aprendizaje automático se puede clasificar en términos generales en tres tipos: - Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. Estos tres tipos se diferencian principalmente entre sí en que se utilizan para entrenar a la máquina.
En el aprendizaje supervisado, la máquina se entrena con un conjunto de datos determinado. Ese conjunto de datos contendrá algunos ejemplos de entradas con sus resultados esperados. Por lo tanto, cuando la máquina está entrenada, conoce desde el principio los resultados de ciertas entradas. Cuando se proporciona una nueva entrada a la máquina, la analiza con el conjunto de datos en el que se había entrenado y, a continuación, genera el resultado adecuado para los datos entrantes. Tiene una buena tasa de éxito siempre que el dominio de las entradas no varíe mucho. El principal inconveniente del aprendizaje supervisado es la cantidad de recursos que se consumen para crear el conjunto de datos inicial.
En el aprendizaje no supervisado, la máquina no se entrena con un conjunto de datos inicial, sino que solo tiene una función que acepta ciertos argumentos y, después de realizar ciertos cálculos, se genera un resultado. Una de las principales ventajas del aprendizaje no supervisado es que no se requiere ningún conjunto de datos inicial, pero, al mismo tiempo, la tasa de éxito de este tipo de aprendizaje no es tan buena en comparación con el aprendizaje supervisado.
En Reinforcement Learning, una vez más, la máquina no está entrenada en ningún conjunto de datos inicial, pero luego, a medida que el programa se ejecuta, aprende, formatea sus propios errores y se mejora a sí misma. En otras palabras, aprende de un entorno dinámico. Por ejemplo, en un programa que se puede usar para conducir un automóvil, al principio habrá muchos tirones y también algunos accidentes, pero luego, poco a poco, la máquina aprenderá qué ejecutar en qué situación. Su desventaja es que la tasa de éxito inicial será extremadamente baja y el tiempo necesario para entrenarlo puede ser largo, pero su ventaja es que, una vez que la máquina está completamente entrenada, tiene una tasa de éxito asombrosa.
Como mencioné antes, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático van de la mano. Un campo importante en el que ambos se utilizan ampliamente es el procesamiento del lenguaje natural (PNL). En la PNL, se aplican varios algoritmos de aprendizaje automático al texto sin procesar y se extrae automáticamente cierto tipo de información. Cierto tipo de información puede ser cualquier cosa, desde la semántica hasta el resumen del texto.
Solicitudes
Todas las principales empresas de tecnología que se le ocurran aplican algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático en su tecnología. Google es conocido por ser el líder en algoritmos de aprendizaje automático, ya que ha aplicado la inteligencia artificial en casi todos sus productos, especialmente en su veloz motor de búsqueda. Facebook también utiliza esta tecnología para sus diversos servicios, como el etiquetado automático de imágenes, el bot de mensajería, etc.
Los motores de recomendación que se ven en varios sitios web de medios y sitios de comercio electrónico como Flipkart y Snapdeal se deben a la intrincada aplicación de algoritmos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático.
La inteligencia artificial puede reemplazar a los seres humanos con programas informáticos para que todas sus operaciones se automaticen.
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