Herramientas de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) se fundamenta en los datos disponibles en internet: estos datos son esenciales para su funcionamiento. Permiten a los sistemas de IA identificar patrones, tendencias y asociaciones de manera precisa. Existen datos estructurados, organizados en formatos que los sistemas pueden analizar fácilmente, como bases de datos o archivos de Excel. Por otro lado, hay datos no estructurados, como mensajes en Twitter, archivos PDF y videos. Para procesar toda esta información, se utilizan principalmente los algoritmos.

- Algoritmos: Los algoritmos son secuencias de instrucciones matemáticas desarrolladas por científicos de datos para guiar a las máquinas en la resolución de problemas. Al ejecutar repetidamente una selección de datos (conocidos como datos de entrenamiento) a través de un algoritmo, y ajustarlo continuamente, se obtiene un modelo fiable que la máquina puede usar para su propio aprendizaje.

- Chatbot: Uno de los primeros desarrollos basados en algoritmos es el chatbot. Este programa está diseñado para simular conversaciones con usuarios humanos a través de texto o voz. Los chatbots se integran en sitios web, aplicaciones y programas de mensajería instantánea. Actualmente, se están desarrollando chatbots más avanzados que imitan mejor a los humanos, incluso con sentido del humor, lo que requiere el uso de técnicas más complejas.

- Aprendizaje profundo: Este es un conjunto de redes neuronales, que a su vez son modelos de aprendizaje automático. El aprendizaje profundo es capaz de identificar patrones en datos complejos como imágenes, videos y sonidos. Muchos de estos modelos no requieren entrenamiento explícito, lo que los hace ideales para resolver problemas extremadamente complejos. Se utilizan en aplicaciones como vehículos autónomos, detección de fraudes y creación de videos “deepfake”. Puedo ponerme con mi imagen haciendo piruletas en una estación espacial, o cualquier otra cosa.

- Aprendizaje automático: Este es el motor de los sistemas de IA, permitiendo que las máquinas aprendan sin instrucciones explícitas. Depende de modelos que guían a las máquinas en la interpretación de nuevos datos, representando patrones que permiten hacer predicciones sin necesidad de programación detallada.

- Procesamiento de lenguaje natural (PLN): Esta capacidad permite a los programas informáticos comprender y procesar el lenguaje humano. El PLN entrena a los sistemas para manejar grandes cantidades de texto, comprendiendo la intención y el significado detrás de estos datos. Un ejemplo común de PLN es un chatbot de servicio al cliente, que puede responder a los humanos de manera comprensiva y matizada.

- Redes neuronales: Simulan las células cerebrales interconectadas del cerebro humano, permitiendo a las máquinas aprender, reconocer patrones y tomar decisiones sin programación explícita. Son capaces de encontrar patrones extremadamente complejos dentro de los datos.

- Aprendizaje por refuerzo: Este tipo de aprendizaje automático no proporciona datos etiquetados. En su lugar, la máquina intenta diferentes acciones y recibe recompensas cuando realiza las correctas, similar al entrenamiento de una mascota. Esto capacita al sistema para resolver problemas sin intervención humana.

- Reconocimiento de habla: Esta tecnología reconoce palabras habladas y puede convertirlas en texto o ejecutar órdenes. Un subconjunto es el reconocimiento de voz, que identifica a una persona por su voz. Esto permite, por ejemplo, recrear la voz de un cantante fallecido para interpretar nuevas canciones.

- Aprendizaje supervisado: Proporciona a la máquina conjuntos de datos etiquetados por humanos. Este modelo permite a la máquina reconocer aspectos en nuevos conjuntos de datos, facilitando su capacidad de aprendizaje.

- Aprendizaje no supervisado: Este enfoque no proporciona datos etiquetados, sino que permite a la IA identificar formas de agrupar y organizar grandes volúmenes de datos por sí misma. Es útil para analizar datos tan complejos que los humanos no pueden identificar sus patrones. Y ahí está otra gran ventaja de la IA:  puede procesar y darnos resultados de ingentes volúmenes de datos que nosotros los humanos difícilmente podríamos procesar, y en poco tiempo nos sería imposible.

- Reconocimiento visual: También conocido como visión por ordenador, este campo de la IA se centra en enseñar a los sistemas a interpretar imágenes y videos. Los modelos de reconocimiento visual pueden identificar objetos, personas y atributos en una imagen, ayudando en tareas como la evaluación de accidentes automovilísticos y estimación de costos de reparación. Esto es un tema delicado, pues como aún no hay legislación, nos aparece una cara conocida vendiéndonos una moto, como también podemos ser observados y espiados en cualquier lugar donde haya una cámara que nos vigile, incluso desde nuestro móvil.

Como conclusión, el uso de estas herramientas de IA simplificará muchos trabajos, requiriendo formación para su uso efectivo, similar a la que tuvimos cuando hubo la adopción del uso de los automóviles o internet. Además, es fundamental que los gobiernos y expertos en la materia trabajen en la implementación de una ética adecuada para su desarrollo y aplicación.