La Inteligencia Artificial es una nueva tecnología, dentro de la informática, centrada en desarrollar sistemas que son capaces de aprender, pensar, adaptarse y realizar tareas que, siempre se habían hecho por parte de los seres humanos.
Pensar que un sistema informático puede llegar a ser tan potente como para hacer esta clase de procesos es impactante, pero las diferentes inteligencias artificiales tienen modelos de actuación diferentes, dependiendo de sus usos y sus objetivos.
¿Y entonces, cuáles son estos modelos de inteligencia artificial que podemos aplicar? Aquí te contamos todos los secretos
Las redes neuronales artificiales (ANN) son un tipo de modelo de Inteligencia Artificial que para funcionar, se inspira en una estructura similar al funcionamiento del cerebro humano y las neuronas. Estos modelos están compuestos por diferentes nodos que están interconectados entre si, a los que se les llama neuronas artificiales. Estos se encargan de recibir, procesar y transmitir información a través de enlaces entre estas neuronas artificiales, que acaban siendo los que ejecutan acciones.
Una de las características principales de este modelo de inteligencia artificial es la capacidad de aprender a partir de la información de entrada que se le proporciona y con el procesamiento de los datos que tiene, mejora su desempeño a medida que se entrenan con más datos, para que la información de salida sea lo más entrenada posible.
La principal ventaja de las ANN es su capacidad de adaptación a problemas complejos, gracias al aprendizaje constante del modelo de inteligencia artificial, pudiendo con el tiempo crecer y adaptarse a nuevas funcionalidades.
Algunos de los usos más populares de las redes neuronales artificiales incluyen el reconocimiento de patrones, la clasificación de imágenes, la predicción de series temporales, la recomendación de productos o incluso el aprendizaje de patrones para personajes de videojuegos y aplicación de rutinas y acciones automatizadas.
Los algoritmos de agrupamiento son un tipo de aprendizaje automático no supervisado que se enfoca en encontrar estructuras ocultas en los datos. Estos algoritmos dividen un conjunto de datos en grupos o clústeres, según las similitudes que se encuentran, haciendo que los datos dentro de los mismos grupos sean similares entre si, pero que de los grupos diferentes sean lo más contrarias posibles.
Para esta clase de modelo de inteligencia artificial, existen diferentes algoritmos específicos de agrupamiento, cada uno de estos con sus propias características y enfoques:
Los algoritmos de agrupamiento son útiles cuando se trabaja con conjuntos de datos no etiquetados, donde no se dispone de información previa sobre las clases a las que pertenecen los datos. Esto facilita la exploración y comprensión de patrones y relaciones en los datos sin la necesidad de etiquetas específicas.
Los algoritmos de agrupamiento son útiles en diversas aplicaciones de inteligencia artificial, como la segmentación de clientes según sus intereses y necesidades, la detección de anomalías dentro de un sistema y la reducción de dimensionalidad, entre otros motivos.
El procesamiento del lenguaje natural es un modelo de inteligencia artificial que se ocupa de la interacción que tenemos entre un ordenador y el lenguaje humano. El objetivo de ese modelo es permitir que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano de la manera natural posible, pudiendo replicar el lenguaje humano casi por completo.
Este modelo de inteligencia artificial se determina mediante la combinación de principios de lingüística computacional, informática y estadísticas para lograr estos objetivos.
De las ventajas más notorias dentro de este modelo de inteligencia artificial, podemos encontrar la automatización de tareas relacionadas con el lenguaje, como la clasificación de documentos, la extracción de información y la generación de texto, lo que ahorra tiempo y recursos, y a su vez en el uso de chatbots automatizados, permite la automatización de tareas relacionadas con el lenguaje, como la clasificación de documentos, la extracción de información y la generación de texto, lo que ahorra tiempo y recursos.
Algunas de las acciones o tareas que se realizan con este modelo son el reconocimiento del habla, la traducción automática, generación de textos, análisis gramatical y sintáctico, e incluso este modelo se usa para la creación de chatbots que respondan de manera natural y lo mas humanamente posible a las necesidades de un cliente.
El modelo de inteligencia artificial de aprendizaje automático, también conocido como Machine Learning, es un modelo que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender patrones a partir de datos sin una programación explícita. Es decir, en lugar de depender de reglas predefinidas, los sistemas de aprendizaje automático utilizan datos para mejorar su rendimiento de forma autónoma en una tarea específica a lo largo del tiempo, buscando cual es la forma más optima de realizar dicha tarea
Estos modelos de inteligencia artificial basados en el aprendizaje automático pueden adaptarse y mejorar su rendimiento a medida que se exponen a más datos, por lo que no requieren de tener supervisión, o al menos no de forma constante, una vez el algoritmo aprende correctamente sus funciones. A su vez, estos modelos son cpaces de automatizar tareas que de otra manera serían difíciles de programar de manera explícita.
Esta clase de tecnologías cuentan cada vez con más usos y necesidades, a medida que su capacidad de aprendizaje autónomo va en aumento, como por ejemplo la clasificación de datos en categorías específicas, para su posterior análisis, la estimación de valores futuros basados en patrones históricos, como en el caso de pronósticos meteorológicos o de mercado, o incluso la identificación de patrones inusuales o comportamientos atípicos en datos que usualmente suelen comportarse de otra forma.
El aprendizaje profundo, o Deep Learning, es una rama del aprendizaje automático que se enfoca en el desarrollo y uso de redes neuronales artificiales con múltiples capas ocultas. Estas redes profundas son capaces de aprender representaciones jerárquicas de datos, lo que les permite manejar información de alta dimensionalidad y resolver problemas complejos con gran eficacia.
Este modelo también aprende de forma automática, pero su sistema es diferente, ya que este modelo de inteligencia artificial aprende automáticamente características y representaciones de datos en diferentes niveles de abstracción, desde características simples hasta características más complejas y abstractas.
Entre las principales ventajas de este modelo de inteligencia arificial, el deep learning puede capturar y modelar patrones complejos en datos de alta dimensionalidad y no estructurados, pudiendo así generar modelos más complejos, y a su vez elimina la necesidad de diseñar manualmente características, ya que la red neuronal puede aprender automáticamente características relevantes.
Entre algunos de sus usos principales, encontramos los sistemas de reconocimiento de voz, que también se suelen usar para la conversión de voz a texto, sistemas de reconocimiento de hablantes y comandos de voz, o también gracias a los algoritmos de visión computacional, se genera un reconocimiento de objetos, detección de objetos, segmentación de imágenes, y clasificación de imágenes son aplicaciones comunes.