Según pública el portal forbes.co
¿Machine learning, deep learning y redes de neuronas artificiales? ¿Eso qué es? Si eres un perdido de la inteligencia artificial, este glosario es para ti.
El boom de la IA es tal vez el evento tecnológico de la década, y mantenerse al día con estas transformaciones se hace difícil con toda la información que está disponible. Entre tanto ruido se vuelve esencial manejar el vocabulario adecuado y aprender lo que significan términos como machine learning o deep learning.
Comprender cómo funciona la IA, así como sus implicaciones éticas y sociales, permite tomar decisiones informadas, adaptarse a las cambiantes dinámicas tecnológicas y participar en conversaciones importantes sobre su uso y regulación. Forbes comparte la lista de las 10 palabras clave para entender la Inteligencia Artificial.
1. Inteligencia artificial
¿De qué se trata la tan famosa Inteligencia Artificial, o IA por sus siglas? Esa es la primera pregunta que debemos responder. Inteligencia artificial se refiere a la simulación por medio de computadoras de los procesos que requieren de la inteligencia humana, como por ejemplo el aprendizaje, el reconocimiento de patrones o la resolución de problemas.
El papel cada vez más importante que cumple esta tecnología en nuestra vida cotidiana ha hecho que la IA sea un tema relevante para hablar de negocios, seguridad, transporte, industrias e incluso de salud. Los dispositivos y aplicaciones son cada vez más capaces gracias a la IA. Aprender a aplicarla se vuelve no solo una habilidad útil para el trabajo o la vida, sino una necesidad de un mundo cambiante.
2. Aprendizaje automático (machine learning)
El machine learning, o “aprendizaje automático”, es como la magia detrás de la tecnología de la IA. Es una rama de la Inteligencia Artificial que permite a las computadoras aprender por sí mismas sin necesidad de programación explícita. Con el machine learning, las máquinas pueden analizar un conjunto grandísimo de datos y tomar desiciones rápidas.
Piensa en ello como el cerebro de las máquinas que detecta patrones en los datos que hay disponibles, desde lo que ves en Netflix hasta predicciones meteorológicas. Es lo que hace posible que los chatbots entiendan tus mensajes y que los carros autónomos tomen decisiones inteligentes.
3. Aprendizaje profundo (deep learning)
El deep learning o aprendizaje profundo de la máquinas es una de las partes más emocionantes del proceso. A diferencia del aprendizaje automático, se trata de la capacidad que tienen las computadoras de entrenar nuevos trucos, resolviendo procesos más complejos. Gracias al deep learning las computadoras pueden aprender por sí solas la manera más adecuada de resolver algo.
Es como enseñar a una computadora a distinguir entre diferentes razas de perros. Al principio, solo reconoce unas pocas razas, pero a medida que le muestras más imágenes de diferentes perros, aprende a diferenciar entre un labrador y un bulldog, o incluso entre razas menos comunes. Esto es útil en aplicaciones como reconocimiento de objetos en imágenes, donde el deep learning puede identificar objetos específicos, como carros, árboles o alimentos, dentro de una foto.
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4. Redes neuronales artificiales
Las redes neuronales artificiales son el cerebro detrás de la Inteligencia Artificial, es decir un complejo centro de información donde priman las conexiones entre las neuronas —cada una de las cuales es una unidad de procesamiento de información, una máquina que procesa datos—. Cada neurona se especializa en tareas específicas, como detectar bordes en una imagen o reconocer patrones en texto. Trabajan juntas en una red para resolver problemas complejos, como el reconocimiento de voz o la traducción automática.
Estas “neuronas” están inspiradas en las neuronas biológicas del cerebro humano, pero en lugar de conexiones físicas, se comunican a través de algoritmos matemáticos; y son la base de la IA en este momento. Asistentes virtuales como Siri o Alexa funcionan gracias a una red neuronal artificial, que captan la información y reconocen patrones, en este caso en la voz del usuario.
5. ChatBot
Los chatbots son programas de computadora que están diseñados para simular conversaciones humanas y responder a preguntas o comandos en forma de texto o voz. Estos programas utilizan algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático para comprender y generar respuestas a los usuarios. Pueden ser implementados en aplicaciones móviles, sitios web, plataformas de mensajería y otros canales de comunicación digital.
Los chatbots son importantes en la inteligencia artificial porque hacen que las interacciones con las computadoras sean más humanas y accesibles.
6. Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es la habilidad de las computadoras para entender y hablar con los humanos en nuestro propio idioma. Siri, Alexa o Google Assistant usan NLP para entender lo que dices y responderte. Pero el NLP no se limita a los asistentes virtuales; también se utiliza en traducción automática, chatbots como ChatGPT y más.
El NLP permite que las computadoras aprendan lo que decimos y cómo responder de manera amigable y entendible.
7. Visión por computadora
La visión por computadora consiste en un centro de procesamiento que identifica objetos y personas en las imágenes a través de algoritmos. Esto hace que los computadores ya no tengan solo ojos, sino también una corteza visual, como la que tiene el humano en el lóbulo occipital del cerebro.
Esto es fundamental para aplicaciones como la detección de fraudes en tarjetas de crédito, los autos autónomos que deben entender su entorno o las redes sociales que etiquetan automáticamente a tus amigos en fotos. Esta tecnología está en constante evolución y desempeña un papel crucial en la automatización y la toma de decisiones basadas en datos visuales.
8. Reconocimiento de voz
El reconocimiento de voz es una tecnología que permite a las máquinas entender y procesar lo que decimos. Si la visión por computadora es la corteza visual del cerebro de la IA, el reconocimiento de voz es su lóbulo temporal. Habilita a los asistentes virtuales ya otros programas para escuchar y entender lo que decimos.
Esto se logra mediante algoritmos que convierten las palabras que pronunciamos en datos comprensibles para las computadoras.
9. Minería de datos
La minería de datos es un proceso que implica descubrir patrones y obtener información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos, como las muy amplias bases de datos que manejan los grandes de la tecnología como Meta o Amazon. Este proceso es crucial en la Inteligencia Artificial ya que permite a las máquinas analizar información de manera masiva y encontrar tendencias ocultas.
Sin la minería de datos, los algoritmos no podrían ser útiles, ya que necesitan de estos datos específicos para aprender y para tomar desiciones.
10. Automatización de procesos robóticos (RPA)
La automatización de procesos robóticos, o RPA por sus siglas en inglés (Robotic Process Automation), es una tecnología que utiliza robots de software para realizar tareas repetitivas. Este enfoque de automatización juega un papel fundamental en la Inteligencia Artificial al agilizar y optimizar procesos comerciales y operativos, pues permiten que las empresas mejoren la eficiencia de sus procesos y reduzcan los errores.
Estos robots no son físicos, sino que son programas de software diseñados para realizar tareas específicas comportándose como seres humanos al interactuar con aplicaciones y sistemas informáticos, hacer clic en botones, completar formularios, copiar y pegar datos, y más. Un ejemplo de estos es la famosa casilla de “no soy un robot”.
