Desde la década de 1940, cuando se desarrolló el ordenador digital, quedó claro que los ordenadores podían ser programados para completar tareas extremadamente complejas. Por ejemplo, podían descubrir pruebas para teoremas matemáticos o jugar al ajedrez. De hecho, los ordenadores o robots controlados por ordenador pueden realizar tareas típicas de los seres humanos. Ahí es donde entra en juego la inteligencia artificial.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
La inteligencia artificial (IA) es la capacidad de un ordenador digital o un robot controlado por ordenador para llevar a cabo tareas que realizan los seres inteligentes. La IA representa una rama de la informática. Siri, Alexa y asistentes inteligentes similares, así como los coches autónomos, los chatbots conversacionales y los filtros de spam de correo electrónico, son ejemplos de IA.
El papel del matemático Alan Turing, computing machinery and intelligence, y la Prueba de Turing expresan el objetivo y la visión fundamental de la IA. Turing escribió su artículo sobre la inteligencia artificial, argumentando que no hay ningún argumento convincente de que las máquinas no puedan pensar inteligentemente como los humanos. Del mismo modo, la Prueba de Turing es un método para determinar si una máquina puede pensar.
Según la teoría de la información, la inteligencia es la capacidad de aceptar o transferir información y mantenerla en forma de conocimiento. La teoría de la información representa matemáticamente las condiciones y parámetros que afectan a cómo se transmite y procesa la información.
Según Shane Legg, cofundador de DeepMind Technologies, la inteligencia es la capacidad del agente para establecer objetivos y resolver diferentes problemas en un entorno cambiante. Si el agente es un humano, se trata de inteligencia natural, y si el agente es una máquina, se trata de inteligencia artificial.
Funcionamiento y Aplicación de la IA
Cada vez es más sencillo y económico construir sistemas de IA. El principio para hacer una buena IA es recopilar datos relevantes para entrenar el modelo de IA. Los modelos de IA son programas o algoritmos que permiten a la IA reconocer patrones específicos en grandes conjuntos de datos.
Cuanto mejor sea la tecnología de IA, más sabiamente podrá analizar grandes cantidades de datos para aprender cómo realizar una tarea específica.
El proceso de analizar datos y realizar tareas se llama aprendizaje automático (ML). Por ejemplo, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) proporciona a las máquinas la capacidad de leer, entender los lenguajes humanos y imitar ese comportamiento. Las aplicaciones de IA más prometedoras se basan en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Este último funciona en base a redes neuronales construidas de manera similar a las del cerebro humano.
Las aplicaciones del entorno real de los sistemas de IA son muy variadas. A continuación, se encuentran los ejemplos más comunes de IA en la vida cotidiana:
- Reconocimiento de Voz: También conocido como reconocimiento automático de voz (ASR), reconocimiento de voz por ordenador o conversión de voz a texto, es una capacidad que utiliza NLP para procesar el habla humana en un formato escrito. Por ejemplo, Siri utiliza el reconocimiento de voz para realizar búsquedas por voz.
- Servicio al Cliente: Cada vez más empresas están recurriendo a agentes virtuales en línea para el servicio al cliente, reemplazando así a los agentes humanos. Según Servion Global Solutions, el 95% de todas las interacciones con los clientes implicarán inteligencia artificial para 202
- Visión por Computadora: En este caso, la tecnología de IA permite a los ordenadores y sistemas extraer información significativa de imágenes digitales, videos y otros datos visuales. Se puede ver su aplicación en la etiquetación de fotos en las redes sociales.
- Descubrimiento de Tendencias de Datos: Los algoritmos de IA pueden utilizar el comportamiento de los consumidores para descubrir tendencias de datos, lo que permite a las empresas desarrollar estrategias efectivas de venta cruzada. Como resultado, las empresas pueden ofrecer recomendaciones relevantes de productos complementarios durante el proceso de compra. Ahí es donde entra en juego el software de análisis predictivo.
- Prevención de Fraude: Uno de los principales problemas que aborda la inteligencia artificial son los fraudes en pagos e información confidencial. Las empresas utilizan sistemas basados en IA para detectar y prevenir este tipo de fraude de manera efectiva.
- Trading Automatizado de Acciones: Las plataformas de trading de alta frecuencia basadas en IA realizan miles o, a veces, millones de operaciones al día. A partir de 2020, la mitad de las operaciones del mercado de valores en Estados Unidos eran automatizadas. Según Allied Market Research, se espera que el tamaño del mercado algorítmico global represente $32 millones para 202
Cómo Construir un Sistema de IA: ¿Qué se Requiere?
Gartner, Inc. predice que los ingresos mundiales por software de IA alcanzarán los $65 mil millones en 2022, creciendo un 23% respecto a 202Entonces, ¿cómo se construye una IA? Vamos a repasar los pasos básicos para ayudarte a entender cómo crear una IA desde cero.
Paso 1: Identificación del Problema
Antes de desarrollar un producto o una función, es esencial centrarse en el problema del usuario y determinar la propuesta de valor que los usuarios pueden obtener de tu producto. Una propuesta de valor tiene que ver con el valor que prometes ofrecer a tus clientes si eligen comprar tu producto.
Al identificar la idea de resolución de problemas, puedes crear un producto más útil y ofrecer más beneficios a los usuarios. Después de haber desarrollado el primer borrador del producto o el producto mínimo viable (MVP), verifica si hay problemas para eliminarlos rápidamente.
Paso 2: Obtén los Datos Correctos y Límpialos
Ahora, cuando has definido el problema, debes elegir las fuentes de datos correctas. Es más importante obtener datos de alta calidad que pasar tiempo mejorando el modelo de IA en sí. Los datos se dividen en dos categorías:
Datos Estructurados: Los datos estructurados son información claramente definida que incluye patrones y parámetros fácilmente buscables. Por ejemplo, nombres, direcciones, fechas de nacimiento y números de teléfono.
Datos No Estructurados: Los datos no estructurados no tienen patrones, consistencia ni uniformidad. Incluyen audio, imágenes, infografías y correos electrónicos.
A continuación, debes limpiar los datos, procesarlos y almacenar los datos limpios antes de poder usarlos para entrenar el modelo de IA. La limpieza o depuración de datos consiste en corregir errores y omisiones para mejorar la calidad de los datos.
Paso 3: Crea Algoritmos
Cuando le dices al ordenador qué hacer, también debes elegir cómo hacerlo. Ahí es donde entran en juego los algoritmos informáticos. Los algoritmos son instrucciones matemáticas. Es necesario crear algoritmos de aprendizaje automático de predicción o clasificación para que el modelo de IA pueda aprender del conjunto de datos.
Paso 4: Entrena los Algoritmos
Avanzando en cómo crear una IA, debes entrenar el algoritmo utilizando los datos recopilados. Debes optimizar el algoritmo para lograr un modelo de IA con alta precisión durante el proceso de entrenamiento. Sin embargo, es posible que necesites datos adicionales para mejorar la precisión de tu modelo.
La precisión del modelo es el paso crítico a seguir. Por lo tanto, debes establecer la precisión del modelo estableciendo un umbral mínimo aceptable. Por ejemplo, una empresa de redes sociales que trabaja en la eliminación de cuentas falsas puede establecer una puntuación de fraude entre cero y uno para cada cuenta. Después de realizar algunas investigaciones, el equipo puede decidir enviar todas las cuentas con una puntuación por encima de 0.9 al equipo de fraude.
Paso 5: Elige la Plataforma Adecuada
Además de los datos necesarios para entrenar tu modelo de IA, debes elegir la plataforma adecuada para tus necesidades. Puedes optar por un framework interno o en la nube. ¿Cuál es la principal diferencia entre estos frameworks? La nube facilita a las empresas experimentar y crecer a medida que los proyectos se ponen en producción y la demanda aumenta, permitiendo un entrenamiento y despliegue más rápidos de los modelos de ML.
Frameworks Internos: Por ejemplo, puedes elegir Scikit, Tensorflow y Pytorch. Estos son los más populares para desarrollar modelos internamente.
Frameworks en la Nube: Con una plataforma de ML como servicio o ML en la nube, puedes entrenar y desplegar tus modelos más rápido. Puedes utilizar IDEs, Jupyter Notebooks y otras interfaces gráficas de usuario para construir y desplegar tus modelos.
Paso 6: Elige un Lenguaje de Programación
Existen más de un lenguaje de programación, incluyendo los clásicos C++, Java, Python y R. Los dos últimos lenguajes de programación son más populares porque ofrecen un conjunto sólido de herramientas, como extensas bibliotecas de ML. Haz la elección correcta considerando tus objetivos y necesidades. Por ejemplo:
- Python es una buena opción para principiantes, ya que tiene la sintaxis más sencilla que un no programador puede aprender fácilmente.
- C++ ofrece un alto nivel de rendimiento y eficiencia, lo que lo hace ideal para la IA en juegos.
- Java es fácil de depurar, fácil de usar y se puede utilizar en la mayoría de las plataformas. Además, funciona bien con algoritmos de motores de búsqueda y para proyectos a gran escala. Por regla general, se utiliza Java para construir aplicaciones de escritorio.
- R se desarrolló para el análisis predictivo y la estadística. Por lo tanto, se utiliza principalmente en la ciencia de datos.
Paso 7: Despliega y Monitorea
Finalmente, después de haber desarrollado una solución sostenible y autosuficiente, es hora de desplegarla. Al monitorear tus modelos después del despliegue, puedes asegurarte de que sigan funcionando correctamente. No olvides monitorear la operación constantemente.
Cómo construir una ia es una pregunta que muchos están interesados en estos días. Para hacer una IA, debes identificar el problema que estás tratando de resolver, recopilar los datos correctos, crear algoritmos, entrenar el modelo de IA, elegir la plataforma adecuada, elegir un lenguaje de programación y, finalmente, desplegar y monitorear la operación de tu sistema de IA.
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