La inteligencia artificial está en todas partes. En tus pantallas, en tus
bolsillos y un día puede incluso mudarse cerca de tu casa. Los titulares
tienden a agrupar este vasto y diverso campo en un solo tema. Los robots
que salen de los laboratorios, los algoritmos que juegan juegos antiguos y
los ganan, la inteligencia artificial y sus promesas se están convirtiendo en parte de nuestra vida cotidiana. Si bien todas estas instancias tienen
alguna relación con la inteligencia artificial, este no es un campo monolítico,
sino uno que tiene muchas disciplinas separadas y distintas.
Muchas
veces usamos el término inteligencia
artificial como un término general
que abarca todo. Ese no es exactamente el caso. La IA, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la robótica
son temas fascinantes y separados. Todos ellos sirven como una pieza
integral del mayor futuro de nuestra tecnología. Muchas de estas
categorías tienden a superponerse y complementarse entre sí.
El campo
de estudio más amplio de inteligencia artificial es un lugar extenso
donde tienes mucho para estudiar y elegir. Comprender la
diferencia entre estas cuatro áreas es fundamental para obtener una comprensión
y ver la imagen completa del campo.
Inteligencia artificial
La
Inteligencia Artificial (IA) es
la capacidad de las máquinas para realizar tareas características de la
inteligencia humana. Este tipo de
cosas incluyen planificación, reconocimiento de patrones, comprensión del
lenguaje natural, aprendizaje y resolución de problemas.
La
inteligencia general podría realizar todo igual o mejor que los
humanos. Este es el objetivo de muchos investigadores de inteligencia
artificial, pero es un camino por recorrer.
La
tecnología actual de IA es responsable de muchas cosas increíbles. Estos
algoritmos ayudan a Amazon a darle recomendaciones personalizadas y se asegura
de que tus búsquedas de Google sean relevantes para lo que estás
buscando. En su mayoría, cualquier persona tecnológicamente instruida
utiliza este tipo de tecnología todos los días.
Uno
de los principales diferenciadores entre la IA y la programación convencional
es el hecho de que los programas que no son de IA se llevan a cabo mediante un
conjunto de instrucciones definidas. IA,
por otro lado, aprende sin estar programado explícitamente.
Aquí
es cuando la confusión comienza a tener lugar. Muchas veces, pero no todo
el tiempo, IA utiliza el aprendizaje
automático, que es un subconjunto del campo de la IA. Si profundizamos un poco, aprendizaje profundo es una forma de implementar el aprendizaje
automático desde cero.
Además,
cuando pensamos en la robótica tendemos a pensar que los robots y la
inteligencia artificial son términos intercambiables. Los algoritmos de IA
generalmente son solo una parte de una matriz tecnológica más grande de hardware,
electrónica y código no IA dentro de un robot.
Robot ... ¿o robot artificialmente inteligente?
La
robótica es una rama de la tecnología que se ocupa estrictamente de los
robots. Un
robot es una máquina programable que
lleva a cabo un conjunto de tareas de forma autónoma de alguna manera. No
son computadoras ni son estrictamente artificialmente inteligentes.
Muchos
expertos no pueden ponerse de acuerdo sobre qué constituye exactamente un
robot. Pero para nuestros propósitos, consideraremos que tiene una
presencia física, es programable y tiene cierto nivel de autonomía. Aquí
hay algunos ejemplos diferentes de algunos robots que tenemos hoy en día:
- Roomba
- Automobile
Assembly Line Arm
- Robots de cirugía
- Atlas (Robot Humanoide)
Algunos
de estos robots, por ejemplo, el segundo
y el tercero están explícitamente programados para hacer un trabajo. Ellos
no aprenden. Por lo tanto, no podríamos considerarlos artificialmente
inteligentes.
Estos
son robots que están controlados por programas de IA incorporados. Este es
un desarrollo reciente, ya que la mayoría de los robots industriales solo
fueron programados para llevar a cabo tareas repetitivas sin pensar. Los
robots de autoaprendizaje con lógica de aprendizaje automático dentro de ellos
se considerarían IA. Lo necesitan para realizar tareas cada vez más
complejas.
¿Cuál es la diferencia entre Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático?
El
aprendizaje automático es un subconjunto y una forma de lograr una
verdadera IA. Fue un término acuñado por Arthur Samuel en 1959, donde
afirmó: “La capacidad de aprender sin
estar programado explícitamente”.
La
idea es obtener el algoritmo para aprender o ser entrenado para hacer algo sin
estar específicamente codificado con un conjunto de instrucciones
particulares. Es el aprendizaje automático lo que allana el camino para la
inteligencia artificial.
Arthur
Samuel quería crear un programa de computadora que le permitiera a su
computadora vencerlo en damas. En lugar de crear un programa detallado y
largo que podría hacerlo, pensó en una idea diferente. El algoritmo que
creó dio a su computadora la capacidad de aprender, ya que jugó miles de juegos
contra sí mismo. Este ha sido la esencia de la idea desde entonces. A
principios de la década de 1960, este programa fue capaz de vencer a los
campeones en el juego.
Con
el paso de los años, el aprendizaje automático se desarrolló en varios métodos
diferentes. Esos son:
- Supervisado
- Semi-supervisado
- Sin supervisión
- Reforzamiento
En
un entorno supervisado, un programa de computadora recibiría datos etiquetados
y luego se le pediría que les asignara un parámetro de clasificación. Esto
podría ser imágenes de diferentes animales y luego adivinaría y aprendería en
consecuencia mientras entrenaba. Semi-supervisado solo etiquetaría algunas
de las imágenes. Después de eso, el programa de computadora tendría que
usar su algoritmo para descubrir las imágenes sin etiqueta mediante el uso de
sus datos pasados.
El
aprendizaje automático no supervisado no implica datos etiquetados
preliminares. Sería arrojado a la base de datos y tendría que ordenar por
sí mismo diferentes clases de animales. Podría hacer esto basándose en
agrupar objetos similares debido a su apariencia y luego crear reglas sobre las
similitudes que encuentre en el camino.
El
aprendizaje de refuerzo es un poco diferente de todos estos subconjuntos de
aprendizaje automático. Un gran ejemplo sería el juego de
ajedrez. Conoce una cantidad determinada de reglas y basa su progreso en
el resultado final de ganar o perder.
Aprendizaje profundo
Para
un subconjunto aún más profundo de aprendizaje automático viene el aprendizaje
profundo. Tiene la tarea de
problemas mucho mayores que la simple clasificación rudimentaria. Funciona
en el ámbito de las cantidades de datos de los contenedores y llega a su
conclusión sin ningún conocimiento previo.
Si
se tratara de diferenciar entre dos animales diferentes, los distinguiría de
una manera diferente en comparación con el aprendizaje automático
normal. En primer lugar, todas las imágenes de los animales serían
escaneadas, píxel por píxel. Una vez que se completó, luego analizará los
diferentes bordes y formas, clasificándolos en un orden diferencial para
determinar la diferencia.
El aprendizaje profundo tiende a requerir
mucha más potencia de hardware. Estas
máquinas que ejecutan esto generalmente se guardan en grandes centros de
datos. Los programas que usan aprendizaje profundo esencialmente comienzan
de cero.
De
todas las disciplinas de IA, el aprendizaje profundo es el más prometedor para
un día creando una inteligencia artificial generalizada. Algunas
aplicaciones actuales que el aprendizaje profundo ha producido han sido los muchos
chatbots que vemos hoy. Alexa, Siri y Cortana de Microsoft
pueden agradecer a sus cerebros gracias a esta ingeniosa tecnología.
Un nuevo enfoque cohesivo
Ha
habido muchos cambios sísmicos en el mundo de la tecnología en el siglo
pasado. Desde la era informática a Internet y al mundo de los dispositivos
móviles. Estas diferentes categorías de tecnología allanarán el camino
para un nuevo futuro. O como dijo el CEO de Google Sundar Pichai:
“Con
el tiempo, la computadora en sí misma – cualquiera que sea su forma – será un
asistente inteligente que te ayudará durante el día. Pasaremos de los
dispositivos móviles a un primer mundo de IA".
La
inteligencia artificial combinada en todas sus formas nos llevará a nuestro
próximo salto tecnológico.
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