La llegada de la inteligencia artificial (IA) a nuestras vidas ha traído una miríada de nuevos términos y conceptos que pueden parecer confusos y desafiantes, incluso para las personas más versadas en el tema.
Estos nuevos conceptos hacen referencia a las tecnologías que hacen parte y que son potenciadas por la IA en todos los campos y es necesario conocerlos para entender cómo funciona este nuevo campo del conocimiento.
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. La revista Forbes elaboró una lista con las 10 palabras clave para entender la inteligencia artificial.
1. Inteligencia artificial
“La inteligencia artificial es un término acuñado por John McCarthy en 1958. Este refiere al desarrollo de diversos métodos, así como algoritmos, los cuales permiten a las computadoras comportarse de manera inteligente. De hecho, se puede decir que, la IA es hacer computacional el conocimiento humano por procedimientos simbólicos o conexionistas, o sea a través de la imitación del comportamiento del ser humano”, explica Marcelo Pacheco, director de la carrera de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Franz Tamayo, Unifranz.
La influencia de la IA se extiende a todos los campos del conocimiento humano, ciencia, negocios, seguridad, transporte, industrias e, incluso, 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 uno de los principales pilares de la tecnología de la IA. Se trata de la técnica que permite a las computadoras aprender por sí mismas sin necesidad de programación explícita. Con machine learning, las máquinas pueden analizar un conjunto enorme de datos y tomar decisiones rápidas.
Esta rama de la IA genera patrones en los datos que hay disponibles. Es lo que hace posible que los chatbots entiendan los mensajes y que los carros autónomos tomen decisiones inteligentes.
3. Aprendizaje profundo (deep learning)
El deep learning 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.
“La IA utiliza redes neuronales artificiales inspiradas en el cerebro humano. Los sistemas de aprendizaje profundo pueden mejorar su rendimiento al poder acceder a un mayor número de datos. Una vez que las máquinas han conseguido suficiente experiencia mediante el aprendizaje profundo, pueden ponerse a trabajar para realizar tareas específicas como conducir un coche, detectar maleza en un campo de cultivo, detectar enfermedades o inspeccionar maquinaria para identificar errores, entre otras tareas”, explica Pacheco.
4. Redes neuronales artificiales
Las redes neuronales artificiales (RNA) son el cerebro detrás de la IA, es decir un complejo centro de información donde priman las conexiones entre unidades de procesamiento de información (neuronas).
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.
Pacheco destaca su uso en la medicina, la seguridad, el pronóstico del mercado o la automatización industrial; además, de investigaciones que exploran la conexión de neuronas humanas con RNA, destacando la evolución constante en la interfaz cerebro-máquina.
“Un ámbito hermoso de aplicación es la automatización industrial y la robótica, que permiten el control de procesos industriales. Por ejemplo, en la universidad, los estudiantes de Ingeniería de Sistemas están trabajando en aplicar este conocimiento para resolver problemas cotidianos. Es realmente un mundo de posibilidades el que presentan las RNA para el futuro de la humanidad y la mejora constante de la vida”, puntualiza.
5. ChatBot
Los chatbots -robots de chat- son herramientas tecnológicas que se comunican con los usuarios a través de mensajes de texto mediante inteligencia artificial. En la actualidad, gracias al uso del machine learning, NPL y redes neuronales, son lo suficientemente inteligentes como para analizar información y tomar decisiones clave por su cuenta, convirtiéndose en una herramienta esencial para todo emprendimiento y organización.
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 (PLN)
El procesamiento de lenguaje natural (PLN) 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.
“El PLN puede utilizarse, por ejemplo, en asistentes virtuales para entender las preguntas y solicitudes de los usuarios y ofrecer respuestas concretas y naturales que no suenen como las respuestas de un robot”, agrega el experto.
Por otra parte, el PLN es sumamente importante en la programación de chatbots, que lo utilizan para comprender a los usuarios y sostener conversaciones, respondiendo a sus preguntas de manera natural, sin llegar a generar el efecto del “valle inquietante”, el cual se produce cuando las personas sienten rechazo hacia lo que se ve o suena artificial.
“El PLN también permite a las inteligencias artificiales realizar resúmenes de texto, tomando las partes clave de un documento largo de manera eficaz y eficiente”, expresa Pacheco.
La revista Forbes elaboró una lista con las 10 palabras clave para entender la inteligencia artificial
7. Visión por computadora
La visión por computadora implica un centro de procesamiento que, mediante algoritmos, identifica objetos y personas en las imágenes. Esto dota a los computadores no solo de “ojos”, sino también de una “corteza visual” similar a la del lóbulo occipital del cerebro humano.
Esta tecnología es esencial para aplicaciones como la detección de fraudes con tarjetas de crédito, los vehículos autónomos que deben interpretar su entorno y las redes sociales que etiquetan automáticamente a tus amigos en fotos. En constante evolución, la visión por computadora desempeña un papel crucial en la automatización y en 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. Esta tecnología habilita a los asistentes virtuales y a 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 IA 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 decisiones.
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”.