En esta sección ya hemos hablado con frecuencia de la Inteligencia Artifical: sus aplicaciones, sus posibles problemáticas, incluso proyectos centrados en esta tecnología en los que la Diputación de Badajoz participa como caso de uso. No es de extrañar: la Inteligencia Artificial es quizá el elemento más popular (o al menos el más sonado) del panorama tecnológico actual, tanto por los avances permitidos por el desarrollo de la tecnología subyacente, como por la amplia variedad de sectores en los que se está empezando a aplicar.
Sin embargo, muchas veces la terminología que usamos para hablar de la Inteligencia Artificial puede resultar un poco confusa, al haber una gran cantidad de disciplinas y herramientas implicadas en el desarrollo de estas aplicaciones. Por ello, hoy vamos a intentar definir en cierta medida esta tecnología, así como dos de sus elementos más relevantes: el Aprendizaje Máquina, y el Aprendizaje Profundo.
Inteligencia Artificial: Sistemas con Inteligencia
La IA se refiere al desarrollo de sistemas informáticos que pueden realizar tareas tradicionalmente asignadas a la inteligencia humana, como el reconocimiento de voz, reconocimiento de patrones y toma de decisiones. Abarca una variedad de métodos, desde simples algoritmos hasta sistemas complejos que pueden adaptarse y aprender. Inicialmente, la IA dependía de sistemas expertos basados en reglas lógicas predefinidas, pero estos eran limitados ya que no podían aprender de nuevas situaciones.
Aprendizaje Máquina: El Motor del Desarrollo en la IA
El Aprendizaje Maquina o Aprendizaje Automático (Machine Learning en Inglés) es una rama de la IA que se centra en crear algoritmos que permiten a las máquinas aprender de datos. A diferencia de los sistemas basados en reglas, estos algoritmos identifican patrones en los datos y los utilizan para hacer predicciones o decisiones, mejorando con la experiencia. En ese sentido, más que un sistema de Inteligencia Artificial como tal, es una herramienta para su desarrollo.
El Aprendizaje Automático se divide en varias categorías: el aprendizaje supervisado, donde se entrena a los algoritmos con datos etiquetados; el aprendizaje no supervisado, que trabaja con datos sin etiquetas para descubrir estructuras ocultas; y el aprendizaje por refuerzo, donde los algoritmos aprenden mediante la interacción con un entorno dinámico, recibiendo recompensas o castigos en función de sus acciones.
Aprendizaje Profundo: La Frontera del Aprendizaje Máquina
El Aprendizaje Profundo (Deep Learning en Inglés), una subcategoría del Aprendizaje Máquina, se ha destacado por su capacidad para manejar datos complejos y no estructurados, como imágenes y texto. Utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas (de ahí que se le denomine “Profundo”) que imitan la estructura del cerebro humano. Estas redes son especialmente efectivas para tareas como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural debido a su capacidad para reconocer patrones intrincados en grandes volúmenes de datos.
¿Como se relacionan estos conceptos entre sí?
La IA, el Aprendizaje Máquina y el Aprendizaje Profundo están profundamente interconectados. La IA es el campo general que incluye cualquier tecnología que simule la inteligencia humana. Dentro de la IA, el Aprendizaje Máquina es una técnica que permite a estos sistemas aprender, de forma más o menos automática, de distintos conjuntos de datos. El Aprendizaje Profundo, a su vez, es una técnica avanzada dentro del Aprendizaje Automático que utiliza redes neuronales profundas para resolver problemas particularmente complejos.
Estos avances en IA y aprendizaje automatizado no solo han impulsado el progreso tecnológico, sino que también han planteado cuestiones éticas y sociales significativas. La transparencia, la equidad y la privacidad son desafíos cruciales que deben abordarse a medida que estas tecnologías se integran más profundamente en nuestras vidas.
En resumen, la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo forman una triada esencial en el avance de la tecnología inteligente. Cada uno de estos elementos juega un papel fundamental en la creación de sistemas que no solo realizan tareas, sino que también aprenden y evolucionan, ampliando continuamente los límites de lo que es posible.
