La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática cuyo objetivo es crear máquinas inteligentes, del mismo modo que lo son los seres humanos.
El concepto de IA existe desde la década de 1950 y ha ido ganando impulso en los últimos años a medida que los ordenadores se vuelven más potentes y capaces de manejar tareas complejas.
Este artículo explorará diferentes tecnologías de la inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el aprendizaje profundo y la respuesta a preguntas (QA).
Inteligencia artificial
La IA es una rama de la informática que pretende crear máquinas inteligentes con el objetivo de que se comporten de forma indistinguible de los seres humanos.
La investigación en IA se ha utilizado para desarrollar tecnologías como coches autoconducidos, chatbots y asistentes virtuales como Siri.
La IA es uno de los campos más importantes de la informática y un área en la que IBM ha hecho enormes progresos.
Hace 50 años, IBM fue la primera en construir un ordenador capaz de jugar al ajedrez y derrotar a un gran maestro humano.
Hoy aplicamos la tecnología de IA para ayudar a resolver algunos de los problemas más difíciles de la sociedad a través de nuestros esfuerzos por impulsar el crecimiento económico y mejorar la vida de las personas.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales.
Las redes neuronales son modelos inspirados en el cerebro, en los que las neuronas representan las unidades básicas de procesamiento y sus conexiones, las sinapsis entre ellas.
El aprendizaje profundo consiste en apilar múltiples capas de estos módulos de redes neuronales para crear funciones más complejas.
El aprendizaje profundo se ha utilizado en muchas aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento del habla y el procesamiento del lenguaje natural.
Aprendizaje automático Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos informáticos para construir un modelo a partir de datos y hacer predicciones a partir de ellos.
El aprendizaje automático utiliza dos tipos principales de algoritmos: supervisado y no supervisado.
El aprendizaje supervisado es aquel en el que el ordenador aprende a partir de un conjunto de ejemplos, recibiendo tanto entradas como salidas correspondientes para cada muestra del conjunto de entrenamiento (por ejemplo, imágenes etiquetadas con sus respectivas categorías).
El aprendizaje no supervisado no requiere tales etiquetas, sino que su objetivo es descubrir patrones ocultos en grandes conjuntos de datos sin que se sepa de antemano cuáles son.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es la capacidad de una máquina para entender el lenguaje humano.
Implica comprender no sólo las palabras y la gramática, sino también la entonación, el contexto y el significado.
El PLN se utiliza en muchas aplicaciones, como la recuperación de información, la traducción entre idiomas y el reconocimiento de voz.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) se ha utilizado en los motores de búsqueda desde sus inicios en los años 90, cuando Google no era más que un proyecto de investigación de la Universidad de Stanford[1].
El motor de búsqueda escaneaba millones de documentos almacenados en sus servidores para encontrar los relevantes a su consulta analizando ciertas características como la longitud o la frecuencia de palabras dentro de esos documentos[2].
Respuesta a preguntas (QA) Respuesta a preguntas (QA)
Los sistemas de control de calidad se utilizan para responder a preguntas sobre el tiempo, la hora y las noticias.
El sistema puede entrenarse para reconocer la pregunta, entender su significado y dar una respuesta adecuada.
También puede utilizarse para responder a preguntas sobre cómo hacer algo, entendiendo lo que se quiere y buscando en internet la información necesaria para ello.
El sistema está formado por una serie de componentes que trabajan juntos para crear una conversación inteligente.
Entre ellos se incluyen el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Esta sección trata de los diferentes usos de la inteligencia artificial en nuestra vida cotidiana.
La inteligencia artificial es una rama de la informática que estudia la teoría y la práctica de la construcción de agentes inteligentes, máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
Incluye el estudio de campos como la planificación, el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la representación del conocimiento y el razonamiento.
La inteligencia artificial se ha utilizado en muchas aplicaciones, como juegos de ordenador, robots domésticos, robots industriales y vehículos aéreos no tripulados.
Conclusión
La Inteligencia Artificial es un campo de la informática que estudia cómo hacer que los ordenadores hagan cosas que normalmente se cree que requieren inteligencia humana, como entender el lenguaje natural, reconocer objetos en imágenes o vídeo, planificar y tomar decisiones.
La Inteligencia Artificial también se conoce como IA.
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