Guía Google para entender la Inteligencia Artificial

Uno de los grandes temas más comunes del momento es la Inteligencia Artificial (IA). Y es que gracias a las tecnologías de Google, han desarrollado una guía introductoria que ofrece una serie de explicaciones sencillas y breves para que cualquier persona pueda entender qué es la IA. También se explica cómo funciona y cómo está cambiando el mundo que nos rodea.

Para este orden, la guía se ha dividido en una especie de índice esquema compuesto por un abecedario de letras, donde cada letra significa o se relaciona con un concepto clave para entender paso a paso la Inteligencia Artificial.

Abecedario de temas

Aprendizaje automático

La IA tiene la capacidad de poder aprender por sí misma gracias a datos y experiencias que recopila. El aprendizaje automático logra que la IA y sus sistemas puedan encontrar soluciones propias sin tener que dar soluciones programadas.

El sistema de aprendiza de la IA, habiendo recopilado datos, es capaz de formular su propias respuestas cada vez más específicas. Detectando patrones, la es capaz de progresar una gran cantidad de datos a mucha velocidad y escala.

Asistente virtual

Otro factor que podemos conocer sobe la IA es que tiene aplicaciones controladas que pueden hacer tareas para diferentes usuarios. A esto se le llama un asistente virtual, el cual es capaz de responder a instrucciones o preguntas ayudando a completar determinadas tareas.

Un ejemplo muy popular, son los asistentes virtuales con voz que disponemos en los teléfonos móviles. Buscan información en Internet, reproducen o responden preguntas. Como toda relación que se va forjando, con el tiempo, estos asistentes serán más ágiles y sabrán lo que queremos en todo momento, ya que guardan todas nuestras dudas o cuestiones.

Bots y robótica

La IA también ayuda o colabora en el estudio de máquinas diseñadas para automatizar tareas. Permite que los robots hagan muchas tareas nuevas que llevan formando parte de nuestras vidas décadas.

El punto u objetivo de la IA es poder crear robots más útiles, hábiles y capaces de resolver problemas de forma simple. Nace así una nueva generación de robots capaces de analizar y gestionar de forma rápida diferentes tareas antes difíciles.

Conjuntos de datos

Hay una serie o existencia de datos en el mundo que son muy útiles para que la IA pueda emplearlos y así aprender, como ya hemos comentado. Y es que los conjuntos de datos son grandes recopilaciones de información digital que se utilizan para formar a la inteligencia artificial.

Estos grupos de datos son manuales o guías propias para los ordenadores, haciendo de ellos parámetros que ayuden al sistema a gestionar la información que se le proporciona. Suelen ser muy complicados de crear y refinar, ya que abarcan todos los conocimientos.

Conocimiento

Los sistemas de inteligencia artificial no cuentan con el instinto humano para crear o guardar conocimientos. Su forma de crear conocimientos es hacer referencias cruzadas y analizar una amplia variedad de información.

A esto le sumamos el hecho de que existen una serie de límites que definen qué pueden aprender. Están determinados por los parámetros establecidos por los equipos de diseño de IA.

Diagnósticos

Un punto muy positivo es que, gracias a los avances que estamos teniendo en la IA, está ayudando a los médicos a analizar las radiografías y diagnosticar a los pacientes más rápidamente. La IA puede acelerar en gran medida el análisis de conjuntos de datos, lo cual permite hacer diagnósticos más rápido.

Todos los diagnósticos mediante imágenes, de células cancerígenas en biopsias o signos de Alzheimer en escáneres cerebrales, ahora pueden llevarse a cabo gracias a la IA. La capacidad que tiene la IA para realizar un proceso de investigación detallado en cuestión de segundos agiliza las revisiones exhaustivas que deben llevar a cabo los médicos.

Enseñanza

Hay una serie de métodos usados en IA para que aprenda a la hora de formar sistemas de aprendizaje automático. Los más conocidos y usados son el aprendizaje supervisado, un sistema que recibe datos de referencia para crear patrones similares, y el aprendizaje no supervisado, el cual consiste en buscar relaciones en un sistema a través de datos, pero por sí mismo.

Los métodos de aprendizaje supervisados pueden clasificar y etiquetar los datos de acuerdo con lo que los humanos ya saben, mientras que los métodos no supervisados se pueden usar para detectar patrones que las personas no necesariamente saben buscar.

Ética

Existen unos principios que determinan cómo se desarrolla y se debe usar la IA. Son unos criterios éticos que ayudan a orientar el desarrollo de la inteligencia artificial. La IA ha necesitado de estos códigos de conducta, ya que funcionan como orientación humana.

Lo ideal es que las empresas examinen y revisen constantemente las reglas éticas que guían sus proyectos de IA, y las comunidades que se dedican a estudiar la ética de la IA abren nuevos debates que cambian junto con estas tecnologías.

Filosofía del código abierto

Hay unos códigos o datos que todo el mundo puede usar de forma libre y gratis cuando se suben a una web y cualquier usuario puede consultarlo. La idea u objetivo principal es poder compartir y desarrollar ideas para construir sistemas efectivos.

A la vez, se desbloquea el poder detectar los errores o puntos débiles que los creadores hayan tenido. Permite así la participación de muchas comunidades y de forma colectiva en diferentes ámbitos. Termina generando una IA potencialmente más segura y efectiva.

Humano en el bucle

Este termino se acuña para poder referirse a esa persona que enseña, prueba o ajusta un sistema de Inteligencia Artificial para ayudarlo a producir resultados más fiables. Muestra al sistema qué características distintivas debe tener en cuenta y lo orientar así hacia respuestas más precisas.

Esto quiere decir que ambas inteligencias se aprovechan de forma positiva la una de la otra. Esta dinámica colaborativa ayuda a tener en cuenta los defectos de las personas y las máquinas, con el objetivo de conseguir resultados más precisos.

Inteligencia artificial

Se podría decir que una de las características más importantes de la IA es que es la programación de ordenadores que aprenden y se adaptan. Cualquier sistema informático al que se enseña a reproducir comportamientos humanos inteligentes es IA.

Poco a poco la IA se ha integrado en nuestras vidas. Los ordenadores y el aprendizaje automático han hecho que la IA esté presente en la vida, trabajando y percibiendo el mundo a través de herramientas prácticas.

Lenguaje binario

Si la informática hablara en los ordenadores, sería a través de elementos fundamentales como el lenguaje binario, compuesto por ceros y unos. Así procesan la información, uniéndola con secuencias y transmitiendo un mensaje.

La IA interviene a través de los sistemas que gestionan unas cantidades muy grandes de datos para comprender el mundo y resolver así problemas que no suelen tener una naturaleza binaria.

Material falso

Otro de los grandes avances de la tecnología, ha sido poder crear contenido multimedia muy realista al que se le llama «deepfake«. A través de los datos y experiencias guardadas de la IA, crea por sí misma imágenes o audios en forma de obras que parecen muy reales.

Al igual que cualquier mentira o contenido falso, tiene una serie de señales que indican que no es real, sino fake. Esto se ve en pequeños bucles de gestos. A medida que las falsificaciones son cada vez más trabajadas, los métodos que se usan para distinguirlas también mejoran.

Ordenadores cuánticos

La tecnología va de la mano de la evolución constante, por lo que no es sorprendente conocer ordenadores de última generación capaces de procesar información de forma totalmente poco tradicional y diferente. Por lo tanto, emplean la IA para resolver problemas que los ordenadores convencionales tardarían mucho más tiempo.

Esto ofrece a los investigadores la capacidad de encontrar respuestas significativas a problemas complejos en el momento. Estas máquinas cuánticas procesan información de formas y dimensiones totalmente diferentes a los ordenadores que alimentan los sistemas de IA en la actualidad.

Periodismo

Uno de los sectores que más emplea la IA se trata del periodismo, transformando así el sector de la información. Y es que los sistemas de IA pueden ser muy útiles en las redacciones, ya que pueden procesar volúmenes de datos en tiempo real. Los sistemas de IA contribuyen a acelerar la búsqueda de datos y automatizar las tareas diarias de la redacción.

Donde más resalta su participación es en el área de investigación, con la transcripción de entrevistas, el seguimiento de eventos, la traducción de fuentes de noticias extranjeras, la recopilación de publicaciones y la obtención de referencias cruzadas en historias, informes y registros archivados para encontrar información adicional.

Predicciones

La predicción de la probabilidad de que ocurra algo se basa en el producto de un sistema de IA. Las predicciones de la inteligencia artificial, que no están basadas en el futuro, ayudan a la gente a tomar decisiones cotidianas.

Estas predicciones se presentan en sistemas predictivos que están en todas partes, desde sugerencias de películas o vídeos que te pueden gustar según tus preferencias hasta una mayor precisión de la previsión meteorológica gracias al estudio de patrones climáticos.

Reconocimientos de voz

La tecnología ha sido capaz de evolucionar hasta el punto de poder comprender el habla humana. Cabe decir que pueden reconocer el habla, pero no entenderla como una persona normal. Se utilizan sobre todo a la hora de traducir en otro idioma o dictar con altavoces inteligentes para activarlos.

Estas tecnologías evolucionan continuamente para comprender lo que decimos y lo que queremos decir. Los equipos de diseño de IA siempre están buscando formas de generar más matices en sus sistemas, y gracias a eso existen interacciones más fluidas y naturales.

RGA

Las redes generativas antagónicas son sistemas de IA que aprenden compitiendo entre sí. Esto quiere decir que son parejas de sistemas de IA cuyo objetivo es crear contenido y hacer tareas con más rapidez que los sistemas que suelen trabajar por individual.

La capacidad de las RGA de ir más allá de la simple memorización de obras anteriores para crear contenido nuevo ha sido un hito importante para la comunidad de investigación de IA. 

Sesgo

El que su actividad principal se centre en la recopilación de datos constantes ha provocado que se creen pequeñas lagunas de datos incompletos. Los resultados de los sistemas de IA pueden verse afectados por los datos que amplifican los sesgos existentes del mundo real.

El sesgo hace que desarrollar una IA útil para todo el mundo sea más difícil. No existe ningún sistema de IA suficientemente complejo y extenso ni ningún conjunto de datos suficientemente profundo, que pueda representar y comprender a la humanidad en toda su diversidad.

Sistema Neuronal

Una cualidad que puede resultar bastante curiosa es el hecho de que los sistemas de IA están basados o inspirados en sistemas neuronales humanos. Las redes neuronales permiten un tipo de aprendizaje distinto al de la IA tradicional, inspirado en la mente o el pensamiento humano.

El hecho de que imiten o intenten reproducir la estructura del cerebro no quiere decir que las redes neuronales puedan pensar por sí mismas como los seres humanos. Las redes neuronales son muy hábiles a la hora de detectar patrones, pero no son capaces de contextualizar esos detalles de la misma manera que los humanos.

Temperatura global

Los cambios climáticos han sido los grandes protagonistas de estas últimas décadas, por lo que la IA ha abordado estos problemas y desafíos en todo el mundo. Y es que los sistemas de IA pueden ayudar a analizar conjuntos de información ambiental con el objetivo de supervisar en tiempo real los cambios en las condiciones climáticas, reducir las ineficiencias e identificar oportunidades vitales.

Los sistemas accionados por IA ayudan a regular la cantidad de energía que se malgasta en los hogares de todo el mundo, llegando a hacer breves estudios y pudiendo así reducir estos gastos innecesarios.

Test de Turing

¿Pueden pensar las máquinas? Es un debate constante que, desde que la IA se ha hecho un hueco y una voz, ha causado bastante revuelo. El famoso test de Turing tiene una idea simple: si un ser humano puede mantener una conversación de cinco minutos sin darse cuenta de que está hablando con una máquina, el ordenador pasa la prueba.

Un sistema puede reproducir una respuesta que denota comprensión, sin que ello signifique que realmente comprende lo que dice. El test de Turing llevó a muchos científicos e ingenieros a preguntarse cuál es la auténtica esencia humana y animó a equipos de diseño de IA de todo el mundo a apostar por sistemas informáticos que interactuasen de forma más natural y humana.

Tú

Una de las formas que tiene la IA de comprender el mundo que la rodea es entender a la persona que las está empleando, es decir, a ti. Y es que para que esto pase, una máquina debe entender la complejidad de la experiencia humana, algo muy complicado o casi imposible.

Muchos de los sistemas que conforman nuestro mundo también acaban moldeando la percepción que tenemos de nosotros mismos. Los sistemas de IA reciben orientación y formación de humanos; desde los desarrolladores y programadores que los crean hasta las personas que los usan.

Usos

La IA tiene diferentes formas de manifestarse en el mundo actual. La Inteligencia Artificial es crucial para avanzar en la ciencia y abordar algunos de los mayores desafíos globales que afronta la evolución de la tecnología junto con el ser humano.

Ahora hay sistemas que pueden examinar la información del tráfico en toda la ciudad en tiempo real para que las personas puedan planear eficientemente cómo llegar al trabajo. Estos sistemas están abriendo nuevas vías para resolver problemas en todos los ámbitos de la vida. En última instancia, el futuro de las aplicaciones y los usos de la IA dependerán de nuestras decisiones.

Visión artificial

Al igual que otras acciones que puede realizar la IA, también tiene su forma de ver o percibir el mundo. Y es que el reconocimiento de imagen es la tecnología que permite a la inteligencia artificial identificar y clasificar objetos en el mundo que nos rodea.

Cada imagen es como una huella. Los sistemas de IA están formados para detectar características de identificación, como colores y formas, y hacer referencias cruzadas con miles de otras imágenes para reconocerlas y etiquetarlas con precisión.

Watson

Como dato curioso, el primer sistema de IA que ganó a un concursante humano en un programa de televisión fue Watson. En 2011, IBM creó Watson, un sistema de inteligencia artificial que desafió a dos humanos en el concurso estadounidense «Jeopardy!», y ganó.

Watson basó sus respuestas en el contenido de millones de libros, diccionarios y enciclopedias. Esto fue clave para la comunidad científica, ya que arrojó luz sobre la necesidad de construir sistemas de IA flexibles, formados con ejemplos sólidos de habla humana, y orientó la construcción de los ‘sistemas de lenguaje natural’ de la actualidad.

➡️ Guía de Google Para Entender La Inteligencia Artificial

Con esta explicación completa de lo que representa esta guía de Google para comprender y entender la Inteligencia Artificial, esperamos que hayas logrado conocer un poco más a cerca del maravilloso mundo que proporciona la IA.