La inteligencia artificial (IA), a menudo ignoramos que ya es parte de nuestras vidas cotidianas y nos ayuda a la toma de desiciones a través de muchas herramientas que hoy son cada día más comunes en nuestro entorno.
Ejemplo de esto nuestro queridos teléfonos inteligentes, sin olvidar las tabletas, lentes y los relojes intelegentes; dispositivos que hoy nos ofrecen una cantidad de información abundante que nos permiten tomar desiciones informadas.
Estos dispositivos nos permiten poder realizar traducciones tanto de texto a texto, como del audio en vivo durante una reunió virtual. Estoy más que seguro que a finales año estaremos frente a otro gran hito de la evolución de esta tecnología con los grandes avances que se están realizando por los grandes líderes como OpenAI, MetaAI entre otros que están desarrollando interfaces que permitirán tener contacto más simple con la inteligencia artificial.
Muchas de estas características están soportadas por mútiples algoritmos o programas de inteligencia artificial y aunque el producto final que consumimos luce simple, mis amigos esta cebolla tiene muchas capas que quiero pasar a presentarles.
En este artículo vamos a ver los niveles más abstractos de la inteligencia artificial donde podemos básicamente consumir aplicaciones o servicios que se apoyan en algoritmos de IA para ofrecernos una experiencia simple, también vereremos el papel que juegan los proveedores de nube.
A veces podemos sentirnos abrumados por todo lo que nos dicen de la inteligencia artificial y es muy entendible, hay tantos términos o ramas de esta tecnología que podría en ocasiones llevarnos a no saber por donde empezar su adopción.
Por esto en la imagen anterior agrupo de forma general las diferentes ramas que conforman la IA destacando alguno de los principales conceptos que lo conforman que pasamos a desarrollar a continuración:
1. Visión por Computador – Computer Vision
La visión por computador es un campo de la inteligencia artificial que permite a las computadoras extraer información significativa de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales. En esencia, le da a las computadoras la capacidad de “ver” y entender el mundo visual.
Cómo funciona
Imagina cómo un humano ve y entiende una imagen. Primero, nuestros ojos captan la luz, luego nuestro cerebro procesa esa información para reconocer objetos, personas, colores y movimientos. La visión por computador intenta replicar este proceso utilizando algoritmos y modelos matemáticos.
2. Reconocimiento del Habla – Speech Recognition
El reconocimiento del habla es una tecnología que permite a las computadoras entender y procesar el lenguaje hablado. En otras palabras, convierte el audio de la voz humana en texto escrito.
¿Cómo funciona?
Esta tecnología utiliza algoritmos complejos para analizar los patrones de sonido en el habla y compararlos con una base de datos de palabras. De esta manera, puede identificar las palabras pronunciadas y transformarlos en texto.
3. Procesamiento de Lenguaje Natural – NLP
El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras entender, interpretar y generar lenguaje humano. En otras palabras, es la habilidad de las máquinas para procesar y analizar datos lingüísticos.
¿Cómo funciona?
El NLP involucra varias etapas:
- Análisis del texto: Descomponer el texto en unidades más pequeñas como palabras, frases y oraciones.
- Análisis sintáctico: Estudiar la estructura gramatical del texto.
- Análisis semántico: Comprender el significado de las palabras y frases. 4
- Análisis pragmático: Entender el contexto y la intención detrás del texto.
Aprendizaje automático (Machine Learning – ML)
Es una rama de la Inteligencia Artificial que permite a las computadoras aprender y mejorar su desempeño en tareas específicas sin ser programadas explícitamente. En lugar de seguir instrucciones paso a paso, se utilizan algoritmos para identificar patrones en grandes cantidades de datos y tomar decisiones basadas en esa información.
Existen varios tipos de machine learning, incluyendo:
1. Aprendizaje supervisado: Los algoritmos se entrenan con datos etiquetados, lo que significa que el modelo aprende a partir de ejemplos que ya tienen una respuesta conocida.
2. Aprendizaje no supervisado: Los algoritmos trabajan con datos sin etiquetar y buscan patrones o estructuras ocultas sin una guía previa.
3. Aprendizaje por refuerzo: Los algoritmos aprenden a tomar decisiones mediante prueba y error, recibiendo recompensas o castigos según el resultado de sus acciones
¿Cómo funciona?
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Recopilación de datos: Se recolecta una gran cantidad de información relevante para la tarea que se quiere aprender.
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Preparación de datos: Los datos se limpian, organizan y estructuran para que puedan ser procesados por el algoritmo.
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Selección de algoritmo: Se elige el algoritmo de aprendizaje automático más adecuado para el problema específico.
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Entrenamiento: El algoritmo se expone a los datos de entrenamiento y aprende a reconocer patrones y relaciones.
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Evaluación: Se evalúa el rendimiento del modelo utilizando un conjunto de datos de prueba.
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Predicción: El modelo entrenado se utiliza para hacer predicciones o tomar decisiones sobre nuevos datos.
Ejemplos de aplicaciones
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Recomendaciones: Sugerir productos, películas o música basados en preferencias.
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Detección de fraude: Identificar transacciones sospechosas en tarjetas de crédito.
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Reconocimiento de imágenes: Identificar objetos o personas en fotografías.
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Predicción del clima: Pronosticar condiciones meteorológicas futuras.
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Diagnóstico médico: Ayudar a identificar enfermedades a partir de imágenes médicas.
Aprendizaje profundo (Deep Learning – DL)
Un subtipo de ML que utiliza redes neuronales artificiales inspiradas en el cerebro humano para procesar y analizar información compleja, como imágenes, texto y audio. Es decir, es una técnica que permite a las computadoras aprender de manera similar a como lo hacemos nosotros, a través de la experiencia y la identificación de patrones.
¿Cómo funciona?
El Deep Learning, o aprendizaje profundo, se basa en redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender representaciones jerárquicas de datos. Existen diversos tipos de redes neuronales, cada una diseñada para abordar problemas específicos. A continuación, te presento algunos de los tipos más comunes:
Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
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Especializadas en: Imágenes y videos.
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Características: Emplean operaciones de convolución y pooling para extraer características locales de las imágenes. Son excelentes para tareas como clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación.
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Aplicaciones: Reconocimiento facial, análisis de imágenes médicas, conducción autónoma.
Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
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Especializadas en: Secuencias de datos (texto, series temporales).
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Características: Utilizan conexiones recurrentes para procesar secuencias de entrada. Son capaces de “recordar” información pasada, lo que las hace ideales para tareas como traducción automática, generación de texto y análisis de sentimientos.
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Variantes: LSTM (Long Short-Term Memory) y GRU (Gated Recurrent Units) son arquitecturas RNN más avanzadas que abordan el problema del desvanecimiento del gradiente.
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Aplicaciones: Procesamiento del lenguaje natural, predicción de series temporales, generación de música.
Redes Neuronales Generativas Adversarias (GAN)
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Especializadas en: Generación de datos sintéticos.
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Características: Consisten en dos redes neuronales en competencia: un generador que crea datos falsos y un discriminador que intenta distinguir entre datos reales y falsos.
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Aplicaciones: Generación de imágenes realistas, creación de videos deepfake, diseño de fármacos.
Inteligencia Artificial Generativa – Generative AI
La inteligencia artificial generativa (IA Generativa) es un tipo de sistema de inteligencia artificial capaz de crear contenido nuevo, como texto, imágenes, música, código, y más, en respuesta a comandos o prompts. En lugar de simplemente encontrar información existente, estos modelos pueden generar contenido original y único.
¿Cómo funciona?
La IA Generativa se entrena en grandes cantidades de datos para aprender patrones y relaciones. Una vez entrenada, puede utilizar esta información para generar nuevo contenido similar a los datos en los que se basó. Por ejemplo, si se entrena un modelo en miles de pinturas, puede generar nuevas pinturas en diferentes estilos.
Ejemplos de IA Generativa:
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Generación de texto: ChatGPT, Gemini, y otros modelos de lenguaje pueden escribir diferentes tipos de texto, desde poemas y guiones hasta código de programación.
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Generación de imágenes: DALL-E, Midjourney, y Stable Diffusion pueden crear imágenes realistas o artísticas a partir de descripciones textuales.
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Generación de música: Modelos como MusicLM pueden componer música en diferentes géneros y estilos.
y lo más reciente el siguiente video muestra como OpenAI vuelve a cambiar las reglas del juego incorporando GPT-4o con capacacidades omnicanales es la nueva genración de Ia con que muy pronto se volverá parte de nuestra vidas.
Reflexiones
Todo esto esta en constante evolución y aún hay sesgos o alusinaciones que aún hay corregir para los productos finales como el que nos presento OpenAI, pero sin duda será un gran hito para este 2024.
Algo que es muy importante en esta evolución ha sido sin duda el papel que juegan de los proveedores de nube, dado que se requiere de capacidades fuertes de procesamiento e inversión para la investigación y desarrollo. Microsoft es propietaria en este momento del 49% de OpenAI. Además esta plataforma se ejecuta en la nube de Azure.
Tampoco podemos dejar de lado los grandes avances que aporta Google ofreciendo frameworks open source para ML como TensorFlow o su plataforma IA en la nube.
IBM también apuesta por el código abierto y liberó su modelo más avanzando – Granite AI -en colaboración con RedHat. De igual forma Meta también ofrece su modelo de IA open source Llama, que en su reciente versión ofrece un model pre-entrenado con muchas más capacidades y parámetros.
Este 2024 estoy seguro finalizará con grandes avances en este campo tan facinante el cual nos invita a ser parte de él innovando y desarrollando nuevos servicios dentro de este gran universo. Para finalizar les recomiendo mucho que vean el siguiente video donde el gran Chema Alonso nos lleva por un viaje y en palabras simples nos cuenta como poder sacar provecho de esta era de la IA.