El ABC de la inteligencia artificial

Las tecnologías basadas en IA ganan visibilidad y ofrecen beneficios encantadores. ¿Pero usamos correctamente términos como “redes neuronales” y “aprendizaje automático”? Especialistas echan luz sobre los conceptos más relevantes de ese mundillo.


“Cuando estoy hablando con los medios de comunicación digo que soy un especialista en inteligencia artificial (IA), pero en el ámbito científico decimos que investigamos el aprendizaje automático”. La anécdota que cuenta a TN Tecno Kevin Jamieson, profesor en la Universidad de Washington y especialista del área, revela que muchos conceptos relacionados a la IA generan confusión, incluso entre los insiders.


El presente protagonismo de la IA se confirmó en marzo de este año, cuando tres pioneros del área fueron reconocidos con el Premio Turing, considerado “el Nobel de la informática”. El galardón y un cheque por 1 millón de dólares fueron compartidos por Geoffrey Hinton, Yann LeCun y Yoshua Bengio, figuras fundamentales para el despliegue de estos avances.


En medio de esta sobreexposición, ¿cómo trascender las confusiones en torno a las diferentes expresiones que se usan en ese mundillo?


Siguiendo a Jamieson, “inteligencia artificial es un término general cuyo uso depende en buena medida de quién lo use”. El experto reconoce, no obstante, la posibilidad de lograr una mejor comprensión de conceptos como aprendizaje automático, algoritmos y la mismísima IA.

Un poco de luz


Cuando le preguntamos a Marcela Riccillo, voz de referencia en nuestro país dentro del ámbito de la IA y la robótica, acerca de cuáles son los conceptos que más confusiones propician, la experta señaló en primerísima instancia la importancia de establecer una diferencia con aquello que se conoce como inteligencia artificial general o AGI.


“Esa variante no existe y tal vez nunca exista. Esto quiere decir que los robots y los sistemas de IA no tienen ganas, ni conciencia, ni sentimientos”, nota.


Dicho esto, aborda la primera definición. Siguiendo a Riccillo, la inteligencia artificial es un área de estudio amplia que tiene subáreas, entre ellas el aprendizaje automático.


“Dentro del machine learning hay varias técnicas para que la máquina aprenda. En particular existen las redes neuronales (RN), que son una técnica donde la computadora usa cálculos matemáticos para procesar información. Cuando éstas tienen varias capas de procesamiento son conocidas como deep learning”, explica en referencia a un tipo de aprendizaje que tiene como principales impulsores a los premiados Hinton, LeCun y Bengio.


En su ánimo esclarecedor, Jamieson señala que la IA no está necesariamente vinculada a los datos y puede incluir reglas escritas por un ser humano. Por ejemplo, si un sistema quiere reconocer si una imagen tiene pasto, será mejor que esa palabra esté escrita en el código.


“En cambio, al aprendizaje automático le gusta enorgullecerse de que sus inferencias están enraizadas en los datos, con un mínimo sesgo humano”, dice el hombre de la universidad estadounidense. En resumen, la IA se mueve en el universo de los datos pero “a la vez usa reglas codificadas por el sentido común, usa lo que sea necesario para funcionar”, nota. Por su lado, el machine learning “está más asociado con la justificación teórica y el rigor”.


¿Y los algoritmos?


Algo relegados en este recuento, los algoritmos también son “estrellas” en la escena tecnológica new age. Para conocerlos más de cerca, le consultamos a Christopher Schmidt, el geek que recientemente usó un sistema de IA para generar imágenes de casas inexistentes.


“Un algoritmo es simplemente cualquier forma de calcular algo. En el contexto del aprendizaje automático, esto generalmente significa que es una forma de realizar algún tipo de cálculo basado en ejemplos anteriores de datos e intentar crear una ecuación que produzca resultados similares”, señala y refuerza los conceptos compartidos por Riccillo y Jamieson al decir que “IA es el nombre general para el campo donde todo esto ocurre”.


“Muchas personas piensan en la IA como magia, pero no lo es: en realidad es como agitar un montón de matemáticas hasta que aparezcan los mejores números«, dice.


Más allá de las diferencias entre los conceptos «ojalá las técnicas de machine learning y la IA en general puedan utilizarse para crear herramientas que ayuden a solucionar problemas de la humanidad”, cierra Riccillo.



Fuente: TN Tecno


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