Principales ramas de la Inteligencia Artificial

¿Sabes que en la actualidad puedes hacer que, por ejemplo, Donald Trump le felicite el cumpleaños a un amigo? La web FakeYou ha conseguido ir puliendo las voces de distintos famosos para que la gente haga uso de ellas. Este es solo un pequeño ejemplo más de la multitud de utilidades que actualmente ofrece la Inteligencia Artificial. Texto, imágenes, programación, diseño, el desarrollo de este tipo de herramientas está a la orden del día, porque no paran de surgir nuevas webs, aplicaciones e incluso programas para intentar facilitar la vida a la población.

Ahora bien, debemos tener muy presente que sin la inteligencia humana ninguna de estas IA existirían. Es más, aún existiendo, siempre debe haber un punto de humanización con todas estas herramientas, porque siempre será necesaria la supervisión humana para dotar de ‘alma’ a todo lo que se produce.

Vamos a desgranar uno de los trabajos del futuro y cuya demanda de profesionales irá en aumento.  Para comenzar a formarte puedes plantearte empezar un Máster en Inteligencia Artificial.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

A la hora de pensar en una inteligencia artificial, nuestra mente lo asocia al ya archiconocido ChatGPT. Sin embargo, la Inteligencia Artificial (IA) no es únicamente un procesador de texto, tiene muchas más utilidades, muchas aplicaciones y muchas de ellas aún por descubrir.

Entonces, ¿qué es la inteligencia artificial? Es una combinación de algoritmos, procesos y conjunto de sistemas, encargados de desarrollar programas que imitan la inteligencia humana. ¿Cómo lo hacen? A través del estudio, asimilación y aprendizaje de información de acciones que realizan los seres humanos. El objetivo de este tipo de herramientas no es la sustitución de la inteligencia humana, sino la la mejora de los procesos. 

Para que una IA pueda ser de utilidad, es necesario que se relacione con un entorno específico, aprendan y termine actuando para resolver un problema específico. Su comportamiento estará basado en todo el aprendizaje que recopilan a lo largo de su vida útil. 

Estas herramientas existen desde hace mucho tiempo, pero en el último lustro han experimentado un veloz desarrollo donde cada vez podemos encontrar más y más aplicaciones en la vida diaria. Además, según la Comisión Europea, existen dos tipos de IA:

1. Software. Es la búsqueda de que un sistema de programación realice e imite tareas del ser humano, de modo que le facilite la realización de tareas. Algunos ejemplos son asistentes virtuales, análisis de imágenes, motores de búsqueda, traducción o sistemas de reconocimiento de voz y facial.
2. Inteligencia Artificial integrada. Se encuentra en productos cuyo uso es cotidiano. Es la implementación de ciertas funciones que nos permiten ser más creativos y desempeñarnos siendo más eficaces. Encontramos en esta categoría los drones, vehículos autónomos o el Internet de las cosas.

10 ramas de la Inteligencia Artificial

Existen un gran número de ramas dentro de la inteligencia artificial que nos facilitan nuestro día a día. En la mayoría de los casos, desconocemos que existe un sistema informático que trabaja detrás de acciones tan cotidianas como buscar en Internet. Por eso, vamos a separar y aprender cuáles son las ramas de la inteligencia artificial y qué tarea desarrolla cada una de ellas.

Machine Learning (ML)

El Machine Learning se trata de un aprendizaje continuo a través de datos anteriores. ¿Qué quiere decir esto? Son softwares desarrollados, entrenados a diario de forma automática de tal modo que, conforme avanza el tiempo, son capaces de desempeñar ciertas tareas optimizando los procesos. Es la aplicación de inteligencia artificial más común, porque es la que está integrada en la mayoría de softwares conocidos.

Fundamentalmente, es la IA que aprende de los comportamientos humanos. Por esta misma condición, es capaz de la toma de decisiones, adaptar cualquier elemento y/o la traducción y optimización.

Como dato curioso, Arthur Samuel (empleado de IBM), fue el pionero en este campo, ya que consiguió que un software ganase a un humano en el juego de las damas. También, por ejemplo, se desarrolló una IA para ganar al laureado jugador de ajedrez Gary Kaspárov. Hoy día lo encontramos en elementos como Alexa o Siri o en las sugerencias que aparecen cuando redactas un documento de texto en un programa ofimático. 

Deep Learning

Para poder comprender lo qué es el Deep Learning, debemos partir de la base del anterior punto: el Machine Learning. De forma simplificada: es un sistema que se basa también en el aprendizaje, pero cuyo objetivo es maximizar las opciones y oportunidades que ofrece la inteligencia artificial. Tiene numerosas capas de algoritmos (más que en el ML) para conseguir que un ordenador aprenda por su propia cuenta y pueda realizar tareas lo más similar posible a cómo lo hace un ser humano.

Un ejemplo muy claro es la conducción automática, ya que el vehículo aprende el manejo de un coche y trata de imitarlo con un alto porcentaje de acierto. 

¿No te parece que son lo mismo? Aunque sus similitudes saltan a la vista, la gran diferencia reside en el tipo de datos con el que trabajan y el entramado de algoritmos con el que se han programado, además de los métodos de aprendizaje. El Deep Learning evita la fase de supervisión humana comprendiendo y asimilando elementos mucho más complejos. Por ejemplo, una IA de este tipo es capaz de distinguir entre las distintas personas que aparecen en una fotografía interpretando si es un niño o un adulto através de los rasgos que diferencian un niño de un adulto (altura).

En estas dos primeras ramas (Machine Learning y Deep Learning) podemos distinguir tres categorías:

• Aprendizaje supervisado. Para poder aplicar los datos a la IA es necesaria la intervención humana.
• Aprendizaje no supervisado. Desaparece la mano humana y será la propia inteligencia la que asocie datos a través de patrones similares.
• Aprendizaje de refuerzo. La inteligencia humana interviene para ajustar ciertos datos que la IA ha entendido o asimilado de forma errónea.

Computer vision

Es la rama visual de la inteligencia artificial. Se trata de un conjunto de sistemas y algoritmos que analiza y extrae información de imágenes. El objetivo es que consiga tomar medidas o dar recomendaciones siempre que se necesite. Fue con este tipo de herramientas con las que se generaron todas las imágenes de Donald Trump en las que veíamos al ex presidente de los Estados Unidos vestido con la ropa penitenciaria.

Podríamos entenderlo como los ojos de la inteligencia artificial, puesto que busca interpretar el mundo humano, a través de su procesamiento y posterior entendimiento.

Neural Networks

Las Neural Networks -en español: Redes Neuronales- son las encargadas de imitar el sistema de procesamiento de información que tiene un cerebro humano. Esta definición se le acuña porque estas redes tratan de aprender de sus errores y mejorar de forma continuada. Todo ello se diseña en pos de obtener una mayor precisión en cualquier procesamiento.

Este tipo de IA está diseñada para intentar realizar un resúmen de ciertos documentos de tal modo que la redacción se asemeje lo máximo posible a la forma de redactar de un humano. Otras grandes aplicaciones son en medicina, en finanzas, en procesos de control y calidad o en la clasificación compleja de elementos.

Natural Language Processing (NLP)

Entendemos por Natural Language Processing (en español Procesamiento de Lenguaje Natural) una tecnología de machine learning que permite a cualquier tipo de ordenador comprender, interpretar y manipular el lenguaje humano. Es decir, busca siempre que el tono y la redacción sea lo más cercano a la forma humana.

Es una gran ayuda -que nunca un sustitutivo- para simplificar las tareas automáticas en muchas empresas, puesto que permite programar chatbots, analizar grandes volúmenes de información o clasificar textos.

Natural Language Generation (NLG)

El Natural Language Generation o Generación de Lenguaje Natural es el tipo de sistema de inteligencia artificial que aplica ChatGPT. Es la capacidad que tiene un bot para dar una respuesta a un usuario. Lo que pretende este tipo de IA es parecerse lo máximo posible en funcionalidad y apariencia al servicio que prestaría una inteligencia humana.

Es importante destacar que este tipo de algoritmos pueden escribir, pero no leer. Es decir: no entienden lo que acaban de escribir, por ello es fundamental la coherencia.

Virtual Digital Assistants

Se trata de un software que ayuda a los usuarios a realizar tareas de tal manera que la interacción entre el humano y la máquina sea mínima. Esta inteligencia ofrece servicios a los individuos tales como los asistentes de voz o el reconocimiento de la ubicación.

Chatbot

Es un asistente que se comunica con los usuarios a través de mensajes de texto. Su objetivo esencial es ayudar a los usuarios de modo que se convierta en un compañero que solucione las dudas. Está diseñado para que pueda aplicarse en aplicaciones de mensajería instantánea como Whatsapp, Telegram o Facebook.

Recommender Systems

En español Sistema de recomendación, es un algoritmo que busca predecir el siguiente movimiento de un usuario. Su funcionamiento se basa en la recomendación de productos que mejoren la experiencia de los seres humanos. Este concepto provocará un aumento del ratio de éxito en determinados movimientos que se lleven a cabo.

Predictive Analysis

Los algoritmos predictivos son los encargados de analizar datos para poder tratar de predecir una acción que va a ocurrir en el futuro. Todos los datos están construidos para que los sistemas puedan entenderlos, identificar las oportunidades, riesgos, toma de decisiones, planificación de distintos niveles y predecir ciertas acciones futuras.

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La inteligencia artificial será un elemento cada vez con mayor peso dentro de todas las empresas. Se distingue un futuro prometedor en este campo, pero debemos tener en cuenta que la mano humana siempre será imprescindible. La programación, la corrección de errores o incluso dotar de ‘alma’ a todo lo que se produzca es algo esencial que debe prevalecer por encima de la tecnología. 

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