La inteligencia artificial (IA) es una variedad de soluciones y métodos tecnológicos y científicos que ayudan a crear programas similares a la inteligencia humana. La inteligencia artificial incluye muchas herramientas, algoritmos y sistemas, que también son todos componentes de la ciencia de los datos y las redes neuronales artificiales.
La ciencia de los datos es la ciencia que analiza los datos y extrae información y conocimientos valiosos. Se cruza con áreas como el aprendizaje automático y la ciencia del pensamiento (Ciencia Cognitiva), así como con las tecnologías para trabajar con grandes datos (Big Data). La ciencia de los datos tiene como resultado el análisis de los datos y la búsqueda del enfoque adecuado para su posterior procesamiento, clasificación, muestreo y recuperación.
¿Cómo funcionan las redes neuronales y qué son? Clasificación de las redes neuronales artificiales
Una red neuronal es una de las direcciones de la inteligencia artificial, cuya finalidad es modelar los mecanismos de análisis que lleva a cabo el cerebro humano. Las tareas que resuelve una red neuronal típica son la clasificación, la predicción y el reconocimiento. Las redes neuronales son capaces de aprender y desarrollarse por sí mismas, construyendo su experiencia sobre los errores cometidos.
Una red neuronal es un conjunto de neuronas unidas por conexiones únicas llamadas sinapsis. La estructura de una red neuronal llegó al mundo de la programación desde la biología. Gracias a esta estructura, la máquina adquiere analizando e incluso recordando diversas informaciones. Las redes neuronales también son capaces de analizar los datos entrantes y reproducirlos desde su memoria.
En otras palabras, una red neuronal es una interpretación mecánica del cerebro humano, que contiene millones de neuronas que transmiten información en forma de impulsos eléctricos.
¿Qué es una neurona?
Una neurona es una unidad computacional que acepta datos, realiza cálculos sencillos con ellos y los transmite a otras neuronas. Se dividen en tres tipos básicos: de entrada (azul), ocultas (rojo) y de salida (verde):
Cuando una red neuronal está formada por muchas neuronas, se introduce el término capa. Así, una capa de entrada recibe la información, capas ocultas (normalmente no más de 3), que la procesan, y una capa de salida, que emite el resultado.
La base biológica de la conectividad neuronal
En nuestro cerebro hay unos 86.000 millones de neuronas. Una neurona es una célula conectada a otras células similares. Las células están conectadas entre sí por medio de ramificaciones. Todo ello forma una especie de red. Es la red neuronal. Cada célula recibe señales de otras células. Luego las procesa y envía la propia señal a otras células.
Una neurona recibe una señal (información), la procesa y envía su respuesta. Las flechas representan las conexiones, las ramas por las que se transmite la información:
Así es como, pasando de unas señales a otras, la red neuronal llega a algún tipo de decisión. Así, la decisión resulta del trabajo colectivo de mil millones de neuronas.
La red neuronal artificial
Una red neuronal intenta utilizar modelos matemáticos para simular el cerebro humano y crear máquinas con inteligencia artificial.
Una red neuronal simula el funcionamiento del sistema nervioso humano, una de cuyas características es la capacidad de autoaprendizaje a partir de la experiencia previa. Así, el sistema comete cada vez menos errores.
Una red neuronal se compone de elementos de computación separados, las neuronas, situados en varias capas, como nuestro sistema nervioso. Los datos que llegan a la entrada de una red neuronal se procesan secuencialmente en cada capa de la red. Cada neurona tiene unos parámetros específicos que pueden variar en función de los resultados obtenidos: este es el objetivo del entrenamiento de la red.
Entrenamiento de la red neuronal
Uno de los criterios principales y más importantes es la posibilidad de entrenar una red neuronal. En términos generales, una red neuronal es un conjunto de neuronas por las que pasa una señal. Si la alimentas a la entrada, obtendrás un resultado desconocido a la salida tras pasar por miles de neuronas. Para transformarla, hay que cambiar los parámetros de la red para obtener los resultados deseados en el trabajo.
No se puede cambiar la señal de entrada, el sumador realiza la función de suma, y no se puede cambiar algo o sacarlo del sistema, ya que dejaría de ser una red neuronal. Lo único que queda es utilizar coeficientes o funciones de correlación y aplicarlos a los pesos de las conexiones. En este caso, podemos definir el entrenamiento de una red neuronal: la búsqueda de un conjunto de coeficientes de peso que, al pasarlos por el sumador, den la señal deseada a la salida. Es el concepto que aplica también nuestro cerebro.
Pero hay un matiz. Si se fijan los coeficientes de los pesos manualmente, la red neuronal recordará la señal de salida correcta. En este caso, la salida de información será instantánea, y puede parecer que la neurona fue capaz de aprender rápidamente. Y si cambia la señal de entrada un poco, obtendrá respuestas erróneas y no lógicas en la salida.
Así, en lugar de especificar coeficientes específicos para una señal de entrada, se pueden crear parámetros generalizadores mediante el muestreo.
¿Qué implica la inteligencia artificial y cómo funciona? Aplicaciones y perspectivas de la IA
La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología, o más exactamente, una dirección científica, que estudia la forma de enseñar a un ordenador, un equipo robótico y un sistema analítico a pensar de forma inteligente como una persona. En realidad, el sueño de los asistentes robóticos inteligentes apareció mucho antes de que se inventaran los primeros ordenadores.
El aprendizaje automático y las redes neuronales son ejemplos de inteligencia artificial que se utilizan para describir sofisticados sistemas informáticos. Las tecnologías basadas en el aprendizaje automático son capaces de resolver muchos problemas del mundo real.
Al principio, funciones como el razonamiento y la toma de decisiones deliberada estaban ausentes en los ordenadores. Sin embargo, en los últimos años se han hecho varios descubrimientos importantes en el campo de la tecnología de la IA y los algoritmos relacionados. El creciente número de grandes muestras de datos diversos -Big Data- disponibles para el entrenamiento de la IA juega un papel importante.
Muchas otras materias, como las matemáticas, la estadística, la teoría de la probabilidad, la física, el procesamiento de señales, el aprendizaje automático, la cadena de bloques, la visión por ordenador, la psicología, la lingüística y la investigación del cerebro, se cruzan con la tecnología de la IA. Los interesados en la filosofía se sienten atraídos por cuestiones como la responsabilidad social y la ética del desarrollo de la inteligencia artificial.
El desarrollo de la tecnología de IA está motivado por el hecho de que los trabajos con numerosas variables requieren soluciones extremadamente complicadas que son difíciles de comprender y algoritmizar manualmente. Las modernas tecnologías de aprendizaje automático e IA, cuando se combinan con datos de "entrenamiento" adecuadamente seleccionados y preparados para los sistemas, pueden permitir a los ordenadores "pensar" por sí mismos: programar, componer música, evaluar datos y emitir juicios independientes basados en ellos.
¿Cómo funciona la inteligencia artificial (IA)?
La inteligencia artificial es la capacidad de un ordenador o un robot para realizar tareas normalmente asociadas a seres inteligentes. La terminología se utiliza ampliamente para describir un proyecto destinado a desarrollar sistemas que tengan procesos cognitivos específicos de los humanos, como la capacidad de razonar, generalizar y aprender de experiencias pasadas.
En su forma más básica, la IA es una simulación rudimentaria de las neuronas del cerebro. Las señales se transfieren de neurona a neurona y, tras el proceso, se obtiene un resultado.
Descripción de la neurona artificial
Una neurona artificial, a menudo conocida como red neuronal, es una función matemática que pretende ser un modelo de las neuronas biológicas. En las redes neuronales artificiales, las neuronas artificiales son los bloques de construcción básicos. Como modelo matemático del cerebro humano, las redes neuronales artificiales se desarrollaron.
Las neuronas individuales son células vivas de estructura compleja en las que hay ramificaciones capaces de intercambiar señales con otras neuronas a través de conexiones regulares y un nodo más significativo responsable de la transmisión del impulso de la neurona. Algunos de los enlaces son responsables de la excitación de la neurona y otros de la inhibición. Los impulsos que la neurona transmite a otras neuronas dependerán de las señales y de las conexiones en las que la neurona "entra".;
La neurona artificial no necesita un soporte físico. Básicamente, es una función matemática. Su tarea consiste en recibir información (por ejemplo, señales de otras muchas neuronas artificiales), procesarla de una manera determinada y emitir el resultado. En una red artificial, las neuronas suelen dividirse en tres tipos:
- entrada: cada una de estas neuronas recibe una "entrada" elemento de información inicial,
- Intermedio: procesar la información,
- Salida - salida - salida del resultado.
La propia red neuronal se crea en capas, como un pastel. Una de las capas externas contiene neuronas de entrada, otra contiene neuronas de salida, y puede haber una o más intermedias entre ellas. Cada neurona de la red media está conectada a un conjunto de neuronas de dos capas circundantes. La comunicación entre neuronas se proporciona a través de pesos, valores numéricos que cada neurona calcula en función de los datos recibidos de la capa anterior de la red.
Al crear redes neuronales artificiales, los científicos se guiaron por la estructura del cerebro humano.
La diferencia entre inteligencia artificial e inteligencia humana
La inteligencia puede definirse como la capacidad mental general para razonar, resolver problemas y aprender. Por su carácter público, la inteligencia integra funciones cognitivas como la percepción, la atención, la memoria, el lenguaje o la planificación. Una actitud consciente hacia el mundo distingue a la inteligencia natural.
La cuestión de la diferencia entre la IA y la inteligencia natural es, en realidad, una cuestión filosófica más que estrictamente científica. El hecho es que ninguna de las inteligencias artificiales que existen hoy en día ha alcanzado un nivel de desarrollo lo suficientemente alto como para competir con los seres humanos en igualdad de condiciones.
Hay un punto de vista expresado por el filósofo John Searle en la década de 1980. Introdujo los términos "IA fuerte" y "IA débil" Una inteligencia artificial robusta, según los científicos, puede realizarse a sí misma y pensar como un humano. La IA débil es incapaz de hacerlo.
Las IA actuales son inequívocamente débiles porque ninguna de ellas ha desarrollado aún la autoconciencia. Sólo hacen lo que se les ha enseñado a hacer y, en cierto sentido, se puede considerar que están programadas para ello. No tienen una comprensión precisa de lo que hay detrás de estas cosas.
Sin embargo, muchos investigadores creen que los sistemas informáticos nunca podrán igualar a los humanos, ya que dependen del conocimiento aprendido y la experiencia práctica para dar sentido a sus actividades. Los ordenadores no la tienen por definición, por lo que no pueden desarrollar una inteligencia propia..
Pero estas afirmaciones se hicieron cuando las redes neuronales apenas daban sus primeros pasos. Hoy, viendo su éxito en el aprendizaje, es fácil creer en la realidad de la IA, que podrá llegar a ser igual a los humanos o incluso superarlos.
Los principios básicos de la inteligencia
Podemos comparar el pensamiento humano con la inteligencia artificial basándonos en varios parámetros estándar de la organización del cerebro y la máquina. La actividad de un ordenador, al igual que la de un cerebro, implica cuatro pasos: codificar, almacenar, analizar los datos y entregar los resultados.
El cerebro humano y la IA pueden autoaprender basándose en los datos del entorno. Además, los cerebros humanos y la inteligencia de las máquinas resuelven problemas (o tareas) mediante algoritmos específicos.
Principios tecnológicos de la inteligencia artificial
El aprendizaje automático (ML) es un principio de desarrollo de IA basado en algoritmos de autoaprendizaje. La participación humana en este enfoque se limita a cargar una serie de información en la "memoria" de la máquina y a establecer objetivos..
El aprendizaje profundo es un método mixto, cuya principal diferencia es el procesamiento de grandes conjuntos de datos y el uso de redes neuronales.
Una red neuronal es un concepto matemático que imita la estructura y función de las células nerviosas en un organismo biológico. Por tanto, lo ideal es que sea un sistema de autoformación. Si trasladamos el principio a la base tecnológica, una red neuronal es un conjunto de procesadores que realizan una única tarea en un proyecto a gran escala. En otras palabras, una supercomputadora es una red de muchas computadoras ordinarias.
El aprendizaje profundo se refiere a un principio separado de la IA, ya que este método se aplica para detectar patrones en grandes cantidades de información. Para un trabajo tan imposible para los humanos, la computadora usa técnicas avanzadas.
La computación cognitiva es una de las direcciones de la IA, que estudia e implementa los procesos de interacción natural entre humanos y computadoras, similar a la interacción entre personas. La tecnología de inteligencia artificial tiene como objetivo imitar por completo las actividades humanas de orden superior: el habla, el pensamiento simbólico y analítico.
La visión por ordenador es una rama de la IA que se utiliza para reconocer imágenes gráficas y de vídeo. Hoy en día, la inteligencia artificial puede procesar y analizar datos gráficos e interpretar la información en función del entorno.
El habla sintetizada. Los ordenadores ya pueden entender, analizar y reproducir el habla humana. Ya podemos controlar programas, ordenadores y aparatos con comandos de voz—por ejemplo, Siri o el asistente de Google, Alice en Yandex, y otros.
Además, los sofisticados procesadores gráficos, que están en el centro del procesamiento interactivo de datos, hacen difícil concebir la inteligencia artificial sin ellos. Las API -interfaces de programación de aplicaciones- son necesarias para integrar la IA en diversos programas y dispositivos. Mediante las API, se puede añadir fácilmente la tecnología de inteligencia artificial a cualquier sistema informático: seguridad doméstica, hogar inteligente, equipos CNC, etc.
Los principales problemas de la IA en la actualidad
En este momento del desarrollo, las capacidades de la inteligencia artificial son limitadas. Cabe destacar las siguientes dificultades principales:
- El aprendizaje automático solo es posible si se basa en datos masivos. Significa que cualquier inexactitud en la información afecta fuertemente el resultado final.
- Los sistemas inteligentes se limitan a una actividad específica. Es decir, un sistema inteligente puesto en marcha para detectar el fraude fiscal no podrá detectar el fraude bancario. Estamos lidiando con programas altamente especializados que aún están lejos de la multitarea humana.
- Las máquinas inteligentes no son autónomas. Se requiere todo un equipo de especialistas y muchos recursos para mantenerlos "vivos".
- Los límites del aprendizaje profundo y las redes neuronales.
A pesar de todas sus ventajas, el aprendizaje profundo y las redes neuronales aún presentan importantes inconvenientes.
- Dependencia de los datos: en general, los algoritmos de aprendizaje profundo requieren una cantidad considerable de datos de entrenamiento para realizar sus tareas con precisión. Desafortunadamente, no hay suficientes datos de entrenamiento de alta calidad para crear modelos de trabajo para muchos problemas.
- Imprevisibilidad: las redes neuronales evolucionan de una manera extraña. A veces todo sale según lo planeado. Y a veces (incluso si la red neuronal funciona bien), incluso los creadores luchan por comprender cómo funcionan los algoritmos. La falta de previsibilidad hace que sea extremadamente difícil reparar y corregir errores en los algoritmos de redes neuronales.
- Sesgo algorítmico: los algoritmos de aprendizaje profundo son tan buenos como los datos con los que se entrenan. El problema es que los datos de entrenamiento a menudo contienen errores o defectos ocultos o aparentes, y los algoritmos los heredan. Por ejemplo, un algoritmo de reconocimiento facial entrenado principalmente en imágenes de personas blancas funcionará con menos precisión en personas con diferentes colores de piel.
- Falta de generalización: los algoritmos de aprendizaje profundo son adecuados para tareas específicas, pero no generalizan su conocimiento. Además, el aprendizaje profundo hace un mal trabajo al procesar datos que se desvían de sus ejemplos de entrenamiento.
Perspectivas futuras de la inteligencia artificial
La tecnología de IA está encontrando una aplicación generalizada y tiene un enorme potencial de crecimiento en todas las áreas. Con el tiempo, la humanidad creará ordenadores cada vez más potentes, que se volverán cada vez más avanzados en el desarrollo de la IA.
Se están creando redes neuronales artificiales a imagen y semejanza del cerebro humano, aunque de forma muy simplificada. Quizá algún día se pueda escanear todas las secciones del cerebro de una persona viva, cartografiar sus neuronas y conexiones sinápticas y reproducir su copia en un ordenador. Cabe esperar que esa red neuronal copiada no sólo se comporte de forma inteligente: será literalmente un doble humano, capaz de reconocerse a sí mismo, tomar decisiones y realizar acciones como él. Incluso los recuerdos serán copiados. En teoría, será posible poner una red neuronal de este tipo en un cuerpo artificial (en un robot). Entonces la persona -una copia de su conciencia- podrá vivir casi eternamente.
Sería difícil llevar a cabo tal transferencia en la práctica: ninguna tecnología permitiría "leer" el cerebro vivo y crear su "mapa." Y aún estamos muy lejos de crear una red neuronal artificial que sea tan potente como el cerebro.
El objetivo de la IA es ayudar a las personas y asumir tareas complejas o rutinarias. Si la inteligencia artificial puede alcanzar algún día el nivel del pensamiento humano, será un hito para la civilización. Tendremos un asistente capaz e inteligente, y podremos estar justamente orgullosos de que sea una creación de nuestras manos.
De momento, la ciencia ha conseguido crear redes neuronales relativamente pequeñas capaces de reconocer la voz o procesar imágenes. Ninguna IA tiene todavía las mismas capacidades que el cerebro humano.
La inteligencia no está relacionada con la velocidad de cálculo, sino con la complejidad de la red neuronal. La mente humana sigue siendo superior a cualquier red neuronal artificial, aunque el ritmo de sus procesos sea bastante más lento que el de los ordenadores.
Las redes neuronales artificiales están formadas por neuronas individuales, que se agrupan en capas. Dos capas externas sirven de "entrada", que recibe la información de entrada, y de "salida", de la que se lee el resultado. Entre ellas puede haber desde una hasta varias decenas, o incluso cientos, de capas intermedias de neuronas. Y cada neurona de una capa está vinculada a muchas otras de las capas anteriores y posteriores.
Cuanto más compleja sea la red, más capas y neuronas contendrá, y más severas y extensas serán las tareas que pueda realizar.
Son muchos los factores que conforman la mente humana. Recibimos información sobre el mundo exterior a través de nuestros órganos de percepción: observando, tocando y probando. Al interactuar con el entorno, adquirimos experiencia vital, conocimientos sobre las propiedades del mundo y habilidades sociales. Nuestros cerebros están constantemente mejorando y cambiando físicamente.
Supongamos que conseguimos crear una red neuronal lo suficientemente compleja como para que evolucione de forma similar y la equipamos con "órganos sensoriales" -cámara de vídeo, micrófono, y similares-, tal vez después de un tiempo sea capaz de adquirir "experiencia vital". Pero esto es una cuestión para un futuro lejano.