Introducción a la Inteligencia Artificial

Hoy en día, la IA está por todas partes. Pero, ¿cómo funciona? ¿Y cómo puede crear usted mismo la Inteligencia Artificial?

En este artículo, te explicaré todo lo que necesitas saber para empezar con la IA.

Historia de la IA

El ser humano ha pensado en dar vida a las cosas desde la antigüedad. Pero sobre todo con la invención de los ordenadores empezó a tomar forma la idea de las máquinas pensantes.

En 1950, Alan Turing inventó el test de Turing para evaluar si una máquina es inteligente o no.

El término Inteligencia Artificial se mencionó por primera vez en 1956 en una conferencia en el Dartmouth College.

Un importante invento de 1967 fue el algoritmo del vecino más cercano, importante para la clasificación de objetos y el reconocimiento de patrones.

El primer carro autónomo se desarrolló en 1979. Se llamaba Stanford Cart y podía detectar y esquivar paredes.

En 1985 se inventó la IA NETtalk. Utilizaba el Deep Learning para aprender a hablar.

En 1997 la IA empezó a despegar de verdad. El superordenador Deep Blue de IBM consiguió derrotar al entonces campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov.

La NASA desarrolló los rovers de exploración Spirit y Opportunity, que circularon de forma autónoma por la superficie de Marte en 2004.

En 2011 una IA llamada Watson venció a un humano en el programa de juegos "Jeopary!".

AlphaGo de Google venció a un jugador profesional de Go en 2016. El Go se considera mucho más complejo que el ajedrez y la capacidad de cálculo no es lo único que se necesita para triunfar.

En 2019 una IA llegó a derrotar a un jugador profesional en Starcraft II.

Hoy la IA está en todas partes. Ha resuelto el problema del plegado de proteínas e incluso ha aprendido a crear arte o a escribir código.

Términos importantes

He aquí un resumen de los términos más importantes relacionados con la IA.

El campo de la IA es muy amplio. Abarca aspectos como la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural, la robótica y la automatización, por nombrar algunos.

Una parte importante de la IA es el aprendizaje automático. Se trata de un conjunto de métodos y algoritmos que permiten a un ordenador aprender. Estos métodos pueden dividirse en tres clases:

Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.

En el aprendizaje supervisado, la IA utiliza datos etiquetados para entrenar. Este no es el caso del aprendizaje no supervisado. El aprendizaje por refuerzo es una forma de entrenar a un agente virtual. El agente recibe una recompensa cada vez que hace lo que se supone que debe hacer. Esto fomenta el comportamiento deseado.

Redes neuronales

Un método específico de aprendizaje supervisado es el aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo es el proceso de entrenamiento de la llamada red neuronal. La red está formada por innumerables nodos (neuronas). Se conectan con un peso específico y se apilan en capas con el llamado sesgo.

Para calcular el valor de una neurona a partir de la neurona anterior, se multiplica el valor de la neurona anterior por el peso entre las neuronas y se añade el sesgo.

Para entrenar la red, hay que escribir los datos de entrenamiento etiquetados en la capa de entrada. La red propaga los datos a través de una cantidad variable de capas ocultas en función de los pesos y los sesgos.

Finalmente los datos llegan a la capa de salida. La neurona de salida con el valor más alto es la predicción de la red. Dependiendo de si la predicción es correcta o no, la IA ajusta todos los pesos y sesgos individuales. De este modo, las predicciones son cada vez más precisas, lo que significa que la red está aprendiendo.

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Aplicaciones de la IA

Veamos algunas aplicaciones de la IA. Se podría argumentar que la Inteligencia Artificial puede hacer cualquier cosa, si se le da suficiente tiempo y potencia de cálculo.

La IA puede reconocer imágenes y entender el lenguaje humano. Todos conocemos cosas como Alexa o Siri.

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