Nadie dijo que la Inteligencia Artificial fuera fácil. Si hablamos de IA, no solo estamos hablando de aplicaciones o páginas web que generar textos o imágenes de forma automática en base a una descripción, sino que estamos hablando de muchísimo más. Si queremos ampliar nuestros conocimientos acerca de qué es la Inteligencia Artificial y cómo funciona, debemos tener unos conocimientos básicos.
De hecho hay que tener en consideración que aquí hablamos de una tecnología que está en boca de casi todos en estos instantes, pero esto no ha hecho más que comenzar. Con el paso de los meses y los años se espera que la IA y sus plataformas crezcan de manera exponencial llegando a multitud de aspectos de nuestra vida cotidiana. De ahí precisamente que conocer algunos de los términos más habituales que se usan sea cada vez más importante.
- Algoritmo. El algoritmo es la base del funcionamiento de cualquier sistema ya que incluye las instrucciones y reglas que la IA debe utilizar para responder a una pregunta de forma correcta. Dependiendo de cuál sea la finalidad de la IA, este algoritmo puede entrenarse para que sea más hábil a la hora de crear código para programar, buscar referencias en documentos, crear resúmenes…
- Aprendizaje profundo.A medida que nos vamos adentrando en el uso y conocimiento de estas tecnologías centradas en la Inteligencia Artificial, llegará un punto en que tengamos que tratar con el conocido como Deep Learning. Esta es una importante rama de la IA que se centra en el uso de redes neuronales artificiales para analizar enormes cantidades de datos. Evidentemente todo ello será de extrema importancia para las empresas.
- Aprendizaje automático (Machine Learning). A diferencia del aprendizaje profundo, realiza inferencias sobre grandes cantidades de información no catalogados para encontrar patrones y hacer predicciones.Esto es algo que será de extrema utilidad tanto para usuarios finales que estén desarrollando determinados proyectos IA, como parar las corporaciones.
- Red neuronal. Una red neuronal, relacionadas con el aprendizaje profundo (deep learning) es un modelo computacional inspirado en el cerebro humano que consiste en nodos interconectados (también denominados neuronas) organizadas en capas. Estas comparten información entre si lo que le permite aprender patrones para tomar decisiones siendo uno de los componentes clave de los modelos de aprendizaje automático
- Red neuronal recurrente (RNN). Es un tipo de red neuronal que procesa datos secuenciales mediante conexiones retroalimentadas y son capaces de guardar en la memoria entradas anteriores, lo que permiten mantener una conversación sobre un mismo tema siendo muy útiles en la función de procesamiento de lenguaje natural.
- Aprendizaje por refuerzo. Aquí nos encontramos con otra modalidad de aprendizaje automático en la que la IA volver a tomar decisiones de prueba y error para darnos una capacidad mayor. Además todo ello permite a la plataforma mejorar su funcionamiento con el paso del tiempo.
- Aprendizaje supervisado. Es un modelo de aprendizaje automático que se entrena en base a datos previamente etiquetados para hacer predicciones de grandes cantidades de datos.
- Big Data. Un término muy popular que describe grandes conjuntos de datos difícilmente analizables utilizando métodos tradicionales. El Big Data se utiliza para analizar grandes conjuntos de información para extraer lo más importante y poder tomar decisiones en base a estos.
- Chatbot. Se trata de la interfaz que nos permite interactuar con una IA través de comandos de texto y/o voz y son capaces de comprender y generar respuestas de igual forma que un humano. Mientras que algunos únicamente son capaces de interactuar con texto, otros permiten añadir imágenes para crear un contexto más preciso.
- Ciencia de datos. Esta es la encargada de extraer información de grandes cantidades de datos utilizando sistemas científicos y algoritmos y abarca una amplia gama de actividades como la recopilación y visualización de datos además de un modelo predictivo para resolver problemas complejos.
- Computación cognitiva. Es un campo de la Inteligencia Artificial que desarrolla sistemas que imitan las capacidades de los humanos como el aprendizaje, el razonamiento, la perfección y la resolución de problemas.
- Inteligencia Artificial generativa. Esta es la que describe los sistemas, métodos y algoritmos que permiten a las Inteligencias Artificiales generar texto, audio, imágenes o vídeos en base a una descripción y extraen conclusiones con la interacción de los humanos.
- Minería de datos. De una forma similar a las criptomonedas, la minería de datos en la IA es el proceso de adquirir conocimientos en base a grandes cantidades de datos, datos que analiza para identificar relaciones y patrones para mejorar la forma de procesar la información ofrecer respuestas correctas.
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP). Es la capacidad de la IA de interpretar, comprender y responder a una pregunta de forma que sea legible para los humanos.
- Reconocimiento de patrones. Es la capacidad de una Inteligencia Artificial para identificar correctamente e interpretar patrones en los datos que analiza.
Con todos estos términos que os hemos contado, quizá ya os podáis desenvolver mejor cuando accedáis a determinados documentos o manuales relacionados con la IA. Estos son los términos y herramientas más utilizadas en estos entornos y así ya podremos entender mucho mejor de lo que nos hablan, al menos a grandes rasgos.