Cuando hablamos de Inteligencia Artificial, la gente est\u00e1 ya en la creencia de que es algo que sirve para absolutamente para todo<\/strong>. Esto no es as\u00ed. Existen ya herramientas muy poderosas y conocidas como Chat-GPT, que es una IA de tratamiento de lenguaje y otras de tratamiento de im\u00e1genes y videos. En este art\u00edculo, cualquiera puede informarse de c\u00f3mo funciona la IA y cuales son los campos en los que por el momento ofrece mejores resultados.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Siento decepcionar a aquellos empresarios que piensan que dentro de poco podr\u00e1n contratar una Inteligencia Artificial que les haga todo el trabajo, la realidad est\u00e1 lejos de esto<\/strong>. Ahora mismo, si la est\u00e1n usando para redacci\u00f3n de textos o tratamiento de im\u00e1genes pero esto no sustituye todas las labores.<\/p>\n\n\n\n La verdad es que las bases <\/strong>de la IA han avanzado poco desde que yo mismo la estudi\u00e9 en la universidad en sus tiempos. <\/p>\n\n\n\n Lo que ha aumentado mucho, es la potencia de computaci\u00f3n<\/strong> en relaci\u00f3n a sus costes.<\/p>\n\n\n\n A esto, se une la capacidad de poder montar los sistemas sobre servidores en la Nube con capacidades enormes. Esta es la raz\u00f3n por la que los desarrollos son mucho m\u00e1s potentes que antes<\/strong>, simplemente permiten hacer cosas que antes no se pod\u00edan.<\/p>\n\n\n\n En la actualidad existen varios campos en los que la IA sobrepasa con mucho las capacidades inform\u00e1ticas convencionales. Solo unos pocos campos y muy limitados. <\/strong><\/p>\n\n\n\n Existen desarrollos experimentales y m\u00e1quinas en las grandes empresas y universidades que est\u00e1n proporcionando muy buenos resultados. En este art\u00edculo vamos tratar la realidad de la IA para el com\u00fan de los mortales, no para un reducido grupo de cient\u00edficos<\/strong>. Exponemos las utilidades reales fuera de la grandilocuencia del marketing, de los medios de comunicaci\u00f3n y de los pol\u00edticos.<\/p>\n\n\n\n En la actualidad muchas empresas e instituciones usan la IA. La usan en alguno de los campos en que es apropiada o combinan estas utilidades para proporcionar una soluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n \u00abLa inteligencia artificial (IA) es la parte de la inform\u00e1tica que se ocupa del dise\u00f1o de sistemas inform\u00e1ticos inteligentes, es decir, sistemas que exhiben caracter\u00edsticas que asociamos con la inteligencia en el comportamiento humano: comprensi\u00f3n del lenguaje, aprendizaje, razonamiento, resoluci\u00f3n de problemas, etc.\u00bb (Barr y Feigenbaum, 1981)<\/em><\/p>\n\n\n\n En t\u00e9rminos sencillos: La Inteligencia Artificial (IA) se refiere a los sistemas o las m\u00e1quinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y que tienen la capacidad de mejorar iterativamente a partir de la informaci\u00f3n que recopilan<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n La IA contiene muchos subcampos, algunos muy amplios. Algunas de las diferentes \u00e1reas de la IA son las siguientes:<\/p>\n\n\n\n Como la mayor\u00eda de los campos cient\u00edficos, existen \u00e1reas tanto te\u00f3ricas como aplicadas. <\/strong><\/p>\n\n\n\n La teor\u00eda busca examinar e identificar ideas sobre la representaci\u00f3n del conocimiento, el aprendizaje, los sistemas de reglas, etc. Casi se ha convertido en una rama de las matem\u00e1ticas y de la ciencia de la computaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n Por otro lado, el enfoque de la ingenier\u00eda aplicada es resolver problemas del mundo real utilizando t\u00e9cnicas de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n Creo que, la mayor\u00eda de los lectores est\u00e1n m\u00e1s interesados en el lado de la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica de la IA que en el te\u00f3rico<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n En nuestros d\u00edas un programador no necesita un doctorado para implementar soluciones de inteligencia artificial, pero como cualquier problema de ingenier\u00eda, necesita comprender lo suficiente para saber qu\u00e9 herramientas debe usar para resolver qu\u00e9 tipo de problema y luego c\u00f3mo usar esas herramientas.<\/p>\n\n\n\n La puesta en marcha de herramientas como Chat-GPT si ha supuesto algo disruptivo. Es la primera utilidad realmente potente y adaptada para el uso por parte el p\u00fablico en general. La revoluci\u00f3n en cuanto a la facilidad de uso ha comenzado y van a aparecer muchas aplicaciones de este tipo.<\/p>\n\n\n\n Si ya te has olvidado de la imagen que transmiten los medios y el marketing sobre Inteligencia Artificial, ha llegado el momento de poner los pies en la tierra y conocer c\u00f3mo funciona, los usos reales y potenciales.<\/p>\n\n\n\n La siguiente infograf\u00eda es muy ilustrativa.<\/p>\n\n\n\n Las redes neuronales son un pilar fundamental de la Inteligencia Artificial.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Las redes neuronales no es algo nuevo. Datan de los a\u00f1os 40 y 50, cuando se empezaron a publicar los primeros conceptos. Sin embargo, nunca tuvieron un gran \u00e9xito, no se dispon\u00eda de los suficientes recursos de computaci\u00f3n para obtener buenos resultados.<\/p>\n\n\n\n La idea inicial surge de la intenci\u00f3n de imitar el cerebro. El cerebro humano contiene unos 100.000 millones de neuronas y su \u00abpoder de computaci\u00f3n\u00bb reside en las conexiones entre esas neuronas.<\/p>\n\n\n\n Las redes neuronales son programas inform\u00e1ticos que imitan las neuronas y sus conexiones.<\/strong> El elemento b\u00e1sico es la neurona, se trabaja con un modelo m\u00e1s o menos complejo y las matem\u00e1ticas entran en juego.<\/p>\n\n\n\n Con neuronas artificiales, se crean programas de ordenador que las unen y forman las redes neuronales.<\/p>\n\n\n\n Pues nada m\u00e1s y nada menos que aprenden a hacer cosas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Mientras m\u00e1s potentes y mejor montadas est\u00e1n las redes neuronales m\u00e1s cosas complejas pueden aprender.<\/p>\n\n\n\n B\u00e1sicamente las redes neuronales aprenden por entrenamiento. Hay que darles ejemplos de cosas y aprender\u00e1n. Pongamos por ejemplo que queremos que aprendan a sumar.<\/p>\n\n\n\n Para que aprenda a sumar le damos ejemplos y le decimos que resultados son correctos.<\/p>\n\n\n\n 2+2=4 | 1+5=6 | 4+4=8 <\/p>\n\n\n\n Una vez entrenada podemos darle dos n\u00fameros que nunca fueron introducidos en el entrenamiento. \u00a1Eureka! la red neuronal ha aprendido a sumar.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Conocido por sus siglas en Ingl\u00e9s (NLP: Natural Language Processing<\/em>). Esta l\u00ednea de la Inteligencia Artificial, trabaja para tratar de darle sentido al lenguaje humano y las palabras que componen el lenguaje. Si, \u00a1esto es Chat-GPT!<\/p>\n\n\n\n El tratamiento del lenguaje puede ser complicado. Muchas aplicaciones o servicios de Internet utilizan desde hace tiempo el NLP, por ejemplo cuando se hace marcaci\u00f3n por voz con un m\u00f3vil, las redes sociales para determinar que tipos de contenidos se comparten, hay un sinf\u00edn de software que la utilizan.<\/p>\n\n\n\n Algunos ejemplos son:<\/p>\n\n\n\n![\"Imagen](\"https:\/\/dataprius.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/inteligencia-artificial.jpg\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nEn que punto est\u00e1 la IA en la actualidad y para qu\u00e9 sirve. <\/h2>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 es realmente la inteligencia artificial? <\/h2>\n\n\n\n
\n
<\/li>\n\n\n\n
<\/li>\n\n\n\nUso cotidiano y potencial de la Inteligencia Artificial<\/h2>\n\n\n\n
<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n\u00bfQu\u00e9 es una red Neuronal?<\/h2>\n\n\n\n
<\/a><\/a><\/a><\/figure>\n\n\n\n\u00bfD\u00f3nde est\u00e1 la \u00abmagia\u00bb verdadera de las redes neuronales?<\/h2>\n\n\n\n
<\/a><\/a>La Inteligencia Artificial, d\u00f3nde es realmente potente.<\/h2>\n\n\n\n
1. Procesamiento del lenguaje natural (NLP)<\/h3>\n\n\n\n
\n
Imaginemos una conversaci\u00f3n de dos usuarios en Twitter sobre un producto. \u00bfImaginas poder analizar masivamente estas conversaciones y clasificarlas en positivas, neutras y negativas?
Eso es el an\u00e1lisis del sentimiento en IA. <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/a>\n
Cuando se interact\u00faa con un Bot de servicio en l\u00ednea, hay mucho trabajo que se lleva a cabo entre bastidores para analizar el texto y comprender su solicitud. Se trata de generar una respuesta adecuada y crear un flujo de trabajo procesable. Esto podr\u00eda implicar una planificaci\u00f3n basada tanto en la NLP como en la IA.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n