{"id":17352,"date":"2019-07-29T09:19:37","date_gmt":"2019-07-29T15:19:37","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=17352"},"modified":"2019-07-29T09:19:54","modified_gmt":"2019-07-29T15:19:54","slug":"cinco-tecnologias-en-las-que-se-apoya-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/cinco-tecnologias-en-las-que-se-apoya-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Cinco tecnolog\u00edas en las que se apoya la Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"

Hablar de Inteligencia Artificial est\u00e1 de moda. En los \u00faltimos meses, parecer\u00eda que no hay lanzamiento tecnol\u00f3gico que no incluya coletillas \u00abcon capacidades de IA\u00bb, \u00abaprendizaje autom\u00e1tico\u00bb, \u00abmachine learning<\/em>\u00bb y muchas otras que habitualmente se asocian al objetivo com\u00fan de que un un futuro lejano las m\u00e1quinas sean realmente capaces de \u00abpensar\u00bb de la misma forma en que lo hace un ser humano.<\/p>\n

\u00bfPero en qu\u00e9 se diferencian estos t\u00e9rminos? \u00bfEs lo mismo\u00a0<\/span>machine learning\u00a0<\/span><\/em>que\u00a0<\/span>deep learning<\/em>? \u00bfQu\u00e9 son las tecnolog\u00edas de procesamiento natural del lenguaje? \u00bfQu\u00e9 programas y lenguajes de programaci\u00f3n se emplean para el desarrollo de las tecnolog\u00edas que sustentan la IA?<\/p>\n

Comencemos por dar respuesta a la que sobre el papel parece la pregunta m\u00e1s sencilla de todas. Cuando hablamos de inteligencia artificial\u2026\u00bfa qu\u00e9 nos estamos refiriendo en realidad? A diferencia de otras tecnolog\u00edas, la IA puede representar muchas cosas para muchas personas diferentes. IA es esa voz que te habla desde tu altavoz Amazon Echo, pero tambi\u00e9n es ese robot que automatiza un proceso industrial, el asistente virtual que te ahorra tiempo en gestiones con tu banco o el cerebro del GPS que te ayuda a guiarte en una ciudad que no conoces bien.<\/p>\n

En este sentido, m\u00e1s que una tecnolog\u00eda en concreto, es m\u00e1s correcto afirmar que la Inteligencia Artificial es un paraguas bajo el que se encuentran un amplio conjunto de tecnolog\u00edas que van desde el\u00a0<\/span>machine learning<\/em>\u00a0<\/span>a la visi\u00f3n artificial, desde las redes neuronales al modelado de datos.<\/p>\n

Machine Learning<\/p>\n

El\u00a0<\/span>Machine Learning\u00a0<\/span><\/em>representa la primera etapa para las empresas que quieren a\u00f1adir capacidades de IA a su portfolio de IT. La base sobre la que se asienta es dotar a los ordenadores la capacidad de desarrollar de forma autom\u00e1tica sus propios algoritmos, entrenando para ello distintos modelos.<\/p>\n

Un ejemplo cl\u00e1sico es c\u00f3mo ense\u00f1amos a un ordenador a entender lo que es un gato: si entrenamos el modelo introduciendo miles de fotos que contienen gatos, esperamos que en un momento determinado la m\u00e1quina \u00abcomprenda\u00bb qu\u00e9 caracter\u00edsticas son intr\u00ednsecas de un gato y c\u00f3mo diferenciar un gato de algo que no lo es. De esta forma si un usuario por ejemplo quiere buscar fotos de gatos en sus \u00e1lbumes de fotos, el sistema es capaz de interpretar aquellas im\u00e1genes que los contienen, analizando exclusivamente su contenido y no (como hasta ahora) las etiquetas que se han introducido manualmente con anterioridad.<\/p>\n

Esto que parece tan sencillo de explicar, no es por supuesto sencillo en absoluto. Porque aunque es f\u00e1cil distinguir un gato de algo que no lo es, baste recordar que tambi\u00e9n son estos algoritmos los que indican a\u00a0<\/span>Facebook que una obra de arte como la \u00abVenus de Willendorf\u00bb<\/a>\u00a0<\/span>representa un desnudo y por lo tanto es merecedora de censura en esta red.<\/p>\n

Si quer\u00e9is saber m\u00e1s os recomendamos la lectura de nuestro art\u00edculo\u00a0<\/span>\u00abMachine Learning: cuando aprenden las m\u00e1quinas\u00bb<\/a>\u00a0<\/span>en el que explicamos con mucha m\u00e1s profundidad de qu\u00e9 forma y que metodolog\u00eda est\u00e1n utilizando los cient\u00edficos de datos a la hora de que los ordenadores puedan comprender de forma aut\u00f3noma la naturaleza de los datos que se le presentan.<\/p>\n

Deep Learning<\/p>\n

El\u00a0<\/span>deep learning\u00a0<\/span><\/em>o aprendizaje profundo, supone llevar el\u00a0<\/span>machine learning<\/em>\u00a0<\/span>un paso (o varios) m\u00e1s all\u00e1. A diferencia del\u00a0<\/span>machine learning,\u00a0<\/span><\/em>el aprendizaje profundo crea nuevas capas de aprendizaje autom\u00e1tico m\u00e1s all\u00e1 del primer punto de decisi\u00f3n. Estas nuevas capas reciben el nombre de redes neuronales y te\u00f3ricamente simulan la forma en la que operan los cerebros humanos.<\/p>\n

Una vez que un algoritmo de\u00a0<\/span>machine learning\u00a0<\/span><\/em>produce un resultado, el aprendizaje profundo lo toma como input para un nuevo algoritmo de\u00a0<\/span>machine learning<\/em>, repitiendo la operaci\u00f3n sucesivamente en distintas capas que se relacionan entre s\u00ed.<\/p>\n

Volviendo al ejemplo anterior, una vez que el algoritmo determina que en la foto hay un gato, un segundo algoritmo deber\u00eda ser capaz de determinar que es un gato de angora (y no uno persa o cualquier otro), un tercero podr\u00eda ser capaz de determinar la edad aproximada de ese gato y as\u00ed sucesivamente.<\/p>\n

Procesamiento natural del lenguaje<\/p>\n

Dos son los campos en los que m\u00e1s se est\u00e1 avanzando cuando hablamos de IA: PNL (procesamiento natural del lenguaje) y Visi\u00f3n Artificial. Comencemos con el primero.<\/p>\n

Si tenemos en cuenta que los seres humanos no hablamos utilizando unos y ceros, \u00bfc\u00f3mo podemos comunicarnos de forma natural con las m\u00e1quinas? Esta es la pregunta a la que intentan dar respuesta los ingenieros que se han especializado en el procesamiento natural del lenguaje.<\/p>\n

Los primeros resultados de este esfuerzo han visto su materializaci\u00f3n en asistentes personales como Amazon Alexa, Microsoft Cortana, Google Assistant y otros. Y aunque es cierto que han aprendido a interpretar muchas de las preguntas con las que les interpelamos, lo cierto es que el hecho de que el lenguaje humano no pueda \u00abtraducirse\u00bb en forma de ecuaciones matem\u00e1ticas dificulta mucho el avance en este campo. En estos momentos, utilizando\u00a0<\/span>machine learning<\/em>\u00a0<\/span>y\u00a0<\/span>deep learning\u00a0<\/span><\/em>los algoritmos de PNL pueden responder a preguntas como \u00ab\u00bfQui\u00e9n es Pedro S\u00e1nchez?\u00bb o por el contexto \u00ab\u00bfC\u00f3mo se llama la mujer del presidente del Gobierno?\u00bb pero si le preguntamos \u00ab\u00bfQu\u00e9 ha pasado en la \u00faltima sesi\u00f3n de investidura?\u00bb descubriremos c\u00f3mo la IA a\u00fan no ha llegado a ese estadio en el que \u00abentienda\u00bb que le estamos preguntando por Pedro S\u00e1nchez.<\/p>\n

Por otro lado, tambi\u00e9n es importante se\u00f1alar que el PNL sirve para mucho m\u00e1s, Actualmente los\u00a0 algoritmos de procesamiento natural del lenguaje se est\u00e1n empleando cada vez m\u00e1s para encontrar informaci\u00f3n en grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n no estructurada, como pueden ser e-mails, registros m\u00e9dicos, publicaciones en redes sociales, v\u00eddeos, etc. de modo que se facilite el proceso de b\u00fasqueda de informaci\u00f3n. Ante un conjunto de millones de documentos, son estos algoritmos los que pueden ayudar a un bufete de abogados a responder a preguntas como \u00ab\u00bfEn qu\u00e9 otros casos circunstancias similares dieron como resultado esta pena de prisi\u00f3n?\u00bb<\/p>\n

Visi\u00f3n artificial<\/p>\n

La visi\u00f3n artificial supone conseguir que un ordenador sea capaz de reconocer im\u00e1genes de la misma forma en que lo har\u00eda un ser humano. Es decir no se trata tanto de recoger un conjunto de p\u00edxeles, sino entender qu\u00e9 representan en el mundo real y c\u00f3mo unos objetos se relacionan con otros. En estos momentos, dos son las \u00e1reas en las que m\u00e1s se est\u00e1 profundizando en este campo: el reconocimiento facial y la navegaci\u00f3n aut\u00f3noma.<\/p>\n

El primero que se usa en tareas tan sencillas como desbloquear un smartphone, se est\u00e1 empleando cada vez m\u00e1s en miles de c\u00e1maras de seguridad instaladas en todo el mundo con el objetivo de facilitar la prevenci\u00f3n del crimen o la identificaci\u00f3n de personas sospechosas o desaparecidas. Adem\u00e1s est\u00e1 encontrando otros usos pr\u00e1cticos a la hora de facilitar el embarque en aviones e incluso, el poder \u00abpagar con la cara<\/strong>\u00ab.<\/p>\n

En cuanto a los sistemas de navegaci\u00f3n aut\u00f3noma, su aplicaci\u00f3n principal se encuentra en ese futuro veh\u00edculo aut\u00f3nomo capaz de conducir a sus pasajeros de un punto A a un punto B sin necesidad de intervenci\u00f3n humana de ning\u00fan tipo, contando para ello con c\u00e1maras capaces de entender el estado y las distintas se\u00f1ales de tr\u00e1fico, la presencia de peatones y otros veh\u00edculos m\u00e1s peque\u00f1os y responder ante situaciones inesperadas.<\/p>\n

Python, TensorFlow y Keras<\/p>\n

Pero a nivel pr\u00e1ctico, \u00bfcu\u00e1les son los programas espec\u00edficos o lenguajes de programaci\u00f3n que facilitan el desarrollo de algoritmos y aplicaciones para la IA? En primer lugar Python, un lenguaje de programaci\u00f3n que en los \u00faltimos a\u00f1os parec\u00eda estar viviendo una pl\u00e1cida decadencia y que sin embargo, ha demostrado ser ideal para (en la fase actual) entrenar modelos de\u00a0<\/span>machine learning<\/em>, analizar grandes conjuntos de datos, construir modelos estad\u00edsticos\u2026etc. Si ya entramos en \u00e1reas concretas como el desarrollo de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, TensorFlow es desde luego la gran referencia.<\/p>\n

Muchas de las empresas que afirman incorporar\u00a0<\/span>machine learning<\/em>\u00a0<\/span>como parte de las caracter\u00edsticas de su soluci\u00f3n comercial, lo hacen sirvi\u00e9ndose del proyecto open-source\u00a0<\/span>TensorFlow<\/a>. Nacido en las entra\u00f1as de Google y conocido en su primera etapa como DistBelief, el proyecto se basa en una serie de librer\u00edas que utilizan un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico basado en redes neuronales de aprendizaje profundo.<\/p>\n

Uno de los complementos m\u00e1s m\u00e1s importantes para TensorFlow es\u00a0<\/span>Keras,<\/a>\u00a0<\/span>una biblioteca de red neuronal de c\u00f3digo abierto escrita precisamente en Python. Adem\u00e1s de sobre TensorFlow, tambi\u00e9n tiene soporte para Microsoft Cognitive Toolkit, Theano o MXNet. Keras est\u00e1 dise\u00f1ada para permitir la experimentaci\u00f3n r\u00e1pida con redes neuronales profundas y como ventajas cuenta el ser f\u00e1cil de utilizar y su car\u00e1cter modular.<\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/strong><\/p>\n

Rodolfo de Juana, R. J. (2019, 29 julio). Cinco tecnolog\u00edas en las que se apoya la Inteligencia Artificial. Recuperado 29 julio, 2019, de https:\/\/www.muycomputerpro.com\/2019\/07\/29\/cinco-tecnologias-en-las-que-se-apoya-la-inteligencia-artificial<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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