El funcionamiento de una inteligencia artificial genera gran interés, pero son pocos los que entienden la sencillez del modo en que aprenden. El método utilizado por la mayoría de las IA contemporáneas es el “aprendizaje automático”. Este método es comparable al cerebro humano.
El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite que un sistema aprenda y mejore de forma autónoma con redes neuronales y aprendizaje profundo, sin necesidad de una programación explícita, a través del análisis de grandes cantidades de datos.
El aprendizaje automático permite que los sistemas informáticos se ajusten y mejoren continuamente a medida que acumulan más “experiencias”. Por lo tanto, el rendimiento de estos sistemas puede mejorar si se proporcionan conjuntos de datos más grandes y variados para su procesamiento.
Una persona aprende a reconocer perros viendo muchas imágenes antes de poder reconocer un perro sin pensarlo. Con el tiempo, puede determinar si una nueva imagen nunca antes vista sugiere un perro. Esto es exactamente lo que hace una IA, pero mucho más rápido y con una cantidad de imágenes increíblemente impresionante para aprender.
La IA utiliza “redes neuronales” para aprender. Las neuronas del cerebro humano sirven como inspiración para estas redes. Una red neuronal artificial consta de varias capas de neuronas que están conectadas entre sí. Cada neurona recibe información, la transforma y la transmite a las neuronas siguientes. La IA se vuelve cada vez más precisa ajustando las conexiones entre estas neuronas (un proceso conocido como “entrenamiento”).
La IA requiere una gran cantidad de datos para aprender. Estos datos pueden incluir sonidos, imágenes, textos, etc. Por ejemplo, una IA debe ver miles de fotos de rostros antes de poder reconocerlos. La IA puede aprender y adaptarse mejor con más datos diversos.
Una IA debe entrenarse para ser efectiva. El entrenamiento implica pasar una gran cantidad de datos a través de la red neuronal, cambiar las conexiones entre las neuronas y repetir este proceso una y otra vez. La precisión de las predicciones y decisiones de la IA aumenta con el entrenamiento.
Cuando se recibe una entrada, como una imagen, a la red neuronal después del entrenamiento, los datos pasan por las diferentes neuronas. La información se transforma ligeramente por cada neurona, y esta transformación continúa por todas las capas de la red. Finalmente, la red indica con confianza si es un perro, un rostro o algo más. La IA puede usar las características aprendidas durante este entrenamiento intensivo para hacer predicciones precisas.
La IA está ganando importancia en muchos campos hoy en día. Ayuda a los médicos a diagnosticar enfermedades, a los automóviles a conducir solos y a los asistentes virtuales o chats a entender y responder preguntas. La inteligencia artificial tiene la promesa de cambiar la forma en que vivimos.
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