Desentrañando el Cerebro de la IA: Algoritmos y Datos al Descubierto
La IA que Usamos a Diario: ¿Realmente la Conocemos?
La inteligencia artificial (IA) es un campo de la
informática que se enfoca en crear sistemas que puedan realizar tareas que
normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento
y la percepción.
Estos sistemas pueden percibir su entorno, razonar sobre el
conocimiento, procesar la información derivada de los datos y tomar decisiones
para lograr un objetivo dado.Aunque suele generar fantasías y temores, también
invita a reflexionar sobre lo que consideramos "humano". Esta
inteligencia artificial, cada vez más integrada en nuestro día a día, se ha
manifestado de forma contundente en herramientas que usamos cotidianamente.
La aparición de ChatGPT en 2022 marcó un antes y
un después: en solo dos meses alcanzó 100 millones de usuarios. Su uso es
sencillo y muchas veces gratuito, accesible desde internet sin equipos
avanzados. Pero, ¿qué hay detrás de esa aparente simplicidad?
En su núcleo, la IA se basa en algoritmos, instrucciones precisas para
resolver problemas. Su capacidad más destacada es el aprendizaje: la IA moderna
maneja y aprende de cantidades inmensas de información, lo que conocemos como Big Data.
El Big Data
¿Qué es el Big Data? Son las tecnologías diseñadas para recopilar, analizar y gestionar las los datos que generamos cada vez que interactuamos en Internet (a través de redes sociales, navegadores web o motores de búsqueda), utilizamos aplicaciones, o interactuamos con diversos servicios digitales (como Mercado Libre o Mercado Pago). Estos datos, procesados para identificar patrones de comportamiento, son el insumo principal que alimenta los sistemas de IA.
Machine Learning
Tipos principales de Machine Learning:
· Aprendizaje Supervisado: El sistema se entrena con datos etiquetados. Por ejemplo, si se le muestran fotos de gatos indicándole que lo son, aprenderá a identificar gatos en nuevas imágenes. Un caso de aplicación común es la detección de correos no deseados, basándose en ejemplos previos de spam.
· Aprendizaje No Supervisado: Los datos no están etiquetados. El sistema encuentra patrones por sí solo. Netflix, por ejemplo, recomienda contenido agrupando usuarios con gustos similares.
· Aprendizaje por Refuerzo: El aprendizaje por refuerzo es una técnica de machine learning que entrena al software para que tome decisiones y logre los mejores resultados. Imita el proceso de aprendizaje por ensayo y error que los humanos utilizan para lograr sus objetivos. Las acciones de software que trabajan para alcanzar su objetivo se refuerzan, mientras que las que se apartan del objetivo se ignoran. Un ejemplo son los autos autónomos.
El Deep Learning
Para entender más sobre el machine learning y el deep learning, puedes ver este video:
me parece que la inteligencia artificial llego para ayudarnos, aunque tambien me da miedo. me gustaria que se pueda usar, para hacer el bien, como ayuda medica, para captar donde existe la necesidad humana como dice en el video por ejemplo combatir el hambre en el mundo, armar extremidades y reemplazar el faltante en el cuerpo. tantas cosas se pueden hacer, hasta de ser de compania para ancianos solitarios. me parece super interesante, y el blogg exelente, me hace pensar, y preguntarme muchas cosas.
ResponderBorrar