Tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático -

La inteligencia artificial (IA) es un complejo de métodos de matemáticas, biología, psicología, cibernética y otras ciencias, con cuya ayuda se crean tecnologías para escribir programas «inteligentes» y enseñar a las computadoras a resolver problemas por sí mismas. La tarea principal de la inteligencia artificial es la simulación de la mente humana.

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Tabla de Contenidos

Tipos y tecnologías de inteligencia artificial
Tecnologías de aprendizaje automático

Tipos y tecnologías de inteligencia artificial

Hoy en día, hay cuatro tipos principales de IA:

Máquinas reactivas: sistemas de IA que no tienen memoria y resuelven solo ciertas tareas. Son incapaces de formar recuerdos y utilizar experiencias previas para realizar sus funciones;
Memoria limitada: sistemas con memoria basada en experiencias pasadas. Sin embargo, esta experiencia no se almacena ni compila en la Biblioteca de información de IA;
Teoría de la mente: sistemas que comprenden las emociones e intenciones humanas, tienen inteligencia social y participan en el trabajo en equipo;
Autoconciencia: los sistemas de inteligencia artificial de este tipo desarrollan una idea de sí mismos, por lo que imitan completamente la inteligencia humana.

Al crear IA, las tecnologías de inteligencia artificial más utilizadas son:

Aprendizaje automático: El aprendizaje automático es la capacidad de una computadora con un sistema de inteligencia artificial para tomar decisiones basadas en los resultados del procesamiento de datos, sin adherirse a patrones y reglas claros. En otras palabras, la máquina se vuelve capaz de buscar patrones en tareas que son difíciles para los humanos con una gran cantidad de parámetros, para detectar respuestas precisas y hacer predicciones correctas;
Aprendizaje profundo: una subsección del aprendizaje automático que le permite detectar patrones en grandes cantidades de información (Big Data). El procesamiento de datos en la tecnología de aprendizaje profundo se lleva a cabo mediante redes neuronales artificiales (ANN), creadas por analogía con las redes neuronales biológicas. Las ANN están diseñadas para modelar y procesar relaciones no lineales entre las señales de entrada y salida. ANN utiliza un algoritmo de autoaprendizaje que les permite resolver determinados problemas, teniendo en cuenta la experiencia previa y un número mínimo de errores;
Procesamiento y generación de lenguaje natural : compilación de software para transformar cualquier dato en un lenguaje natural que una computadora entienda y use para responder a una persona.

La IA también utiliza tecnologías de visión por computadora (para encontrar, reconocer y clasificar objetos, extraer datos de imágenes, analizar la información recibida) y analizar datos para identificar patrones en ellos y predecir eventos en función de sus resultados.

Tecnologías de aprendizaje automático

El aprendizaje automático (ML) es una de las áreas de desarrollo de IA basada en la ejecución de muchas tareas similares por parte de una computadora sin el uso de instrucciones directas.

El aprendizaje automático se basa en tres conceptos principales:

Los algoritmos son programas especiales que “le dicen” a la computadora qué fuente de datos usar. Para cada tarea, se seleccionan algoritmos separados, diseñados para acelerar el procesamiento de datos y obtener un resultado preciso;
Conjuntos de datos (conjuntos de datos) : información (muestras de datos) en forma de texto, gráficos, archivos de video que la máquina utiliza para adquirir experiencia durante el entrenamiento. Al mismo tiempo, se deben cargar datos únicos en el sistema para resolver cada tipo específico de problema;
Las características (propiedades, métricas, características) son parámetros medibles individuales de los fenómenos observados, cuya selección correcta determina el éxito y la velocidad del aprendizaje automático.

Lo óptimo para la implementación correcta del aprendizaje automático son las muestras de datos que se compilan manualmente y contienen un máximo de información de diferente calidad; esto permite que la computadora identifique relaciones no obvias entre los datos y saque conclusiones útiles de ellos.

El aprendizaje automático se utiliza para resolver problemas por categoría:

Regresión : hacer pronósticos basados en una muestra de datos con diferentes características;
Clasificación : obtener una respuesta específica basada en un conjunto de características;
Agrupamiento : división de datos en varios grupos;
Reducción de dimensiones : reducción de una gran cantidad de características para la conveniencia de su visualización adicional;
Detección de anomalías : encontrar diferencias en los conjuntos de datos a partir de la información estándar.

Dependiendo del principio por el cual se lleva a cabo el ML, se divide en:

Aprendizaje supervisado , que implica el uso de un conjunto completo de datos característicos (conjunto de datos etiquetado) para entrenar un sistema de IA en todas las etapas de su creación;
Aprendizaje no supervisado , en el que la máquina detecta patrones de forma independiente, identifica características y clasifica los datos resultantes;
Aprendizaje de refuerzo : cuando la máquina necesita resolver correctamente las tareas que se le asignan en el entorno externo, teniendo varias opciones posibles de acción.

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