Explorando un poco más de los tipos de Inteligencia Artificial y cómo funcionan
En este artigo abordaremos un poco mas sobre os tipo de IA (Inteligencia Artificial) y algunos ejemplos utilizados en la vida real. Para comprender los alcances y la complejidad de cada uno de estos avances tecnológicos es necesario recurrir a sistemas que permitan agruparlos de acuerdo a una clasificación. Te invito a seguir leyendo para conocer un poco mas de los tipos de inteligencia artificial e sus diferentes clasificaciones.
1. IA basada en reglas (Ruled-Based AI)
Basado en un conjunto de reglas lógicas predefinidas y lógica formal para tomar decisiones y realizar tareas específicas.
- Resolver cálculos matemáticos o instrucciones lógicas.
- Analizar grandes conjuntos de datos de rápido movimiento para identificar patrones y posibles fraudes.
Ejemplos:
Imagine un chatbot como bibliotecario digital, que organiza y responde metódicamente a las consultas basándose en un guion establecido. Funcionan mediante un conjunto definido de reglas y algoritmos, y responden a las entradas de los usuarios que coinciden con determinados desencadenantes o palabras clave. Estos chatbots están programados para manejar una variedad de escenarios esperados. Por ejemplo, si un cliente pregunta por el horario de la tienda, el chatbot responde con la información precargada. Sin embargo, si la pregunta se desvía del guion, es posible que el chatbot no pueda comprenderla ni responder con precisión.
Beneficios
Como las reglas se establecen abiertamente, los sistemas basados en reglas son transparentes y fáciles de entender. Esto hace que sea más sencillo para los programadores comprender y ajustar el sistema, y para que los usuarios comprendan la lógica detrás de acciones específicas.
Los sistemas basados en reglas funcionan de forma rápida y eficaz, ya que no necesitan muchos datos ni algoritmos complejos para funcionar. En cambio, simplemente concluyen aplicando reglas a un escenario específico.
Debido a que se basan en un conjunto de reglas claras e inferencias lógicas, los sistemas basados en reglas tienen el potencial de ser muy precisos. El sistema producirá los resultados correctos si las reglas están escritas correctamente.
Los sistemas basados en reglas se actualizan y modifican agregando o modificando reglas. Debido a esto, pueden adaptarse fácilmente a nuevas situaciones o conocimientos.
Desventajas
Capacidades de aprendizaje restringidas
Los sistemas basados en reglas se crean para funcionar de acuerdo con reglas predeterminadas e inferencias lógicas. No pueden crecer a partir de errores ni adaptarse a nuevas circunstancias. Como resultado, es posible que necesiten mejorar su enfoque ante situaciones complicadas o dinámicas.
Dificultad para afrontar la incertidumbre
Los sistemas basados en reglas pueden requerir más claridad o información completa. Cualquier ambigüedad en los datos puede generar errores o malos resultados porque se necesita información y reglas precisas para tomar una decisión.
Altos costos de mantenimiento
Para mantener las reglas precisas y actualizadas, los sistemas basados en reglas necesitan un mantenimiento continuo. El costo y el esfuerzo requeridos para mantener el sistema aumentan junto con su complejidad.
Dificultad para lidiar con interacciones complejas
Las interacciones complicadas pueden resultar difíciles para los sistemas basados en reglas, especialmente cuando están involucradas múltiples reglas o entradas separadas. A veces las consecuencias de esto pueden ser contradictorias o inconsistentes.
2. Aprendizaje Automático (Machine Learning)
En el artículo anterior comenté un poco sobre aprendizaje automática. Para leer nuevamente, visite el enlace:
3. Aprendizaje profundo (Deep Learning)
Tipo de Aprendizaje que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender representaciones jerárquicas de datos. Responsable en impulsar avances significativos en las áreas de reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de voz.
Asistentes virtuales ya sea Alexa o Siri, los asistentes virtuales de los proveedores de servicios en línea utilizan el aprendizaje profundo para ayudar a comprender su habla y el lenguaje que usan los humanos cuando interactúan con ellos.
Beneficios
Los datos no estructurados plantean un desafío para muchos modelos de IA. Sin embargo, el aprendizaje profundo comprende y aplica sin esfuerzo grandes conjuntos de datos no estructurados a su entrenamiento, lo que elimina la necesidad de una preparación exhaustiva de los datos.
El diseño de redes neuronales permite que los modelos de aprendizaje profundo comprendan relaciones y patrones de datos complejos. Esta comprensión humana impulsa tareas como la clasificación, el resumen y los resultados contextualizados.
Además de imitar la adaptabilidad del cerebro humano, los modelos de aprendizaje profundo destacan por su escalabilidad. A través de estrategias como la transferencia de aprendizaje, evolucionan para gestionar diversas tareas comerciales y personales.
Desventajas
Alto coste computacional
El entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo requiere recursos computacionales sustanciales, que implican GPU potentes y una gran cantidad de memoria, lo que puede resultar costoso y consumir mucho tiempo.
Preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos
Muchos modelos de aprendizaje profundo se basan en grandes conjuntos de datos, lo que genera preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos. El uso indebido de datos por parte de actores malintencionados puede tener consecuencias graves, como el robo de identidad y la invasión de la privacidad.
Limitado a datos sobre aquellos que fueron capacitados
Los modelos de aprendizaje profundo solo pueden hacer predicciones basadas en datos de aquellos que fueron entrenados, lo que limita su capacidad para generalizar a nuevas situaciones o contextos no representados en los datos de entrenamiento.
Overfitting (Sobreajuste)
El sobreajuste ocurre cuando un modelo se especializa demasiado en datos de entrenamiento, lo que genera un rendimiento deficiente en datos nuevos e invisibles. Este es un problema común en el aprendizaje profundo, particularmente con redes neuronales grandes, y puede deberse a factores como datos insuficientes, complejidad del modelo o falta de estandarización.
4. Procesamiento del lenguaje natural (NLP - Natural Language Processing)
Según la definición de IBM, es el campo de la informática que tiene la función de dotar a los ordenadores de la capacidad de comprender el lenguaje hablado y escrito de la misma forma que los seres humanos.
- Morfológico: distinguir las diferentes palabras.
- Sintáctico: separa unas frases de otras y analiza las partes que la componen.
- Semántica: analiza el significado no sólo de las palabras individuales, sino también de las que forman parte y del discurso en su conjunto.
- Pragmático: responsable de encontrar la intención del texto en función de su contexto.
Ejemplos:
Análisis de sentimiento y opinión: Los comentarios en las redes sociales sobre productos o servicios son muy relevantes para las empresas y los sistemas NLP permiten recuperar información relevante.
Beneficios
- Flexibilidad: se puede utilizar para procesar una amplia variedad de idiomas.
- Precisión: se puede utilizar para lograr altos niveles de precisión en tareas como clasificación de texto, análisis de opiniones y traducción automática.
- Escalabilidad: se puede escalar para manejar grandes cantidades de datos.
Desventajas
Requisitos
Requiere grandes cantidades de datos para el entrenamiento.
Sesgo (Tendencioso)
Pueden estar sesgados, lo que refleja los sesgos que están presentes en los datos con los que están entrenados.
5. IA Generativa
Podemos decir que son modelos de inteligencia artificial diseñados para generar nuevo contenido en forma de texto escrito, audio, imágenes o vídeos. La IA generativa trabaja sobre los principios de machine learning, una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos.
Sin embargo, a diferencia de los modelos tradicionales de machine learning que aprenden patrones y realizan predicciones o decisiones basadas en dichos patrones, la IA generativa da un paso más allá, no solo aprende de los datos, sino que también crea nuevas instancias de datos que imitan las propiedades de los datos de entrada.
La IA generativa se está utilizando para generar opciones e ideas de diseño para ayudar a los diseñadores gráficos a crear diseños únicos en menos tiempo. Los arquitectos también han utilizado IA generativa para generar planos de planta únicos y eficientes basados en datos de capacitación relevantes.
Beneficios
Creatividad e innovación: la IA generativa puede crear contenido nuevo y original, que puede utilizarse en diversos campos, como el arte, la música y el diseño. Esto puede conducir a nuevas formas de creatividad e innovación.
Automatización: la IA generativa puede automatizar la creación de contenido, lo que puede ahorrar tiempo y recursos.
Personalización: la IA generativa puede crear contenido personalizado basado en preferencias y comportamientos individuales.
Desventajas
Control de calidad
Si bien la IA generativa puede crear contenido nuevo, la calidad del contenido generado puede variar.
Cuestiones éticas y legales
La IA generativa se puede utilizar para crear deepfakes o medios sintéticos, que pueden utilizarse para desinformación o fraude.
Dependencia
La dependencia excesiva de la IA generativa podría provocar una pérdida de habilidades humanas en la creación de contenidos.
En conclusión la inteligencia artificial tiene el potencial de transformar todas las organizaciones. Aunque la IA no puede resolver todos los problemas de su organización, tiene el potencial de cambiar completamente la forma en que se hacen negocios. Afecta a todos los sectores, desde la manufactura hasta las finanzas, generando aumentos de eficiencia nunca antes vistos.
Ricardo Oliveira
Head Tech & Innovation
Autor
FAQ
La IA basada en reglas utiliza lógica y reglas predefinidas para tomar decisiones y realizar tareas. Es rápida, eficiente y fácil de entender, pero no tiene capacidad de aprendizaje.
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