La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que, aunque sea compleja, se puede explicar de manera sencilla. O eso voy a intentar hoy. A medida que avancemos, iremos aumentando la profundidad para que tanto quienes recién empiezan como aquellos con más experiencia puedan comprender mejor su funcionamiento, y aclarar al menos cómo funciona y quedar bien cuando salga la conversación delante de tus amigos y amigas.
Empecemos desde cero: ¿Qué es la IA?
Imagina que tienes un ordenador que, en lugar de solo seguir instrucciones, puede aprender por sí misma. Esta es la esencia de la IA: se trata de enseñar a las máquinas a hacer tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como reconocer imágenes, entender el lenguaje o incluso tomar decisiones. Al principio, los científicos creaban programas que seguían reglas estrictas, pero con la IA, las máquinas pueden mejorar aprendiendo de la experiencia.
Por ejemplo, cuando usas Google y buscas imágenes de gatos, el sistema ha aprendido a reconocer lo que es un gato porque ha sido entrenado con miles de imágenes de gatos y no gatos. Esto se conoce como aprendizaje automático.
¿Cómo aprende una máquina?
El aprendizaje automático (en otro artículo te explico con detalles esto del machine learning) es un aspecto central de la IA. Aquí, las máquinas no reciben todas las instrucciones de antemano; en lugar de eso, aprenden a partir de datos. Volviendo al ejemplo de los gatos, la IA necesita que le mostremos muchas imágenes de gatos y perros, y tras analizar esas imágenes, aprenderá a diferenciarlos.
Este proceso no es inmediato: al principio la IA comete errores, pero al recibir más ejemplos, va ajustando sus «conexiones internas» hasta mejorar. A esta capacidad de aprender a partir de los datos es lo que llamamos modelo de IA.
Este proceso se basa en algoritmos que ajustan los parámetros de un modelo matemático utilizando técnicas como el descenso de gradiente. Los modelos pueden ser supervisados (donde las etiquetas de los datos son conocidas, como «gato» o «perro») o no supervisados (donde se identifican patrones en los datos sin etiquetas previas). Me explayo más abajo por si te interesa entrar al detalle.
Redes neuronales: inspiración en el cerebro humano
Un concepto clave dentro de la IA es el de las redes neuronales artificiales. Estas redes están inspiradas en el cerebro humano, que está compuesto por miles de millones de neuronas que se conectan entre sí para procesar información. Las redes neuronales artificiales funcionan de manera similar, pero con neuronas artificiales que procesan datos en múltiples capas.
Cuando los datos pasan por estas capas, la red va ajustando los pesos entre las neuronas para mejorar su capacidad de predicción o clasificación. Esto se conoce como aprendizaje profundo (deep learning).
Subiendo el nivel: ¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es una subcategoría del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con muchas capas (de ahí el término «profundo»). Cada capa de la red extrae características más complejas de los datos. Por ejemplo, en una red que procesa imágenes, las primeras capas pueden aprender a detectar líneas y bordes, mientras que las capas más profundas identifican formas más complejas, como una cara o un objeto específico.
En este punto, la IA ya no solo está aprendiendo a diferenciar gatos de perros, sino que puede identificar razas específicas de perros o incluso emociones humanas en una imagen facial.
Estas redes neuronales profundas se entrenan con grandes cantidades de datos utilizando algoritmos de optimización como el descenso de gradiente estocástico (SGD), como he dicho antes, y técnicas como la retropropagación, que ajusta los pesos de las conexiones en función de los errores cometidos durante el entrenamiento.
Y ¿qué es el descenso de gradientes estocástico? y ¿las técnicas de retropropagación?
El descenso de gradiente estocástico (SGD) es un algoritmo de optimización utilizado para entrenar modelos de aprendizaje automático, especialmente redes neuronales profundas. Su objetivo es ajustar los pesos del modelo para minimizar el error o la «pérdida» que comete al hacer predicciones.
Lo que lo hace «estocástico» es que, en lugar de utilizar todos los datos disponibles para cada ajuste, el algoritmo toma pequeños subconjuntos (llamados lotes) de datos en cada paso. Esto lo hace más rápido y eficiente para manejar grandes cantidades de información. En resumen, el SGD ayuda a que las redes neuronales aprendan de los errores poco a poco, mejorando su precisión con el tiempo.
Las técnicas de retropropagación se utilizan en redes neuronales para ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas, con el objetivo de reducir el error en las predicciones del modelo. Aquí te dejo algunas de las técnicas más comunes:
- Retropropagación estándar: Es el enfoque más básico, en el que el error se calcula hacia atrás desde la salida hasta las capas intermedias de la red. Este error se utiliza para ajustar los pesos en función de su contribución al error total. Es un método eficiente y ampliamente utilizado en redes neuronales.
- Retropropagación con optimizadores avanzados: Aquí, en lugar de usar solo el descenso de gradiente estándar, se utilizan optimizadores como Adam, RMSProp o Adagrad, que ajustan los pesos de manera más sofisticada. Estos optimizadores adaptan la tasa de aprendizaje de forma automática, acelerando el proceso de entrenamiento y reduciendo la posibilidad de quedar atrapado en mínimos locales.
- Retropropagación con regularización (L1/L2): Para evitar el sobreajuste, se añaden términos de regularización al proceso de retropropagación. L1 favorece la eliminación de pesos menos importantes, mientras que L2 los reduce sin eliminarlos por completo. Esto ayuda a que la red sea más generalizable y no se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento.
- Retropropagación con batch normalization: Este método normaliza las salidas de cada capa antes de pasar al siguiente paso, lo que estabiliza el entrenamiento. La normalización de lotes (batch normalization) puede acelerar el entrenamiento y mejorar la precisión, reduciendo problemas como la saturación de activaciones o el desvanecimiento del gradiente.
- Dropout durante la retropropagación: El dropout es una técnica en la que algunas neuronas se desactivan aleatoriamente durante el entrenamiento para evitar la dependencia excesiva en neuronas específicas. Esto hace que el modelo sea más robusto y generalizable.
Estas técnicas mejoran el proceso de aprendizaje de las redes neuronales, permitiéndoles alcanzar mejores resultados con mayor rapidez y precisión. ¿Te ha volado la cabeza?
Aplicaciones de la IA: de lo cotidiano a lo avanzado
La IA está en todas partes, desde los sistemas de recomendación de películas en plataformas como Netflix hasta los asistentes virtuales como Siri o Alexa, que entienden tu voz y responden a tus preguntas. En estos casos, la IA utiliza procesamiento de lenguaje natural para interpretar las palabras, entender su significado y generar respuestas.
Para tareas como el reconocimiento de voz o la traducción automática, se utilizan modelos como los Transformers, que son redes neuronales especializadas en procesar secuencias de texto. Estos modelos permiten que los asistentes virtuales no solo entiendan las palabras, sino también el contexto en el que se usan.
Te invito a que leas con un bocadillo de Nutella, el artículo sobre la Inteligencia Artificial Gerenativa y su utilidad en la creación de contenido «original» aplicado al marketing de contenidos.
IA en acción: asistentes virtuales y vehículos autónomos
Como ejemplo sencillo, cuando le pides a tu asistente virtual que te diga el clima, está utilizando IA para convertir tu voz en texto (reconocimiento de voz), entender lo que le estás pidiendo (procesamiento de lenguaje natural), y luego buscar la respuesta adecuada. Todo este proceso es automatizado gracias a los algoritmos de IA.
Para los más avanzados, otro ejemplo claro es el de los vehículos autónomos. Estos vehículos utilizan IA para procesar una gran cantidad de datos de sensores (como cámaras y radares), reconocer peatones y señales de tráfico, y tomar decisiones en tiempo real. Aquí se combinan múltiples campos de la IA: desde visión por ordenador hasta algoritmos de toma de decisiones.
La inteligencia artificial ha pasado de ser un concepto futurista a una tecnología que usamos diariamente. Para los principiantes, es suficiente entender que la IA permite a las máquinas aprender de los datos para realizar tareas humanas. Para los más avanzados, la IA implica una serie de algoritmos y modelos matemáticos que permiten este aprendizaje, con aplicaciones que van desde asistentes personales hasta sistemas complejos como los vehículos autónomos…
Desde luego, vamos a vivir un cambio brutal en la sociedad humana con la incorporación de la Inteligencia Artificial. Pero hay que ser positivo y mirar la aplicabilidad de esta tecnología como herramienta para solucinar los grandes problemas de la humanidad, como por ejemplo, el cambio climático, detectar, predecir o analizar enfermedades y otros tipos de cuestiones relevantes para el ser humano.
Para finalizar, os invito a ver este video de Yann LeCun donde señala que, a pesar de los grandes avances en IA, estamos más lejos de la Inteligencia Artificial General (IAG) de lo que muchos imaginan. Según él, alcanzar una IAG real, capaz de comprender y ejecutar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda realizar, tomará probablemente más de una década.
Destaca que este avance no sucederá de forma repentina ni será un hecho aislado, sino el fruto de un progreso constante y sostenido en la investigación y el desarrollo de la IA. De hecho mientras escribo estas líneas Yann ha dicho públicamente que la IA es tontísima.
El video invita a reflexionar sobre las expectativas «realistas» en torno a la IAG, aunque he de decir que esta opinión está causando debates en redes sobre sus reflexiones. ¿Tú que piensas? Te leo.
