Hoy en día se habla mucho sobre la Inteligencia Artificial (IA) en las redes sociales. Todos hemos escuchado cómo estas herramientas pueden mejorar nuestra productividad y simplificar nuestras tareas. Sin embargo, ¿alguna vez te has preguntado cómo funciona la inteligencia artificial? Si tienes esa curiosidad, estás en el lugar adecuado. En este blog, te explicaré de manera sencilla y fácil cómo se generan las Inteligencias Artificiales.
La capacidad de una Inteligencia Artificial para aprender y actuar se forma a través de un proceso de entrenamiento similar al aprendizaje humano. Al principio, la IA tiene reglas básicas, como un recién nacido con instintos. Mediante la exposición a conjuntos de datos con ejemplos y respuestas esperadas, la IA ajusta sus parámetros internos, aprendiendo patrones y mejorando con el tiempo.
Al enfrentar desafíos y recibir correcciones, la IA desarrolla su habilidad para tomar decisiones y realizar tareas específicas de manera precisa. En esencia, su capacidad se desarrolla mediante la práctica y ajuste de parámetros, como un bebé que progresa al aprender de su entorno.
Todo este proceso te lo he resumido en los siguientes pasos:
Paso 1: Preparación de los Datos: Los Cimientos del Aprendizaje
Antes de que una Inteligencia Artificial pueda aprender, es necesario proporcionarle datos para que los procese y comprenda. Este paso es crucial y se asemeja a cómo un bebé necesita experiencias para crecer y aprender.
Imagina que estás enseñando a una IA a reconocer frutas. Primero, debes reunir un conjunto de imágenes de diferentes frutas, como manzanas, naranjas y plátanos. Estos datos se convierten en el material de estudio para la IA. Similar a cómo un bebé necesita explorar su entorno para comprender el mundo, la IA necesita examinar y entender estos datos para aprender patrones y características específicas de cada fruta.
Este es el paso más importante al crear una IA, ya que el aprendizaje dependerá de los datos que proporcionemos. Si le enseñamos información incorrecta, la IA aprenderá mal. Por lo tanto, es importante obtener información precisa y procesarla adecuadamente.
Paso 2: Definir las Reglas de Tareas
Imagina que una IA es como el cerebro de un bebé. En principio, la IA tiene un conocimiento nulo y no sabe hacer las cosas de inmediato. Viene con algunas instrucciones básicas, pero necesita aprender y mejorar.
Para que la IA realice una tarea, necesitamos enseñarle cómo hacerlo. Esto se hace mediante la definición de reglas o instrucciones llamadas «parámetros«. Puedes pensar en estos parámetros como un conjunto de reglas que la IA sigue para completar una tarea. Para este ejemplo de que una IA reconzca diferentes frutas, por ejemplo una naranja, definimos las características que hacen que algo sea una naranja: forma circular, textura de la cáscara, color naranja, etc.
Paso 3: El Entrenamiento
Nosotros tomaremos el papel de profesores y le damos imagenes de frutas. Pero la IA no sabe cómo clasificarlas de inmediato. Al principio, podría cometer errores, ¡y está bien! A medida que le damos más imágenes y le decimos cuándo está en lo correcto o equivocado, la IA comienza a mejorar.
Aquí es donde entra el concepto de «conjuntos de datos«. Piensa en ellos como un libro de imágenes de frutas. Cada página tiene una fruta y el nombre de esta. Usamos estos conjuntos de datos para enseñar a la IA cómo clasificarlas. Esto se llama «aprendizaje supervisado» porque estamos supervisando su progreso, le estamos enseñando cuando está bien y cuando está mal.
A un bebé nosotros le enseñamos que es una manzana, que es un platano, etc. Con el tiempo, el bebé aprende a distinguir entre las frutas por sí mismo. De manera similar, la IA procesa repetidamente los ejemplos en los conjuntos de datos, ajustando sus «párametros cerebrales» internos para mejorar su desempeño.
Paso 4: Validación y Prueba
Después del entrenamiento, es hora de poner a prueba a la IA. Le damos nuevas imágenes que nunca ha visto antes de frutas . Si resuelve estos problemas correctamente, sabemos que ha aprendido bien y está lista para usarse en situaciones reales.
La Importancia del Rol Humano
Los ingenieros de IA son como los padres y tutores de la IA. Ellos diseñan la arquitectura de cómo se realiza el entrenamiento, qué reglas seguir, qué algoritmos utilizar y cómo ajustar los parámetros. Si la IA no mejora como se espera, los ingenieros pueden intervenir y corregir su camino.
En Resumen
Crear una IA es como enseñar a un bebé: se le da ejemplos, se supervisa su progreso y se ajustan las reglas hasta que pueda hacerlo bien. Aunque la IA no comprende como los humanos, ajusta «reglas matemáticas» para tareas específicas, es decir transforma toda la información de entrada a números y por medio de optimización encuentra los mejores párametros o “reglas” para realizar las tareas.
En este blog hemos hablado de una manera muy general de cómo funciona una IA. En este caso nos enfocamos en el aprendizaje supervisado. Sin embargo, en mis próximo blogs, exploraremos más sobre cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje y los demás aspectos de este emocionante campo. Adicional te dejo el link de un video de Platzi en el que da una explicación de las redes neuronales, uno de los modelos que se usan en IA. ver video
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