¿Que son Inteligencia Artificial, Machine Learning, Redes Neuronales y Deep Learning? (Inteligencia Artificial 2)


Arranquemos definiendo algunos términos básicos, con el objetivo de emplearlos como ladrillos de nuestro edificio del conocimiento.

Antes de nada comencemos con un poco de contexto general sobre la estructura de nuestro encéfalo:

¿Qué es Inteligencia Artificial?

Nos dice la Wikipedia que Inteligencia Artificial es “la IA es una rama de las ciencias computacionales encargada de estudiar modelos de cómputo capaces de realizar actividades propias de los seres humanos con base en dos de sus características primordiales: el razonamiento y la conducta”

Personalmente creo que, actualmente, esta rama de la computación está llegando más allá de esta definición, puesto que algunos modelos (véase AlphaGo) superan la capacidad humana.

Por otra parte, la parte de “Inteligencia” es un concepto que aún no hemos definido satisfactoriamente, por lo que aplicarlos a máquinas, en este punto de la historia, me parece peregrino. Yo lo llamaría “Cognición Artificial”, pero esa, es otra discusión diferente 🙂

¿Qué son Redes Neuronales?

Nos dice la Wikipedia: “Las redes neuronales artificiales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional el que fue evolucionando a partir de diversas aportaciones científicas que están registradas en la historia. Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida.”

Digamos que es la parte morfológica de la Inteligencia Artificial, y que define no solo su estructura sino su funcionamiento. Quizá incluso su esencia.

Complementando al video anteroir, un punto de vista adicional sobre la cuestión:

¿Qué es Machine Learning?

Nos dice la wikipedia:

El aprendizaje automático o aprendizaje automatizado o aprendizaje de máquinas (del inglés, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan.

Se dice que un agente aprende cuando su desempeño mejora con la experiencia; es decir, cuando la habilidad no estaba presente en su genotipo o rasgos de nacimiento.1​ De forma más concreta, los investigadores del aprendizaje de máquinas buscan algoritmos y heurísticas para convertir muestras de datos en programas de computadora, sin tener que escribir los últimos explícitamente.

Los modelos o programas resultantes deben ser capaces de generalizar comportamientos e inferencias para un conjunto más amplio (potencialmente infinito) de datos.

Así que, en esencia es “el arte de enseñar a las máquinas a aprender”.

¿Qué es Deep Learning?

De nuevo, acudamos a la Wikipedia:

Aprendizaje profundo (en inglés, deep learning) es un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático (en inglés, machine learning) que intenta modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas computacionales que admiten transformaciones no lineales múltiples e iterativas de datos expresados en forma matricial o tensorial. ​

El aprendizaje profundo es parte de un conjunto más amplio de métodos de aprendizaje automático basados en asimilar representaciones de datos. Una observación (por ejemplo, una imagen) puede ser representada en algunas formas (por ejemplo, un vector de píxeles), pero algunas representaciones hacen más fácil aprender tareas de interés (por ejemplo, “¿es esta imagen una cara humana?”) sobre la base de ejemplos, y la investigación en esta área intenta definir qué representaciones son mejores y cómo crear modelos para reconocer estas representaciones.

Recapitulando con mis propias palabras

La inteligencia artíficial es una rama de las ciencias de la computación que busca lograr comportamientos equivalentes a los realizados por un cerebro (humano habitual pero no únicamente) a través de redes neuronales artificiales que replican, con mayor o menos fidelidad, las redes neuronales biolóigicas.

Estas redes deben ser entrenadas, lo cual puede realizarse a través de supervisión humana, o enseñando a la máquina como aprender sola, lo que abre la rama del Machine Learning, dentro de la cual, el Deep Learning busca lograr que las máquinas alcancen un mayor grado de abstracción que el puro procesamiento de datos.

¡En próximos capítulos continuaremos a desgranar esta apasionantes rama del conocimiento!

¡Compártelo!

Ayudame a difundir este contenido a todo aquel que pueda sacarle partido, difundelo en redes, cuéntaselo a tus amigos, coméntalo en la cola del supermercado, además de aportar, ¡seguro que conoces a gente interesante y acabas uniéndose al bando rebelde!

Sígueme en Redes

Acelera mi progreso de la materia que te interesa.

El calendario y ritmo de publicaciones actualmente responde a mis necesidades de estudio y desarrollo de proyectos personales, si quieres invertir en que acelere alguna materia concreta, te ofrezco una posibilidad:

Puedes donar en mi paypal (paypal at metsuke.com), indicando la materia, por cada 25 euros donados, priorizaré un capítulo de la materia que me indiques que ya tenga escrito para que salga el proximo dia viable y disponible de lunes a viernes (en orden de llegada y a un post diario).

En caso de que el capítulo aún no exista, centraré mi atención en escribirlos y publicarlos con prioridad, pero no puedo prometer inmediatez.

De nuevo priorizaré las donaciones por orden de llegada pero cuando coincidan varias, iré rotando cada dia una para evitar la monopolización de mi foco de tareas.

Me reservo el fin de semana para priorizar lo que considere pertinente en el caso de que haya cola de entrega. Si te gusta el proyecto, ¡es un buen modo de apoyarme!

¿Te interesan mis servicios a título personal?

Puedo ofrecerte una amplia gama de productos y servicios en accesibilidad a través de mis partners, aunque quizá prefieras que lo haga yo personalmente…

En ese caso, puedes contactarme en mi correo r.carrillo@metsuke.com y cuéntame que necesitas, si lo que leo me gusta, te pongo en contacto con el comercial de mi empresa de consultoría.

Si quieres que sea yo expresamente quien te atienda, puedes indicármelo y llegamos a un acuerdo.

Advierto que esta última posibilidad te saldrá bastante más cara que hablar con mi equipo, pero si es lo que deseas, a tu disposición.

Un Abrazo.

Sobre las traducciones

Por el momento me he visto obligado a detener la traducción del contenido, apenas doy abasto a escribirlo (que es mi objetivo, ya que son mis apuntes de estudio), por lo que no parece tener sentido mantener activas unas traducciones que no doy abasto a crear.

En caso de que más adelante el flujo de caja me lo permita, es mi intención contratar servicios de traducción y editores que realicen la tarea, pero por ahora lo dejo desactivado.


Quizá te interese leer más sobre Inteligencia Artifical

Dejar una Respuesta

XHTML: Usted puede usar las siguientes etiquetas: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>