¿Piensas que las inteligencias artificiales son algo novedoso y actual? Nada más lejos de la realidad. Ya en la antigua Grecia sentaron las bases de la comprensión de la mente humana y siglos después, la inteligencia artificial y sus ventajas han crecido y avanzado enormemente. ¿Cómo? Apoyándose en tecnologías como el machine learning y el deep learning. Hoy, las inteligencias artificiales están en el centro de una revolución tecnológica que promete imitar y superar las habilidades cognitivas humanas. En este artículo, vemos cómo Enzyme se relaciona con ellas y su papel en la evolución de la tecnología.
Origen y evolución de las inteligencias artificiales
En el año 300 a.C. Aristóteles estructuró un conjunto de reglas que describían el funcionamiento de la mente humana. 2.297 años después, la computadora Deep Blue le ganó una partida de ajedrez a Kasparov, campeón del mundo, basándose en ese conjunto de reglas. La hazaña popularizó la IA como el comportamiento de una máquina configurada con la inteligencia que aprende de manera artificial.
Ahora, un estudio de IPlytics indica que hoy en día existen más de 78 mil patentes de inteligencia artificial. A su vez, el valor del mercado de esta tecnología superará los 89 mil millones de dólares para el año 2025, según una proyección de Statista. Cifras que recogen, primero, el origen de las inteligencias artificiales y, después, su auge.
¿Qué es y de qué se compone la IA?
En la actualidad, entendemos por inteligencia artificial el área de investigación dentro de las llamadas ciencias de la computación. Su objetivo es crear sistemas informáticos capaces de imitar (y superar) en la medida de lo posible las habilidades cognitivas y funcionales del ser humano.
En este sentido, hemos llegado a un momento en el que la IA es capaz de diseñar algoritmos con la capacidad de aprender nuevas tareas, comprender los contextos, resolver problemas técnicos y actuar como una persona. Por ello, se considera que las inteligencias artificiales son el resultado de dotar a sistemas y máquinas con una inteligencia que aprende.
Uno de los principales campos de investigación dentro de la IA es el machine learning. Dentro de él se encuentra el subcampo de las redes neuronales artificiales y dentro de este subcampo se encuentra el deep learning. Visualmente, el orden sería:
- Machine learning
- Redes neuronales artificiales
- Deep learning
- Redes neuronales artificiales
1.Machine learning
El machine learning o aprendizaje automático es uno de los componentes principales y más importantes de la inteligencia artificial. Se encarga de dotar a la IA precisamente de su capacidad de aprender.
No es lo mismo configurar un sistema para que realice determinada actividad a configurarlo para que “aprenda” a realizar esa misma tarea. Aquí es donde el machine learning hace que la IA sea realmente la inteligencia que aprende. Para ello, se sustenta sobre diversas tecnologías entre las que destacan las redes neuronales artificiales.
2.Redes neuronales artificiales o RNA
Siguiendo con el punto anterior, las redes neuronales artificiales (RNA) son modelos abstractos que imitan a las redes neuronales humanas. Están conformadas por nodos interconectados entre sí para enviar y recibir información. Dichos nodos son el símil de las neuronas en un cerebro biológico.
La función de estas RNA es ayudar a las computadoras a “aprender”, “pensar” y funcionar bajo el mismo esquema de un cerebro humano. Por tanto, las redes neuronales son el componente de la IA que ayuda a esta a cumplir sus objetivos de ser la inteligencia que aprende.
El caso es que funcionan mediante capas de aprendizaje. Dependiendo de la cantidad de estas capas, una red puede ser superficial o muy profunda. Así mismo, las más profundas se van alimentando de la información aprendida por sus capas más externas. Por tanto, pueden ir aumentando la complejidad de su aprendizaje. Esto da origen a lo que llamamos deep learning.
3.Deep learning o aprendizaje profundo
El deep learning o aprendizaje profundo es un método de machine learning basado en redes neuronales artificiales de gran profundidad. Por ello, sirve para dotar a la IA de la capacidad de aprender elementos bastante complejos.
En este sentido, el aprendizaje profundo permite que ordenadores y computadoras aprendan no solo significados, sino que también comprendan simbolismos, contextos y entornos. Precisamente por eso, es de gran ayuda, por ejemplo, para que los vehículos autónomos reconozcan una señal de stop, un peatón u otros elementos.
¿Qué es big data y cuál es su relación con la inteligencia que aprende?
Pero no solo de machine learning se componen las IA. El big data es la técnica computacional que consiste en recopilar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos. Datos que posteriormente son utilizados por los algoritmos de la IA para poder aprender y evolucionar. Esto es posible gracias a que el big data extrae la información del mundo real y la digitaliza para que las maquinas la comprendan.
Por eso, decimos que los grandes volúmenes de datos son la “materia prima” con la que funcionan las redes neuronales, el machine learning y el deep learning. Por tanto, el big data es la ciencia que le da vida a la inteligencia que aprende.
Retomando el ejemplo de los vehículos autónomos, el big data permite que la IA pueda conocer los hábitos de conducción de cientos de millones de conductores, descubrir patrones de comportamiento peatonal o comprender las múltiples señales de tráfico, entre otros.
Percepción sobre la IA y las tecnologías que la componen
Con todo ello, ahora mismo las aplicaciones de la inteligencia artificial son muy variadas y extensas. Esto hace que el término IA esté en boga en todos los sectores industriales, comerciales y sociales.
Sin embargo, el término ha sido utilizado como sinónimo de machine learning, deep learning y redes neuronales. Evidentemente, es un error que ha traído como consecuencia que las personas no comprendan del todo las distintas tecnologías que componen la IA. De hecho, para eso es necesario:
- Saber diferenciar cada una de estas tecnologías.
- Reconocer las funciones de cada una dentro de la inteligencia artificial.
- Entender los componentes y el funcionamiento de la inteligencia que aprende a hablar.
Solo así podremos utilizar mejor las soluciones empresariales que nos brinda la IA.
El vínculo de Enzyme y las inteligencias virtuales
Precisamente en ese proceso de entendimiento y aprendizaje de las IA, nosotros podemos ayudarte. Nuestra experiencia con las inteligencias artificiales puede ser crucial en el escenario tecnológico actual. Las capacidades de aprendizaje y razonamiento de las IA, impulsadas por el machine learning y el deep learning, están transformando industrias y sociedades.
En este punto, Enzyme proporciona la infraestructura necesaria para el funcionamiento efectivo de tecnologías como el machine learning, el big data, etcétera. Al comprender esto, empresas como la tuya podréis aprovechar mejor las soluciones empresariales que ofrecemos. Y, sobre todo, anticiparos a un futuro marcado por la interacción entre humanos y máquinas en cualquier campo y sector.
