Inteligencia Artificial

Objetivo de este glosario

En este artículo, nos sumergiremos en conceptos más avanzados de la inteligencia artificial.

Exploraremos el emocionante campo del aprendizaje profundo, donde las redes neuronales adquieren una nueva profundidad y complejidad. Descubriremos cómo la IA está revolucionando campos como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz, permitiendo que las máquinas comprendan y se comuniquen con nosotros de una manera más natural y efectiva.

Además, examinaremos los avances más recientes en la IA explicativa, una rama de la inteligencia artificial que busca no solo producir resultados precisos, sino también comprender y explicar los procesos internos que llevaron a dichos resultados. Veremos cómo esto puede impulsar la transparencia y la confianza en los sistemas de inteligencia artificial, abriendo nuevas posibilidades y desafíos éticos.

En resumen, lo que pretende este artículo es:

• Reforzar los conceptos fundamentales, como la clasificación, agrupamiento, regresión y el análisis predictivo.
• Facilitar la comprensión de la terminología de la IA.
• Explorar nuevos conceptos avanzados, como la detección de anomalías y las redes generativas adversarias.
• Examinar temas éticos y de responsabilidad.
• Promover la conciencia de las implicaciones de la IA y fomentar la discusión y el aprendizaje.
• Conocer las tendencias futuras y cómo la IA continuará transformando diferentes áreas de negocio y de nuestras vidas.

Refuerzo de conceptos fundamentales

Como ya mencionamos en el Glosario básico, la clasificación, agrupamiento, regresión y análisis predictivo son conceptos fundamentales en la inteligencia artificial porque son las bases de muchos algoritmos de aprendizaje automático.

Estos algoritmos se utilizan para entrenar sistemas de IA que pueden aprender de los datos y tomar decisiones sin ser programados explícitamente.

Estas técnicas tienen aplicaciones prácticas en una amplia gama de campos, incluyendo desde el procesamiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural hasta la recomendación de productos, la detección de fraudes y el análisis de datos financieros, lo que las convierte en herramientas fundamentales para comprender y aprovechar el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en diversas industrias y disciplinas.

Clasificación

La clasificación es una técnica que se utiliza para asignar una etiqueta o categoría a un objeto o dato en función de sus características. En otras palabras, se trata de separar los datos en diferentes clases o grupos predefinidos.

Por ejemplo, un modelo de clasificación puede ser entrenado para distinguir entre correos electrónicos legítimos y correos electrónicos de spam, identificar si una imagen contiene un gato o un perro, o determinar si un cliente potencial comprará un producto o no.

La importancia de la clasificación radica en su capacidad para tomar decisiones y categorizar datos en base a patrones y características, lo que es esencial en muchas aplicaciones prácticas.

Agrupamiento

El agrupamiento, también conocido como clustering, es una técnica utilizada para dividir datos en grupos o clústeres basados en similitudes entre ellos.

A diferencia de la clasificación, el agrupamiento no tiene etiquetas predefinidas; en cambio, el algoritmo agrupa los datos en función de la similitud de sus características. Es útil cuando no tenemos información explícita sobre las categorías a las que pertenecen los datos.

Por ejemplo, se puede emplear para agrupar clientes en segmentos similares según sus preferencias de compra o agrupar documentos en temas relacionados en minería de texto.

El agrupamiento permite encontrar patrones y estructuras ocultas en los datos y puede ser útil para segmentar grandes conjuntos de datos.

Regresión

La regresión es un tipo de análisis que se utiliza para predecir o estimar valores numéricos basados en datos previos. Es decir, se trata de encontrar una relación matemática entre una variable independiente (característica) y una variable dependiente (valor objetivo) para poder predecir valores futuros.

Por ejemplo, se puede usar la regresión para predecir el precio de una casa basándose en sus características, como el área, el número de habitaciones, la ubicación, etc.

La regresión es esencial para muchas aplicaciones, como pronósticos de ventas, estimaciones financieras y análisis de tendencias en datos.

Análisis predictivo

El análisis predictivo es una disciplina de la inteligencia artificial que se enfoca en el uso de datos históricos para predecir eventos futuros o comportamientos. Combina técnicas de clasificación, regresión y otras metodologías para hacer predicciones basadas en patrones y tendencias identificados en los datos.

El análisis predictivo es crucial para tomar decisiones informadas y estratégicas en negocios, finanzas, medicina y otras áreas.

Por ejemplo, en la medicina, se puede utilizar para predecir el riesgo de una persona de desarrollar ciertas enfermedades en función de sus datos médicos y hábitos de vida.

Conceptos avanzados de IA

Detección de anomalías

Cuando hablamos de detección de anomalías* (Anomaly Detection**) nos referimos al proceso de identificar y señalar comportamientos inusuales o anómalos dentro de un sistema de inteligencia artificial, sin necesidad de disponer de un gran conocimiento de aprendizaje automático (ML).

A medida que los modelos de IA se vuelven más complejos y se utilizan en una amplia gama de aplicaciones, es fundamental poder detectar y abordar situaciones anormales que puedan surgir analizando diferentes datos en el tiempo e identificando variaciones inusuales, por ello, se realizan procesos de monitoreo constante de los datos de entrada y salida del sistema para identificar posibles desviaciones significativas en comparación con el comportamiento esperado.

Esto permite a los desarrolladores y usuarios que puedan identificar problemas, errores o intentos de manipulación, mejorando así la confiabilidad y la seguridad de los sistemas de inteligencia artificial.

Aprendizaje federado

El Aprendizaje Federado es una forma de entrenar a un modelo de inteligencia artificial.

Tradicionalmente en modelos basados en el aprendizaje automático, los datos se recopilan y se envían a un servidor centralizado donde se entrena el modelo. Sin embargo, esto puede plantear problemas de privacidad y seguridad, especialmente cuando los datos son sensibles o provienen de múltiples fuentes que no pueden compartirse fácilmente.

Con este tipo de enfoque sobre el aprendizaje automático, descentralizado y colaborativo (aprendizaje federado) permite que varios dispositivos colaboren para mejorar un modelo de manera conjunta sin necesidad de compartir sus datos personales. En lugar de enviar toda la información a un sistema central, cada dispositivo mantiene sus datos privados y solo envía pequeñas actualizaciones al modelo.

Esto protege la privacidad y seguridad de los usuarios, mientras que el modelo final se beneficia del conocimiento combinado de todos los dispositivos participantes, lo que resulta especialmente útil en escenarios con un gran número de dispositivos distribuidos.

Sin embargo, también presenta desafíos, como la heterogeneidad de los dispositivos, la comunicación segura y eficiente, el despliegue de actualizaciones y la gestión de la calidad de los datos.

Generación de adversarios

La Generación de Adversarios es una técnica que se basa en la creación de ejemplos engañosos para confundir a un modelo de aprendizaje automático. Estos ejemplos (previamente entrenados) son modificaciones pequeñas en los datos de entrada, casi imperceptibles para el ojo humano, pero que pueden llevar al modelo a cometer errores sorprendentes en su Clasificación. Esa pequeña modificación adicional, podemos denominarla como ruido.

Esta técnica ayuda a evaluar y mejorar la seguridad, robustez y fiabilidad de los algoritmos de Machine Learning, permitiendo proteger mejor los sistemas contra posibles ataques maliciosos.

Transferencia de aprendizaje

La Transferencia de aprendizaje es una técnica que se basa en reutilizar un modelo de aprendizaje automático ya entrenado previamente en otra tarea similar, para así aprovechar el conocimiento y experiencia adquirida con la finalidad de mejorar el rendimiento de nuevas tareas diferentes.

En lugar de tener que desarrollar desde cero un nuevo modelo de aprendizaje, podemos ahorrar mucho tiempo y esfuerzo, ya que no es necesario comenzar desde cero al entrenar un nuevo modelo similar.

Redes generativas adversarias

Las redes generativas adversarias (GAN) son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que se utilizan para generar datos nuevos (ya sea texto, imágenes, videos y otros tipos de binarios) pero que además tiene la peculiaridad que estos datos nuevos generados, son similares a los datos utilizados para el entrenamiento de su modelo.

Las GAN se compone principalmente de 2 elementos funcionales:

• El Generador: Es el responsable de producir nuevos datos.
• El Discriminador: Es el responsable de distinguir entre datos reales y datos generados.

El funcionamiento de este tipo de Redes Generativas adversarias es muy simple, a la vez que poderoso:

El Generador es como un artista novato que trata de crear arte (imágenes, música, etc.) desde cero. Al principio, lo que hace es producir algo caótico y sin sentido.

El Discriminador es como un detective entrenado para distinguir el arte auténtico, del generado por el Generador. Su trabajo, es decir, decide si lo que el Generador creó, es falso o real.

Y ahí, es cuando empieza el juego:

El Generador intenta mejorar su arte para que sea más convincente y parezca más real. En otras palabras, quiere engañar al Discriminador para que piense que su arte es auténtico.

El Discriminador, al ser un detective inteligente, aprende con cada obra de arte que ve. Trata de ser cada vez mejor para detectar las diferencias entre el arte real, y el generado por el sistema del Generador.

A medida que siguen jugando este juego, el Generador mejora constantemente su arte, y el Discriminador se vuelve más hábil para detectar si algo es falso o real.

Finalmente, el Generador se vuelve tan bueno creando arte que el Discriminador ya no puede distinguirlo de lo auténtico. Todo esto, lleva al punto que el Generador ha aprendido a generar arte falso tan realista y tan bueno que, ¡hasta el Discriminador cree que es auténtico!

Retropropagación

La retropropagación (backpropagation), es un algoritmo fundamental utilizado en el entrenamiento de redes neuronales artificiales. ¿Recuerdas qué son las redes neuronales y sus aplicaciones?

Las redes neuronales son un tipo de aprendizaje automático que se inspiran en el cerebro humano.

Están formadas por una red de nodos, que se conectan entre sí. Cada nodo representa una característica de los datos, y la conexión entre dos nodos representa la relación entre esas características.

Las redes neuronales se emplean en el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, la traducción automática…

Ahora bien, la retropropagación es una forma de enseñar a las redes neuronales, funciona calculando el error de la red neuronal (el gradiente de la función) y luego ajustando los pesos de los nodos para reducir el error. Este proceso se repite iterativamente hasta que la red neuronal sea capaz de realizar la tarea deseada con un alto grado de precisión.

Dicho de otro modo, es como si le enseñaras a un niño a sumar. Primero le enseñas el número 1, y luego le enseñas el número 2. Después, le enseñas a sumar los dos números para obtener 3. Una vez que el niño ha aprendido a sumar 1 y 2, puedes empezar a enseñarle a sumar números más grandes.

La retropropagación funciona de la misma manera. Primero le enseñas a la red neuronal un ejemplo de lo que quieres que aprenda. Por ejemplo, le enseñarías a la red neuronal una imagen de un perro; y después, le pedirías a la red neuronal que prediga qué animal es. La red neuronal haría su mejor esfuerzo para predecir el animal, pero probablemente los primeros resultados sean equivocados.

Una vez que la red neuronal ha hecho su predicción, puedes empezar a enseñarle a ser más precisa. Le mostrarías a la red neuronal la imagen de un perro y le dirías que está equivocada. La red neuronal entonces ajustaría sus pesos para intentar ser más precisa la próxima vez.

Este proceso se repetiría muchísimas veces hasta que la red neuronal sea capaz de predecir correctamente el animal en la imagen la mayoría de las veces, y personalmente ver la rapidez con las mejoras que se publican a día de hoy, es asombroso ver lo rápido que está evolucionando el campo de la IA.

Sesgo

Abordar el sesgo en la IA es un desafío clave en la comunidad de inteligencia artificial.

Cuando los desarrolladores o el conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo, tienen prejuicios o desigualdades inherentes, el modelo va aprender y reproducir esos sesgos en sus predicciones o decisiones.

Los profesionales trabajan en el desarrollo de técnicas y enfoques para mitigar el sesgo y garantizar que los modelos de IA sean más justos, equitativos y éticos. Además, la transparencia en el proceso de toma de decisiones de los modelos de IA (Explicabilidad) y la inclusión de diversas perspectivas en el diseño de los sistemas son aspectos fundamentales para reducir y prevenir el sesgo en la inteligencia artificial.

Ética

La ética en la inteligencia artificial se refiere a la consideración de principios morales y valores humanos en el diseño, desarrollo y aplicación de sistemas de IA.

La ética en la IA trata de garantizar que las tecnologías de IA se utilicen de manera responsable, respetando los derechos humanos, la privacidad y evitando daños a individuos o grupos.

Tanto los sesgos como la ética en la IA quizás no sean temas tan polémicos a día de hoy, pero muy probablemente a futuro tenga muchísimo mayor impacto social, ya que las personas serán cada vez más conscientes de cómo este asunto les afecta directamente, y se darán cuenta de su importancia en gran medida.

Explicabilidad

La explicabilidad se refiere a la capacidad de un modelo o sistema de IA de proporcionar una explicación clara y comprensible sobre cómo llega a sus decisiones o predicciones. Es decir, los sistemas de IA explicables pueden mostrar la lógica detrás de sus resultados de una manera que los humanos puedan entender y razonar.

Realmente la explicabilidad es un tema complejo de tratar, pero cada vez es más importante a medida que los modelos de aprendizaje automático se vuelven más sofisticados.

Internet de las cosas (IoT)

Toda tecnología debe ser desarrollada para uno o varios fines en concreto, que no dejan de ser ayudas y beneficios para los seres humanos.

La IA y él Internet de las cosas (IoT) están estrechamente relacionadas, ya que el valor que puede aportar la Inteligencia artificial a los dispositivos que usamos en nuestra vida diaria, es impresionante.

Ya lo vemos en nuestros dispositivos diarios (como nuestras Alexas, cámaras, luces, enchufes inteligentes, etc.) y no solo en un entorno doméstico, sino también en industrias, sectores sanitarios (dispositivos que recopilan de los pacientes alteraciones en sus frecuencias cardiacas, presión arterial, niveles de actividad), medioambientales (alteraciones en la calidad del aire), agricultura (datos sobre el clima, calidad del suelo y salud de plantas), coches autónomos (con sensores para recopilar datos del entorno, ubicación de otros vehículos y peatones) y un largo etc.

Será fascinante ver los próximos avances en estos campos y el poder que proporcionan los modelos de IA para mejorar exponencialmente la eficacia de una solución tecnológica.

Conclusiones

Estamos en un momento apasionante de toda esta área tecnológica. Si te interesa la formación en IA, creo que es una decisión muy acertada, ya que es innegable el peso que tiene y que tendrán este tipo de soluciones ya no solo de cara al mundo laboral, sino a la forma que podemos afrontar la vida. La IA tiene el potencial de mejorar nuestras vidas de muchas maneras, desde la forma en que nos comunicamos hasta la forma en que trabajamos.

Hemos repasado conceptos fundamentales y avanzados, y espero que este Glosario Avanzado de IA te sirva como un buen punto de partida para empezar o continuar con este fabuloso camino tecnológico, y además, hemos reflexionado sobre la responsabilidad que conlleva este progreso (como profesionales y como usuarios de esta tecnología), ya que es inevitable que todos los cambios recientes que vemos al respecto, nos afecten directamente en nuestras vidas, en la mayoría de ocasiones de manera positiva, pero el uso irresponsable o negligente puede llevarnos a resultados no deseados.

Como venimos viendo desde hace varios años, debemos estar bien preparados para los cambios tecnológicos que se avecinan, y comenzar con el Plan Profesional de OpenWebinars con los primeros 15 días gratis, o solicitar una demostración gratuita, para conocer de forma más profunda la plataforma y poder formar a tu equipo.