Tecnicas de la IA

TECNICAS DE LA IA

Las técnicas de la IA son complejas y por lo tanto requieren técnicos especializados en la matemática. Algunas técnicas de la IA pueden ser?

IA clásica

La Inteligencia Artificial (IA) clásica, también conocida como IA simbólica o basada en reglas, utiliza secuencias de lógica condicional para completar tareas. Durante décadas, se han desarrollado ‘sistemas expertos’ de IA para diversas aplicaciones, como diagnóstico médico y calificación crediticia. Estos sistemas se basan en la ‘ingeniería del conocimiento’, que implica modelar los conocimientos de los expertos en un dominio específico. Aunque estos sistemas suelen incluir cientos de reglas y su lógica puede ser seguida, las interacciones entre las reglas pueden hacer que sean difíciles de revisar o mejorar.

Aprendizaje automático

Los avances recientes en la Inteligencia Artificial (IA), como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento facial y los vehículos autónomos, se han logrado gracias a los enfoques computacionales basados en el Aprendizaje Automático (AA). A diferencia de los métodos basados en reglas, el AA analiza grandes cantidades de datos para identificar patrones y construir modelos que se utilizan para hacer predicciones. En este contexto, se considera que los algoritmos ‘aprenden’ en lugar de estar preprogramados.

Redes neuronales artificiales

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son un enfoque de la Inteligencia Artificial (IA) inspirado en las redes neuronales biológicas, es decir, los cerebros de los animales. Las RNA constan de tres tipos de capas interconectadas de neuronas artificiales: una capa de entrada, una o varias capas ocultas y una capa de salida que proporciona el resultado. Durante el proceso de Aprendizaje Automático (AA), las ponderaciones de las conexiones entre las neuronas se ajustan mediante un proceso de aprendizaje por refuerzo y retropropagación, permitiendo a la RNA calcular los resultados de nuevos datos. Un ejemplo conocido de uso de una RNA es AlphaGo de Google, que en 2016 derrotó al principal jugador del mundo del juego Go.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo se refiere a las Redes Neuronales Artificiales (RNA) que comprenden múltiples capas intermedias. Este enfoque ha dado lugar a muchas aplicaciones notables de la Inteligencia Artificial (IA), como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento del habla, la visión por computadora, la creación de imágenes, el desarrollo de fármacos y la genómica.

Muchos avances recientes, especialmente los centrados en la manipulación de imágenes, se han logrado mediante las Redes Generativas Antagónicas (RGA). En una RGA, dos redes neuronales profundas compiten entre sí: una red generativa que crea posibles resultados y una red discriminativa que evalúa esos resultados. El resultado informa a la siguiente iteración. Por ejemplo, AlphaZero de DeepMind utilizó un enfoque de RGA para aprender a jugar y ganar una serie de juegos de mesa. Además, una RGA entrenada en fotografías ha generado imágenes de personas que parecen reales pero que no existen. Actualmente, se están estudiando otras aplicaciones para este enfoque.

Luego de leer esta información deberías informarte sobre las tecnologías ya que además de las técnicas son fundamentales para el funcionamiento de la IA.