La Inteligencia Artificial está apareciendo en todas las industrias y en todos los procesos, ya sea en fabricación, marketing, almacenamiento o logística. Hay decenas de ejemplos de Inteligencia Artificial en el mundo real.
Eso incluye casos de uso técnicos, como la automatización de la fuerza laboral humana y procesos robóticos, hasta aplicaciones básicas. Verás Inteligencia Artificial en motores de búsqueda, mapas y navegación, editores de texto, etc.
Pero, ¿alguna vez has pensado en cómo funcionan estas máquinas?
Los sistemas de Inteligencia Artificial funcionan con algoritmos, pero no todos los algoritmos de Inteligencia Artificial son iguales. Si comprendes cómo funcionan los algoritmos de Inteligencia Artificial, podrás facilitar tus procesos comerciales y ahorrar horas de trabajo manual.
A continuación, analizamos los tipos de algoritmos de Inteligencia Artificial y cómo funcionan.
¿Qué son los algoritmos de Inteligencia Artificial?
Los algoritmos de Inteligencia Artificial son instrucciones que permiten a las máquinas analizar datos, realizar tareas y tomar decisiones. Es un subconjunto del aprendizaje automático que le dice a los ordenadores que aprendan y operen de forma independiente.
Todas las tareas que realiza la Inteligencia Artificial funcionan con algoritmos específicos. Desde que enciendes tu sistema hasta que navegas por Internet, los algoritmos de Inteligencia Artificial trabajan con otros algoritmos de aprendizaje automático para realizar y completar cada tarea.
Los algoritmos de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático permiten a los ordenadores predecir patrones, evaluar tendencias, calcular la precisión y optimizar procesos.
¿Cómo funcionan los algoritmos de Inteligencia Artificial?
Los algoritmos de Inteligencia Artificial funcionan identificando los patrones, reconociendo los comportamientos y empoderando a las máquinas para tomar decisiones.
Digamos que le dices a tu asistente de voz como Alexa o Google Home que transmita tu música favorita.
El algoritmo de Inteligencia Artificial en el que se basa primero reconocerá y recordará tu voz, se familiarizará con tu elección de música y luego recordará y reproducirá tu música más reproducida con solo reconocerla.
De manera similar, las herramientas de edición de contenido de Inteligencia Artificial funcionan con algoritmos como los modelos de generación de lenguaje natural (NLG) y procesamiento de lenguaje natural (NLP) que siguen ciertas reglas y patrones para lograr los resultados deseados.
Esto no es ciencia espacial, sino una fórmula simple: «Cuanto más aprendes, más creces». A medida que proporcionas datos enriquecidos a los sistemas informáticos, los algoritmos los utilizan para adquirir conocimientos y realizar tareas de manera más eficiente.
En el nivel más básico, un algoritmo de Inteligencia Artificial recopila los datos para el entrenamiento y luego los utiliza para modificar su conocimiento. Luego, utiliza este conocimiento para completar las tareas y mejorar la precisión.
Tipos de algoritmos de Inteligencia Artificial
Los diferentes casos de uso empresarial tienen diferentes algoritmos y categorías. Por ejemplo, el algoritmo utilizado en varios chatbots difiere de los utilizados en el diseño de vehículos autónomos.
Hay tres grandes grupos de algoritmos de Inteligencia Artificial bajo los cuales se encuentran cientos de otros algoritmos: aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. La diferencia es cómo se entrenan y cómo funcionan.
- Algoritmos de aprendizaje supervisado
La primera forma de algoritmo más popular es el algoritmo de aprendizaje supervisado. Implica entrenar un modelo con datos etiquetados para hacer predicciones o clasificar datos nuevos e invisibles.
El nombre «supervisado» significa trabajar bajo la supervisión de conjuntos de entrenamiento. Funciona simplemente utilizando el resultado deseado para realizar una validación cruzada con las entradas proporcionadas y entrenarlo para que aprenda con el tiempo.
Este algoritmo de aprendizaje se crea bajo la supervisión de un equipo de expertos y científicos de datos dedicados para probar y verificar errores.
Los desarrolladores entrenan los datos para lograr el máximo rendimiento y luego eligen el modelo con el mayor rendimiento.
Los algoritmos de aprendizaje supervisado suelen resolver problemas de clasificación y regresión. Los ejemplos dentro de esto incluyen redes neuronales, árboles de decisión, regresión lineal de bosque aleatorio, regresión de series temporales y regresión logística.
Los especialistas en marketing utilizan este algoritmo de Inteligencia Artificial para predecir las ventas en el tiempo, mapear los sentimientos de los clientes, realizar un seguimiento de los precios de las acciones, etc. Otros casos de uso de algoritmos supervisados implican el reconocimiento de texto, la categorización de objetos y la detección de spam.
Lo bueno de este algoritmo es su proceso simple que proporciona altos resultados y genera información precisa.
- Algoritmos de aprendizaje no supervisados
El aprendizaje no supervisado utiliza datos sin etiquetar para alimentar y entrenar los algoritmos. Mientras que el aprendizaje supervisado tiene clases predefinidas, los no supervisados se entrenan y crecen identificando los patrones y formando grupos dentro del conjunto de datos dado.
En pocas palabras, el aprendizaje supervisado se realiza bajo supervisión humana, mientras que el aprendizaje no supervisado no. El algoritmo de aprendizaje no supervisado utiliza datos sin procesar para dibujar patrones e identificar correlaciones, extrayendo los conocimientos más relevantes.
Los ejemplos más destacados de aprendizaje no supervisado incluyen la reducción de dimensiones y la agrupación, cuyo objetivo es crear grupos de objetos definidos.
La agrupación y la reducción de datos tienen aplicaciones más amplias en biología, química y minería de datos. El aprendizaje no supervisado encuentra aplicación en genética y ADN, detección de anomalías, imágenes y extracción de características en medicina.
En marketing y negocios, el aprendizaje no supervisado se utiliza para la segmentación de clientes: conocer los grupos de clientes y su comportamiento.
Incluso Google utiliza el aprendizaje no supervisado para categorizar y mostrar noticias personalizadas a los lectores. En primer lugar, recopila millones de noticias sobre diversos temas.
Luego, el motor de búsqueda utiliza el análisis de conglomerados para establecer parámetros y categorizarlos según la frecuencia, los tipos, las oraciones y el recuento de palabras.
La Inteligencia Artificial generativa dibuja patrones y estructuras mediante el uso de patrones de redes neuronales. Sin embargo, no se limita a utilizar únicamente este enfoque.
Aprovecha diferentes modelos de aprendizaje (es decir, aprendizaje no supervisado y semisupervisado) para entrenar y convertir datos no estructurados en modelos básicos.
La mejor parte es que no necesita ningún dato etiquetado, lo que, a su vez, resulta más económico.
- Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo funciona de la misma manera que lo hacemos los humanos. El algoritmo entrena y aprende del entorno y recibe retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones para finalmente ajustar sus acciones en función de la retroalimentación.
El aprendizaje por refuerzo es un ciclo continuo de retroalimentación y de las acciones que tienen lugar. Un agente digital se coloca en un entorno para aprender y recibe retroalimentación como recompensa o penalización.
A lo largo del proceso, el agente intenta decidir y conseguir el resultado deseado, que es la base de la retroalimentación. Si el feedback se recibe como recompensa, el agente repite y utiliza las mismas tácticas en el siguiente ciclo, mejorando su comportamiento.
El aprendizaje por refuerzo es un algoritmo ampliamente utilizado que encuentra aplicaciones en marketing, atención médica, sistemas de juegos, control de tráfico y procesamiento de imágenes.
Incluso Netflix utiliza la formación de aprendizaje por refuerzo para recomendar la serie a sus usuarios y aportar personalización. Amazon gana el 35% de las compras de los consumidores gracias a las recomendaciones realizadas mediante aprendizaje reforzado.
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