AI, Robótica y Aprendizaje Automático

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La Inteligencia Artificial (AI, por sus siglas en inglés) está en todas partes. En sus pantallas, en sus bolsillos y un día puede incluso caminar a una casa cerca de usted. Se generaliza este vasto y diverso campo en un solo tema hoy en día.

Inteligencia Artificial - Robotica 1

Los robots que salen de laboratorios, los algoritmos que juegan juegos y los ganan, AI y sus promesas se están convirtiendo en parte de nuestra  vida cotidiana. Si bien todas estas instancias tienen alguna relación con la inteligencia artificial, este no es un campo monolítico, sino uno que tiene muchas disciplinas separadas y distintas.

Muchas veces usamos el término inteligencia artificial como un término general que abarca todo y ese no es exactamente el caso. La IA, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la robótica son temas fascinantes y separados. Todos ellos sirven como una pieza integral del mayor futuro de nuestra tecnología. Muchas de estas categorías tienden a superponerse y complementarse entre sí.

Inteligencia Artificial

En la raíz de la tecnología IA está la capacidad de las máquinas para realizar tareas características de la inteligencia humana. Este tipo de cosas incluyen planificación, reconocimiento de patrones, compresión del lenguaje natural, aprendizaje y resolución de problemas.

Existen dos tipos principales de IA: general y estrecha. Nuestras capacidades tecnológicas actuales caen bajo este último. Narrow AI exhibe una astilla de algún tipo de inteligencia, ya sea con reminiscencia de un animal o un humano. La experiencia de esta máquina es, como su nombre lo sugiere, de alcance limitado. Por lo general, este tipo de IA solo podrá hacer una cosa extremadamente bien, como reconocer imágenes o buscar en bases de datos a la velocidad del rayo.

La tecnología actual de IA es responsable de muchas cosas increíbles. Estos algoritmos ayudan a Amazon a darle recomendaciones personalizadas y se asegura de que sus búsquedas de Google sean relevantes para lo que está buscando. En su mayoría, cualquier persona tecnológicamente instruida utiliza este tipo de tecnología todos los días.

Uno de los principales diferenciadores entre la IA y la programación convencional es el hecho de que los programas que no son de IA se llevan a cabo mediante un conjunto de instrucciones definidas. AI, por otro lado, aprende sin estar programado explícitamente.

Aquí es cuando la confusión comienza a tener lugar. Muchas veces, pero no todo el tiempo, AI utiliza el aprendizaje automático, que es un subconjunto del campo de la AI. Si profundizamos un poco, obtenemos un aprendizaje profundo, que es una forma de implementar el aprendizaje automático desde cero.

Además, cuando pensamos en la robótica tendemos a pensar que los robots y la inteligencia artificial son términos intercambiables. Los algoritmos de AI generalmente son sólo una parte de una matriz tecnológica más grande de  hardware, electrónica y código no IA dentro de un robot.

Inteligencia Artificial - Robotica 2

Es una rama de la tecnología que se ocupa estrictamente de los robots. Un robot es una máquina programable que lleva a cabo un conjunto de tareas de forma autónoma de alguna manera. No son computadoras ni son estrictamente artificialmente inteligentes.

Muchos expertos no pueden ponerse de acuerdo sobre qué constituye exactamente un robot. Pero para nuestros propósitos, consideramos que tiene una presencia física, es programable y tienen cierto nivel de autonomía. Aquí algunos ejemplos diferentes de algunos robots en la actualidad:

  •  Roomba (robot de limpieza al vacío)
  •  Robots de cirugía
  •  Atlas (robot humanoide)

Algunos de estos robots por ejemplo, el robot de la línea de ensamblaje o bot de cirugía están explícitamente programados para hacer un trabajo. Ellos no aprenden. Por lo tanto, no podríamos considerarlos artificialmente inteligentes.

Estos son robots que están controlados por programas de IA incorporados. Este es un desarrollo reciente, ya que la mayoría de los robots industriales solo fueron programados para llevar a cabo tareas repetitivas sin pensar.

Los robots de autoaprendizaje con lógica de aprendizaje dentro de ellos se consideran IA. Lo necesitan para realizar tareas cada vez más complejas.

 IA y Aprendizaje Automático

En su fundación, el aprendizaje automático es un subconjunto y una forma de lograr una verdadera IA. Fue un término acuñado por Arthur Samuel en 1959, donde afirmó: “la capacidad de aprender sin estar programado explícitamente”.

La idea es obtener el algoritmo para aprender o ser entrenado para hacer algo sin estar específicamente codificado con un conjunto de instrucciones particulares. Es el aprendizaje automático lo que allana el camino para la inteligencia artificial.

Arthur Samuel quería crear un programa de computadora que le permitiera a su computadora vencerlo en damas. En lugar de crear un programa detallado y largo que podría hacerlo, pensó en una idea diferente.

El algoritmo que creó dio a su computadora la capacidad para aprender, ya que jugó miles de juegos contra sí mismo. Este ha sido el quid de la idea desde entonces. A principios de la década de 1960, este programa fue capaz de vencer a los campeones en el juego.

Aprendizaje automático IA

Con el paso de los años, el aprendizaje automático se desarrolló en varios métodos diferentes. Esos son:

  1. Supervisado
  2. Semi-supervisado
  3. Sin supervisión
  4. Reforzamiento

De todos ellos, el aprendizaje de refuerzo es el más destacado. Un ejemplo, es el juego de ajedrez. Conoce una cantidad determinada de reglas y basa su progreso en el resultado final de ganar o perder.

Aprendizaje Profundo

Para un subconjunto aún más profundo de aprendizaje automático viene el aprendizaje profundo. Tiene la tarea de problemas mucho mayores que la simple clasificación rudimentaria. Funciona en el ámbito de las cantidades de datos de los contenedores y llega a su conclusión sin ningún conocimiento previo.

Si se tratara de diferenciar entre dos animales diferentes, los distinguiría de una manera diferente en comparación con el aprendizaje automático normal. En primer lugar, todas las imágenes de los animales serán escaneadas, pixel por pixel. Una vez que se completó, luego analizará los diferentes bordes y formas, clasificándolos en un orden diferencial para determinar la diferencia.

El aprendizaje profundo tiende a requerir mucha más potencia de hardware. Estas máquinas que ejecutan esto generalmente se guardan en grandes centro de datos. Los programas que usan aprendizaje profundo esencialmente comienzan de cero.

De todas las disciplinas de IA, el aprendizaje profundo es el más prometedor para un día creando una inteligencia artificial generalizada. Algunas aplicaciones actuales que el aprendizaje profundo ha rechazado han sido los muchos chatbots que vemos hoy. Alexa, Siri y Cortana de Microsoft pueden agradecer a sus cerebros gracias a esta ingeniosa tecnología.

Ha habido muchos cambios sísmicos en el mundo de la tecnología en el siglo pasado. Desde la era informática a Internet y al mundo de los dispositivos móviles. Estas diferentes categorías de tecnología allanaran el camino para un nuevo futuro donde pasaremos de los dispositivos móviles a un primer mundo de IA.

2017-05-01