Además de la Inteligencia Artificial programada, actualmente hay otras tres formas en las que un sistema de IA puede aprender cosas nuevas, en este post conocerás además más sobre ¿Qué es la Industria 4.0?
- Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es una parte importante de la inteligencia artificial. Es un tipo de investigación a través de la cual los ordenadores reciben una enorme cantidad de datos que analizan, de los que aprenden y sobre la base de los cuales (re) actúan, sin necesidad de una programación específica. Un ejemplo de esto son los asistentes virtuales que pueden comprender los comandos de voz.
- Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un método mucho más profundo de aprendizaje automático, a través del cual las computadoras aprenden a hacer cosas de una manera muy cercana a la humana: aprender de la experiencia.
El aprendizaje profundo es la tecnología clave detrás de los autos autónomos y lo que les permite identificar una señal de STOP o diferenciar entre un peatón o un poste de iluminación. En resumen, el aprendizaje profundo permite que una computadora aprenda directamente del sonido, el texto y la imagen.
- Redes neuronales
Las redes neuronales son el núcleo de la inteligencia artificial y son esenciales para el aprendizaje automático. Se trata de redes interconectadas de algoritmos, inspirados en redes neuronales biológicas, que existen en el cerebro humano. Estas redes intercambian datos y pueden programarse para realizar ciertas tareas de una manera compleja que intenta imitar el pensamiento humano.
Estos sistemas aprenden a cumplir metas y procesos analizando los ejemplos que reciben del exterior, generalmente sin estar programados para completar una tarea específica. La idea de Inteligencia Artificial está relacionada con las redes neuronales, porque su desarrollo es el único método actual mediante el cual se puede desarrollar la IA.
Métodos de aprendizaje automático
Como dije, el aprendizaje automático es un elemento clave de la inteligencia artificial y generalmente se divide en dos categorías amplias: aprendizaje automático asistido y aprendizaje automático no asistido.
Aprendizaje automático asistido
Un método común de “educar” a un sistema de IA es entrenarlo con una gran cantidad de datos etiquetados previamente. Estos datos se ingresan en el sistema y la inteligencia artificial los usa para analizar nuevos datos. Por ejemplo, la IA recibe una gran cantidad de fotos de gatos, marcadas para este propósito. Una vez procesadas las imágenes, la inteligencia artificial puede decidir si una foto recién cargada contiene un gato o no.
Este método de aprendizaje automático requiere una gran cantidad de información. En el caso de las fotos, algunos sistemas de IA tienen millones de imágenes en su base de datos que verifican para aprender cómo completar una tarea. Por ejemplo, el conjunto de datos de imágenes abiertas de Google contiene alrededor de 9 millones de imágenes de referencia, todas catalogadas.
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