La inteligencia artificial está de moda estos días. Desde los coches que se conducen solos hasta los ordenadores que pueden ganar a los humanos en el Go, parece que cada día hay un nuevo titular sobre la inteligencia artificial. Mientras las empresas se apresuran a utilizar la IA para todo, desde las compras en línea hasta el diagnóstico médico, hay ciertos aspectos de esta tecnología que reciben más atención que otros. Pero, ¿qué es exactamente la inteligencia artificial más avanzada del mundo? ¿Y cómo puede mejorar tu vida? Averigüémoslo.
La IA más avanzada es una combinación de aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático. El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales para aprender de los datos, mientras que los otros tipos de aprendizaje automático no utilizan estas redes neuronales. En el aprendizaje profundo, se hace pasar una imagen por capas de neuronas artificiales (como las de nuestro cerebro) para obtener una clasificación, por ejemplo, si es un perro o un gato.
El aprendizaje por refuerzo también forma parte del aprendizaje automático y puede utilizarse para tareas como jugar a videojuegos o conducir coches de forma autónoma. Los aprendices de refuerzo utilizan el método de ensayo y error para aprender a realizar tareas: prueban algo, obtienen una recompensa (o no) y luego cambian su comportamiento basándose en este bucle de retroalimentación hasta alcanzar su objetivo.
De este modo, pueden resolver cosas que a los humanos les llevaría años, o incluso décadas, hacer (como ganar a un campeón humano de Go).
El aprendizaje profundo puede utilizarse para el reconocimiento de imágenes, como en el caso de AlphaGo Zero.
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza algoritmos para aprender de los datos. El aprendizaje profundo se basa en redes neuronales artificiales, que son modelos matemáticos inspirados en el cerebro y su estructura. Las redes neuronales están formadas por capas de nodos (neuronas) en las que cada capa tiene múltiples nodos que están conectados a otras capas a través de enlaces o pesos.
La salida de un nodo se convierte en la entrada de otro nodo en la siguiente capa, hasta llegar a una capa de salida que da la respuesta final. Las redes neuronales pueden entrenarse con ejemplos etiquetados, como imágenes con etiquetas que indican lo que hay en ellas (como «perro» o «gato»).
Los pesos se ajustan en función de su correspondencia con esas etiquetas para lograr un mejor rendimiento en futuras tareas que utilicen esos conjuntos de datos; esto se llama entrenamiento por retropropagación porque implica la propagación de la información de error hacia atrás en el tiempo, de modo que la red pueda mejorar con el tiempo utilizando escenarios de prueba y error con conjuntos de datos del mundo real, en lugar de limitarse a probar cosas al azar hasta que funcionen perfectamente cada vez sin fallos, como hacemos la mayoría de los humanos cuando aprendemos algo nuevo.
AlphaGo Zero se enseñó a sí mismo a jugar al Go jugando contra sí mismo.
AlphaGo Zero no fue programado para jugar al Go. En su lugar, aprendió a jugar a este antiguo juego de mesa chino desde cero, practicando contra las mejores jugadas registradas de los jugadores humanos. Y lo hizo en sólo tres días y cuatro noches de entrenamiento. Se trata de una inteligencia artificial increíblemente avanzada que ha sobrepasado los límites de lo que el aprendizaje automático puede lograr: nos muestra cuánto más puede aprender la IA con este enfoque de lo que jamás creímos posible.
DeepMind no necesitó orientación humana para crear AlphaGo Zero
La inteligencia artificial más avanzada del mundo no es un robot que pueda jugar al ajedrez, escribir poesía o hacer cirugía. Es un programa informático llamado AlphaGo Zero que aprendió a jugar al Go -un complejo juego de mesa con más movimientos posibles que átomos hay en el universo- desde cero.
AlphaGo Zero no ha necesitado orientación humana para aprender a jugar al Go, sino que se ha enseñado a sí mismo jugando contra sí mismo durante meses. Este proceso, conocido como aprendizaje por refuerzo (RL), es un ejemplo de aprendizaje profundo: un enfoque de la IA que se centra en el entrenamiento de redes neuronales utilizando grandes cantidades de datos y potentes ordenadores en lugar de alimentarlas con instrucciones específicas de los programadores.
El aprendizaje profundo está detrás de muchos avances recientes en la IA, como el reconocimiento del habla y la traducción automática; también se ha utilizado en videojuegos y en tareas de robótica como el control de drones o robots.
El aprendizaje por refuerzo utiliza el ensayo y error para aprender a realizar tareas.
El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático que permite a un agente aprender por ensayo y error. En el aprendizaje por refuerzo, el agente recibe recompensas por las acciones realizadas. El objetivo del agente es maximizar estas recompensas.
El aprendizaje por refuerzo se ha utilizado en muchas áreas diferentes, como la robótica, el comercio financiero y los vehículos autónomos.
Google va más allá con el uso de la IA.
DeepMind es un equipo de investigación dentro de Google que se centra en la inteligencia artificial. La empresa lleva investigando y desarrollando la IA desde 2010, y es la primera en lograr lo que antes se consideraba hazañas imposibles. Por ejemplo, DeepMind creó un algoritmo llamado AlphaGo Zero que fue capaz de derrotar a los mejores jugadores humanos del mundo en el juego de Go, un juego que se había considerado demasiado complejo para que los ordenadores lo aprendieran.
AlphaGo Zero utiliza un tipo de IA llamado aprendizaje profundo, una técnica utilizada por muchas empresas hoy en día para mejorar sus productos y servicios. El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales que se entrenan utilizando grandes cantidades de datos (como imágenes), lo que les ayuda a aprender sobre nuevos conceptos sin que se les diga exactamente cómo deben comportarse en cada momento, como hacían las generaciones anteriores de IA.
El uso de la IA en el mundo real se mezclará con la inteligencia humana.
La IA se utilizará para que los humanos sean más eficientes. La IA se utilizará para que los humanos sean más productivos. La IA se utilizará para que los humanos sean más creativos.
La IA se utilizará para que los humanos sean más inteligentes.
El aprendizaje profundo es el núcleo de la inteligencia artificial más avanzada en la actualidad.
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, que a su vez es una rama de la inteligencia artificial (IA). El aprendizaje automático se refiere generalmente a la capacidad de los programas informáticos para aprender de los datos. Es un término amplio que puede incluir cualquier tipo de programa que utilice algoritmos para analizar grandes cantidades de información y hacer predicciones basadas en esos análisis.
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que se centra específicamente en las redes neuronales: sistemas informáticos modelados a partir del cerebro humano que son capaces de reconocer patrones y tomar decisiones adecuadas procesando grandes cantidades de información a velocidades cada vez más rápidas.
El aprendizaje profundo se ha convertido en una herramienta esencial para muchas industrias porque permite a los ordenadores realizar tareas complejas como el reconocimiento del habla o la detección de objetos con menos información que nunca, y con una precisión mucho mayor que la que podían alcanzar las generaciones anteriores.
De hecho, el aprendizaje profundo es la base de algunos de los principales avances de la IA en los últimos años, como AlphaGo Zero (la última versión de Google), que se enseñó a sí mismo a jugar al Go lo suficientemente bien como para vencer a todos los jugadores humanos sin cometer ningún error durante sus sesiones de entrenamiento (y luego procedió a hacer lo mismo).
AlphaGo Zero está en la punta de lanza de la inteligencia artificial.
AlphaGo Zero, un sistema de aprendizaje profundo que se enseñó a sí mismo a jugar al Go y dominó el juego en solo tres días, es un importante paso adelante en el desarrollo de la inteligencia artificial.
A diferencia de los modelos anteriores de AlphaGo, que se entrenaron utilizando datos humanos y la orientación de jugadores expertos, AlphaGo Zero aprendió jugando partidas contra sí mismo. Esto significa que AlphaGo Zero podría utilizarse para realizar tareas sin guía o supervisión humana, lo que supone un avance significativo respecto a otras formas de IA.
Hemos visto que la IA es una poderosa herramienta que puede utilizarse para muchos fines diferentes. No se trata solo de hacer máquinas más inteligentes, sino que también tiene aplicaciones en nuestra vida cotidiana.
Por ejemplo, Amazon utiliza el aprendizaje profundo para recomendar productos basándose en nuestras compras anteriores y Netflix lo utiliza para hacer mejores recomendaciones de programas de televisión basándose en nuestro historial de visionado.
Otro ejemplo de cómo podría utilizarse esta tecnología es el de empresas como Microsoft, que están desarrollando sistemas de IA que ayudan a los médicos a diagnosticar enfermedades más rápido que nunca, lo que algún día podría incluso salvar vidas.
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