Explora cómo la IA utiliza el aprendizaje automático

Con tanto alboroto por la IA, quizás parezca que es la última tendencia en tecnología. Pero lo cierto es que la IA existe desde hace tiempo. Por ejemplo, ¿Te preguntaste alguna vez cómo hacen las plataformas de streaming para recomendarte videos de tu agrado? Esa característica es cortesía de la IA. Durante años, esas plataformas han utilizado herramientas de IA para ofrecer servicios como los sistemas de recomendaciones que mejoran la experiencia del usuario.

Una herramienta de IA es un software con tecnología de IA capaz de automatizar tareas o ayudar a los usuarios a realizarlas. Hay ejemplos de herramientas de IA por doquier, desde sistemas de GPS que sugieren rutas rápidas hasta sistemas de traducción que interpretan conversaciones en tiempo real. Empresas de todo tipo y tamaño utilizan herramientas de IA para agilizar las operaciones y mejorar la calidad de sus productos y servicios. Aunque estas herramientas de IA puedan parecer naturalmente inteligentes, es importante reconocer que no son autodidactas. Por el contrario, dependen de lo que se conoce como aprendizaje automático. 

El aprendizaje automático, o ML, es una rama de la IA dedicada al desarrollo de programas informáticos capaces de analizar datos para tomar decisiones o hacer predicciones. El ML es un campo especializado dentro de la amplia categoría de la tecnología de IA. A menudo lo usan las herramientas de IA para interpretar datos de forma rápida y eficaz. Los diseñadores de IA crean programas de ML usando un conjunto de entrenamiento, que es una serie de datos utilizados para entrenar a la IA. En síntesis, esos conjuntos proporcionan a los programas de ML ejemplos de lo que cabe esperar y cómo responder adecuadamente. 

Por ejemplo, piensa en un distribuidor de alimentos que usa una herramienta de IA para clasificar y empaquetar manzanas maduras en su fábrica. Para que la herramienta funcione, primero un diseñador de IA debe entrenar a un programa de ML para identificar las manzanas maduras. Para ello, debe proporcionar al programa de ML un conjunto de entrenamiento que incluya miles de imágenes de manzanas verdes y maduras. El programa de ML procesa esas imágenes y termina por aprender a identificar las características de las manzanas maduras. Habiendo aprendido eso con ML, la herramienta de IA es capaz de identificar manzanas maduras que no estaban en su conjunto de entrenamiento y ayudar a los empleados de la fábrica a trabajar más eficientemente. 

Como se ha mencionado previamente, muchas herramientas de IA usan ML para aprender y para mejorar su rendimiento. Sin embargo, para que los programas de ML sean eficaces, son importantes la calidad y pertinencia de sus datos de entrenamiento. Una cuestión fundamental que hay que considerar son los posibles sesgos en los datos de entrenamiento. Eso podría provocar que una herramienta de IA accidentalmente arroje resultados inexactos o no deseados. Por ejemplo, la herramienta de IA utilizada para clasificar manzanas maduras podría haber aprendido de datos de entrenamiento que solo contenían imágenes de ciertos tipos de manzanas rojas. Accidentalmente, eso podría provocar que la IA sea menos precisa al identificar manzanas maduras de distintos tamaños, formas o colores. El productor de alimentos podría acabar por clasificar mal las manzanas. Eso le haría perder dinero y desperdiciar manzanas en perfecto estado. 

Cuando se utiliza correctamente, el ML juega un papel clave para impulsar la IA hacia el futuro. Es realmente una técnica increíble y sofisticada con aplicaciones infinitas. 

Fuente:
Coursera – Fundamentos de IA de Google.