¿Cómo funciona el software de las IA?

Se trata de instrucciones computacionales que intentan simular las conexiones neuronales.

Los medios de comunicación informan cada cierto tiempo que tal o cual Inteligencia Artificial resolvió un examen o dio una prueba de ingreso, pero no se detienen a explicar cómo estas herramientas computacionales “toman sus decisiones”. Una explicación es que este tipo de software crea algoritmos y sistemas informáticos capaces de ejecutar tareas simples y complejas que realizan las personas. Se basa en la idea de que una máquina puede programarse para imitar la forma en que un ser humano piensa y actúa. ^[1]

La Inteligencia Artificial funciona a través de un aprendizaje de patrones de comportamiento con la “intención” de prevenir inconvenientes futuros.

El objetivo de la inteligencia artificial es imitar el pensamiento humano y razonar en forma similar a las las personas.

Los teóricos de la Inteligencia Artificial la dividen en dos grandes grupos:

La IA sencilla está diseñada para ejecutar tareas determinadas o concretas.

La IA compleja está diseñada para reproducir las habilidades cognitivas humanas, es una IA más avanzada que permite encontrar soluciones en estas tareas sin que se hayan determinado de antemano.

Según una inteligencia artificial esta es una descripción general sobre cómo funcionan su propio software.

1. Recopilación de datos: Las IA requieren grandes cantidades de datos para aprender y mejorar su rendimiento. Estos datos pueden incluir texto, imágenes, videos, registros históricos u otra información relevante para la tarea específica que la IA debe realizar.

2. Preprocesamiento de datos: Antes de que los datos se utilicen para entrenar una IA, a menudo se requiere un preprocesamiento. Esto puede implicar la normalización de datos, la eliminación de ruido, la detección de outliers y otras técnicas para garantizar que los datos sean consistentes y adecuados para el entrenamiento.

3. Entrenamiento del modelo: El entrenamiento es una etapa crítica en el desarrollo de una IA. Se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático, como redes neuronales artificiales, para enseñar a la IA a reconocer patrones en los datos y realizar tareas específicas. Durante el entrenamiento, el modelo ajusta sus parámetros internos en función de los ejemplos de datos de entrada y salida proporcionados.

4. Validación y ajuste del modelo: Después del entrenamiento, el modelo se valida utilizando un conjunto de datos separado que no se utilizó durante el entrenamiento. Esto permite evaluar su rendimiento y realizar ajustes si es necesario. El proceso de ajuste implica modificar los hiperparámetros del modelo o realizar cambios en su arquitectura para mejorar su precisión y generalización.

5. Implementación en producción: Una vez que el modelo se ha entrenado y validado, se puede implementar en un entorno de producción. Esto implica integrar el modelo en el software o sistema en el que se utilizará, lo que puede requerir la creación de interfaces de programación de aplicaciones (API) o la incorporación del modelo en una plataforma específica.

6. Evaluación y mejora continua: Después de la implementación, se monitorea el rendimiento del modelo en condiciones reales y se recopilan comentarios y datos adicionales. Esto permite realizar mejoras continuas en la IA, ya sea mediante la reentrenamiento con nuevos datos, la actualización de los algoritmos o la optimización de los procesos.

Es importante destacar que existen diferentes enfoques y técnicas dentro del campo de la IA, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje profundo, cada uno con sus propias particularidades en términos de cómo se implementa el software de la IA.

^[1] https://blog.hubspot.es/marketing/inteligencia-articial-esta-aqui#:~:text=su%20estrategia%20comercial.-,C%C3%B3mo%20funciona%20la%20inteligencia%20artificial,se%20expone%20a%20m%C3%A1s%20informaci%C3%B3n.