Capítulo 23

El auge de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

La década 2010-2020 se caracterizó por una extraordinaria aceleración en el campo de la inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) . Gracias a una combinación de factores tecnológicos y metodológicos, estas disciplinas lograron avances significativos, pasando de promesas de futuro a realidades concretas con aplicaciones en diversos sectores.

23.1 Definición y conceptos clave:
Enseñar a las máquinas a aprender

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se ocupa del diseño y desarrollo de sistemas capaces de simular la inteligencia humana, como la capacidad de aprender, razonar, resolver problemas y percibir el entorno circundante. el aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras aprender a partir de datos sin estar programadas explícitamente.

Algunos conceptos clave en el aprendizaje automático incluyen:

• Algoritmos: Son conjuntos de reglas o instrucciones que sigue una computadora para resolver un problema o realizar una tarea. En ML, los algoritmos están diseñados para identificar patrones y relaciones en los datos.
• Datos: Son la materia prima del aprendizaje automático. Se utilizan grandes cantidades de datos (a menudo llamados "Big Data") para "entrenar" modelos de ML.
• Entrenamiento: Es el proceso mediante el cual un algoritmo ML analiza datos y aprende a hacer predicciones o tomar decisiones.
• Inferencia: Es la fase donde el modelo entrenado se utiliza para hacer predicciones o decisiones sobre nuevos datos que no ha visto durante el entrenamiento.

Existen diferentes tipos de aprendizaje automático:

• Aprendizaje supervisado: El algoritmo aprende a partir de datos etiquetados, es decir, datos en los que ya se conoce la respuesta correcta. El objetivo es que el algoritmo aprenda a asignar entradas a las salidas correctas.
• Aprendizaje no supervisado: El algoritmo aprende de datos sin etiquetar, buscando patrones y estructuras ocultos en los datos.
• Aprendizaje por refuerzo: El algoritmo aprende interactuando con un entorno y recibiendo "recompensas" o "castigos" en función de sus acciones. El objetivo es que el algoritmo aprenda a tomar decisiones que maximicen la recompensa a lo largo del tiempo.

23.2 Los factores clave del auge:
La tormenta tecnológica perfecta

Varios factores contribuyeron al rápido aumento de la IA y el ML en la década 2010-2020:

• Aumento de la potencia informática (GPU): Los avances en el hardware, particularmente en el desarrollo de GPU (Unidades de procesamiento de gráficos) cada vez más potentes y eficientes , proporcionaron la potencia informática necesaria para entrenar modelos complejos de IA, como redes neuronales profundas. Las GPU, originalmente diseñadas para gráficos de videojuegos, resultaron ser muy adecuadas para las operaciones informáticas paralelas necesarias para entrenar estos modelos.

• Disponibilidad de Big Data: La explosión de datos generados por Internet, las redes sociales, sensores, dispositivos móviles y otras fuentes proporcionó la gran cantidad de datos necesarios para entrenar modelos efectivos de aprendizaje automático. Sin datos suficientes, incluso los algoritmos más sofisticados tienen dificultades para aprender patrones significativos.
• Avances en algoritmos: Paralelamente al aumento de la potencia informática y la disponibilidad de datos, hubo avances importantes en el desarrollo de algoritmos de IA y ML, particularmente en el campo de aprendizaje profundo y redes neuronales .

23.3 Desarrollos y avances clave:
Hitos de la IA moderna

La década 2010-2020 estuvo llena de desarrollos y descubrimientos clave que impulsaron el campo de la IA:

• Aprendizaje profundo y redes neuronales: el aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con múltiples capas (de ahí el término "profundo") para analizar datos. Estas redes son capaces de aprender representaciones complejas de datos, lo que las hace particularmente efectivas para tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz.
• Reconocimiento de imágenes: Las capacidades de reconocimiento de imágenes lograron enormes avances gracias al aprendizaje profundo. Los sistemas de inteligencia artificial pudieron identificar objetos, personas y escenas en imágenes con una precisión que a menudo supera la de los humanos. Esto llevó a aplicaciones como reconocimiento facial , detección de objetos en video y tecnologías para conducción autónoma .
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): El procesamiento del lenguaje natural (PLN) logró grandes avances, permitiendo que las máquinas comprendan, interpreten y generen el habla humana. Esto condujo a mejoras significativas en traductores automáticos , chatbots y asistentes virtuales .
• ​​​​ Reconocimiento de voz: La precisión de sistemas de reconocimiento de voz mejoró significativamente, haciendo que las interacciones de voz con dispositivos digitales sean más fluidas y confiables. Esto fue fundamental para el éxito de los asistentes virtuales y los sistemas de control por voz.
• Aprendizaje por refuerzo: El aprendizaje por refuerzo demostró su potencial en áreas como los juegos (por ejemplo, el programa AlphaGo de DeepMind derrotó a los mejores jugadores humanos de Go) y la robótica, donde los agentes de IA aprendieron a realizar acciones óptimas en un entorno mediante prueba y error. y recibir comentarios en forma de recompensas.