La Inteligencia Artificial desde cero 🤖

1. Introducción

La Inteligencia Artificial (IA) ha pasado de ser un concepto de ciencia ficción a una realidad que impacta nuestras vidas diarias. En este artículo, exploraremos qué es la IA, cómo ha evolucionado y por qué no hay que temerle, sino aprovechar sus beneficios.

2. ¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y pueden mejorar iterativamente a partir de la información que recopilan. En esencia, la IA es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos.

Características clave de la IA:

- Aprendizaje automático

- Razonamiento

- Percepción

- Procesamiento del lenguaje natural

3. ¿Cómo funciona la IA?

Para entender cómo funciona la IA, es crucial comprender su naturaleza probabilística y cómo procesa la información.

Modelos probabilísticos

La IA moderna, especialmente en el procesamiento del lenguaje natural, se basa en modelos probabilísticos. Estos modelos aprenden patrones en los datos y utilizan esa información para hacer predicciones.

Funcionamiento básico:

1. Entrenamiento con grandes cantidades de datos

2. Identificación de patrones y relaciones

3. Generación de predicciones basadas en probabilidades

Generación de texto

En la generación de texto, la IA utiliza lo que ha aprendido para predecir la siguiente palabra o frase más probable. Este proceso se conoce como "autoregresión".

Ejemplo simplificado:

- Si la IA ve la frase "El cielo es...", basándose en su entrenamiento, podría asignar estas probabilidades:

- "azul" (70%)

- "claro" (20%)

- "nublado" (9%)

- Otras opciones (1%)

La IA elegiría la siguiente palabra basándose en estas probabilidades, lo que hace que su salida sea coherente pero también potencialmente creativa o inesperada.

Tokens y contexto

La IA procesa el texto dividiéndolo en "tokens", que pueden ser palabras, partes de palabras o caracteres individuales.

- Cada token influye en la selección de los siguientes

- La IA considera un "contexto" (un número determinado de tokens anteriores) para generar cada nuevo token

Una herramienta práctica para aprender a contar los tokens de una frase es la que nos ofrece OpenAI:

Temperatura y aleatoriedad

Los modelos de IA tienen un parámetro llamado "temperatura" que controla el nivel de aleatoriedad en sus predicciones:

- Temperatura baja: Respuestas más predecibles y conservadoras

- Temperatura alta: Respuestas más creativas y diversas, pero potencialmente menos coherentes

Aprendizaje y mejora continua

Los modelos de IA pueden ser "fine-tuned" o afinados con datos adicionales para mejorar su rendimiento en tareas específicas. Este proceso permite que la IA se adapte y mejore continuamente. Actualmente donde se está utilizando de manera mas comercial podría ser en la generación de imágenes, en la que se entrena un modelo con la imagen de una persona a la que se le asigna una palabra "clave" para invocarlo y con esto generar imágenes diferentes pero manteniendo la consistencia del personaje.

Limitaciones

Es importante entender que la IA no "comprende" el texto en el sentido humano:

- No tiene conciencia ni emociones reales

- Puede cometer errores o generar información incorrecta

- Su conocimiento está limitado a los datos con los que fue entrenada

Comprender estos principios básicos nos ayuda a apreciar las capacidades de la IA, pero también a reconocer sus limitaciones. La IA es una herramienta poderosa, pero su uso efectivo requiere supervisión y criterio humano.

4. Los comienzos de la IA

La IA tiene sus raíces en la década de 1950, cuando científicos y matemáticos comenzaron a explorar la posibilidad de crear máquinas "pensantes".

Hitos importantes:

- 1950: Alan Turing propone el "Test de Turing"

- 1956: Conferencia de Dartmouth, donde se acuña el término "Inteligencia Artificial"

- 1960s-1970s: Desarrollo de los primeros sistemas expertos

5. Evolución de la IA

Era del texto

Inicialmente, la IA se centró en el procesamiento de texto y datos estructurados. Los chatbots y los sistemas de recomendación fueron algunas de las primeras aplicaciones prácticas.

Era de las imágenes y el audio

Con el aumento de la potencia de cómputo, la IA comenzó a procesar imágenes y audio. Esto llevó al desarrollo de:

- Reconocimiento facial

- Asistentes de voz como Siri y Alexa, ahora también el de ChatGPT desde su propia aplicación entre otras. También tenemos herramientas para generar música como Suno (aquí un breve ejemplo) que están revolucionando el ámbito artístico.

- Generación de imágenes con herramientas como DALL-E, Midjourney, Canva o Freepik.

Era del video

Actualmente, estamos en la era del video en IA. Herramientas tan sencillas y básicas como discopixel.app, Kling AI, LTX Studio y sistemas de generación de video a partir de texto están revolucionando la creación de contenido audiovisual.

6. Utilidades actuales de la IA

La IA está presente en numerosos aspectos de nuestra vida cotidiana:

- Salud: Diagnóstico de enfermedades, desarrollo de medicamentos

- Finanzas: Detección de fraudes, asesoramiento financiero automatizado

- Transporte: Vehículos autónomos, optimización de rutas

- Entretenimiento: Recomendaciones personalizadas, creación de contenido

- Educación: Tutores virtuales, aprendizaje adaptativo

Ejemplo práctico: Un día con la Inteligencia Artificial

Imaginemos un día típico:

• Te despiertas con una alarma inteligente que ha analizado tus ciclos de sueño y, como te conoce, ha determinado que melodía debía crear para que te despiertes.

• Tu asistente virtual te informa sobre el clima y las noticias relevantes de tu interés con voz humana agradable.

• Conduces al trabajo con la ayuda de un GPS que utiliza IA para evitar el tráfico, mientras la IA analiza en recorrido mas optimo si tienes prisa o si bien prefieres el mas relajante con las mejores vistas.

• En el trabajo, utilizas herramientas de productividad potenciadas por IA para generar texto mientras analiza tus emails y responde por ti en tu tono habitual.

• Al volver a casa, tu termostato inteligente ha ajustado la temperatura basándose en tus preferencias y el clima exterior.

• Finalmente, te relajas viendo una serie "creada" por el algoritmo de tu plataforma de streaming favorita según tu estado de ánimo del día y con el contenido que sabe que querrás ver ese día concreto.

Este ejemplo muestra cómo la IA ya está integrada, y lo estrá aún más, en muchos aspectos de nuestra vida diaria, a menudo de manera sutil pero significativa.

7. Desmitificando temores comunes

Es natural sentir cierta aprensión ante los avances tecnológicos, pero muchos temores sobre la IA son infundados:

Mito: La IA reemplazará todos los trabajos humanos.

Realidad: La IA está creando nuevos tipos de empleos y aumentando la productividad en muchos sectores.

Mito: La IA se volverá consciente y dominará a la humanidad.

Realidad: La IA actual es "estrecha", diseñada para tareas específicas, y está lejos de la conciencia o voluntad propia.

8. Consideraciones éticas de la IA

Mientras exploramos las posibilidades de la IA, es crucial considerar las implicaciones éticas de su desarrollo y uso:

Privacidad y seguridad de datos: La IA requiere grandes cantidades de datos para funcionar eficazmente. Es fundamental garantizar que estos datos se recopilen y utilicen de manera ética y segura.

Caso de estudio: El escándalo de Cambridge Analytica en 2018 reveló cómo los datos de millones de usuarios de Facebook fueron recopilados sin su consentimiento y utilizados para crear perfiles psicográficos con fines de manipulación electoral. Este caso desató un debate global sobre la privacidad de datos y el uso ético de la IA en redes sociales. Aún así a fecha actual la empresa Meta (matriz de Facebook, Instagram y otras) es una de la mayores potencias en IA y actualmente con una tendencia hacia el Open Source que obliga a la competencia a subirse al carro, democratizando el acceso a estas herramientas (¿será una estrategia para limpiar su imagen?).

Sesgo y discriminación: Los sistemas de IA pueden perpetuar o amplificar sesgos existentes si no se diseñan y entrenan cuidadosamente. Es importante trabajar activamente para identificar y mitigar estos sesgos.

Caso de estudio: En 2018, Amazon tuvo que abandonar una herramienta de IA para reclutar personal porque discriminaba a las mujeres. El sistema se entrenó con currículos recibidos en los últimos 10 años, que en su mayoría eran de hombres, reflejando el dominio masculino en la industria tech. Como resultado, el sistema penalizaba los currículos que incluían la palabra "mujer". Por otra parte, Google y con el fin de hacer su modelo de generación de imágenes Dall-e menos discriminatorio influyo tanto su sesgo que generaba imágenes tan perturbadoras que debieron limitar su funcionamiento sobre-sesgado hasta dar con un equilibrio mas acorde a sus políticas (no siempre acompañada con la realidad de la humanidad y muchas veces tendenciosa).

Transparencia y explicabilidad: A medida que la IA toma decisiones más importantes, es crucial poder explicar cómo se llega a estas decisiones, especialmente en áreas como la medicina o la justicia.

Caso de estudio: En 2020, el sistema de calificación de exámenes A-level en Reino Unido utilizó un algoritmo para predecir las notas de los estudiantes debido a la pandemia. El algoritmo favoreció a escuelas privadas y perjudicó a estudiantes de zonas menos privilegiadas, lo que llevó a protestas y finalmente a la anulación de los resultados.

Impacto en el empleo:Aunque la IA crea nuevas oportunidades, también puede desplazar ciertos trabajos. Es necesario prepararse para esta transición mediante la educación y la reconversión profesional.

Responsabilidad y control:Determinar quién es responsable cuando un sistema de IA comete un error es un desafío legal y ético importante.

8. El futuro de la IA

Desafíos actuales:

• Interpretabilidad de modelos complejos: Muchos sistemas de IA, especialmente las redes neuronales profundas, funcionan como "cajas negras". Entender cómo toman decisiones es crucial para su aplicación en áreas sensibles como la medicina o la justicia.

• Eficiencia energética: Los grandes modelos de IA consumen enormes cantidades de energía. Desarrollar sistemas más eficientes es esencial para la sostenibilidad del campo.

• IA de propósito general: Crear sistemas que puedan realizar múltiples tareas como los humanos sigue siendo un gran desafío. Aún así proyectos como NEO Beta o Figure están generando mucho interés mientras nos enseña los próximos caminos que, indefectiblemente, seguirá la humanidad.

Áreas de investigación en curso:

• IA explicable (XAI): Busca desarrollar modelos de IA cuyas decisiones sean comprensibles para los humanos.

• Aprendizaje por refuerzo: Investiga cómo los agentes de IA pueden aprender a tomar decisiones en entornos complejos.

• IA ética y alineada: Se centra en desarrollar sistemas de IA que actúen de acuerdo con los valores humanos.

• Computación cuántica para IA: Explora cómo la computación cuántica podría revolucionar la capacidad y eficiencia de los sistemas de IA.

• Entrenamiento con datos sintéticos: La inteligencia artificial (IA) tradicionalmente se ha entrenado con datos reales recopilados del mundo. Esta práctica ha llevado a las empresas y usuarios a problemas legales por copyrights ademas de limitar la ingesta de datos ya qeu debían ser obtenidos, estandarizados, introducidos al modelo y procesados. Sin embargo, una tendencia emergente está cambiando este paradigma: el uso de datos sintéticos. Este enfoque se conoce como "generación de datos sintéticos" o "synthetic data generation" en inglés. Los datos sintéticos son información artificial creada por algoritmos de computadora en lugar de ser generada por eventos del mundo real. Estos datos imitan las propiedades estadísticas y patrones de los datos reales, pero no contienen información real sobre individuos o eventos específicos.

Por último, aquí te dejo una lista de términos que normalmente utilizamos en el mundo de la IA y que nos ayudan a comprender de lo que estamos hablando en esta compleja sopa de nuevos términos.

Glosario de términos de Inteligencia Artificial para principiantes

Conceptos fundamentales

1. Inteligencia Artificial (IA): Rama de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el razonamiento, la resolución de problemas y el aprendizaje.

2. Aprendizaje automático: Campo de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos que pueden aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente. Incluye técnicas como la regresión, la clasificación y el clustering.

3. Red neuronal: Modelo computacional inspirado en el funcionamiento del cerebro humano, compuesto por "neuronas" artificiales interconectadas que procesan y transmiten información. Las redes neuronales son la base de muchas técnicas de aprendizaje profundo.

4. Aprendizaje profundo: Subconjunto del aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales con múltiples capas, capaz de aprender representaciones de datos con múltiples niveles de abstracción. Es especialmente eficaz en tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

5. Algoritmo: Conjunto de reglas o instrucciones bien definidas para resolver un problema o realizar una tarea específica. En IA, los algoritmos son la base de todos los sistemas y modelos.

Áreas de aplicación

6. Procesamiento del lenguaje natural (NLP): Rama de la IA que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, permitiendo a las máquinas entender, interpretar y generar texto en lenguaje natural. Incluye tareas como la traducción automática, el análisis de sentimientos y la generación de texto.

7. Visión por computadora: Campo de la IA que trabaja en cómo las computadoras pueden obtener una comprensión de alto nivel a partir de imágenes o videos digitales. Abarca tareas como el reconocimiento facial, la detección de objetos y la segmentación de imágenes.

8. Robótica: Área que combina la IA con la ingeniería mecánica y eléctrica para crear máquinas capaces de realizar tareas físicas de manera autónoma o semiautónoma.

9. Sistemas expertos: Programas de IA diseñados para emular el conocimiento y las habilidades de toma de decisiones de un experto humano en un campo específico, como el diagnóstico médico o la planificación financiera.

Técnicas y métodos

10. Aprendizaje supervisado: Técnica de aprendizaje automático en la que el algoritmo se entrena con datos etiquetados, aprendiendo a predecir resultados para nuevos datos.

11. Aprendizaje no supervisado: Método de aprendizaje automático donde el algoritmo busca patrones en datos no etiquetados sin una guía específica.

12. Aprendizaje por refuerzo: Tipo de aprendizaje automático en el que un agente aprende a tomar decisiones interactuando con un entorno y recibiendo recompensas o penalizaciones.

13. Redes neuronales convolucionales (CNN): Tipo de red neuronal especialmente eficaz para procesar datos con estructura de cuadrícula, como imágenes.

14. Redes neuronales recurrentes (RNN): Clase de redes neuronales diseñadas para trabajar con secuencias de datos, como texto o series temporales.

Conceptos avanzados

15. Transferencia de aprendizaje: Técnica que permite aplicar el conocimiento adquirido en una tarea a otra tarea relacionada, mejorando la eficiencia del aprendizaje.

16. Generative Adversarial Networks (GAN): Arquitectura de aprendizaje profundo que consiste en dos redes que compiten entre sí, utilizada para generar datos sintéticos realistas.

17. Computación cuántica: Paradigma de computación que utiliza principios de la mecánica cuántica para realizar cálculos, con el potencial de resolver ciertos problemas mucho más rápido que los ordenadores clásicos.

18. Ética de la IA: Campo que estudia las implicaciones éticas del desarrollo y uso de la IA, abordando temas como la privacidad, la responsabilidad y el sesgo algorítmico.

Palabras clave en IA

19. Token: Unidad básica de texto que se utiliza en el procesamiento del lenguaje natural. Puede ser una palabra, un carácter o un subpalabra, dependiendo del enfoque del modelo.

20. Dataset: Conjunto de datos utilizados para entrenar, validar y evaluar modelos de IA. Los datasets pueden ser estructurados (tablas) o no estructurados (texto, imágenes).

21. Overfitting (sobreajuste): Situación en la que un modelo de aprendizaje automático se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, lo que resulta en un rendimiento deficiente en datos no vistos.

22. Underfitting (subajuste): Ocurre cuando un modelo es demasiado simple para capturar la complejidad de los datos, lo que lleva a un mal rendimiento tanto en el conjunto de entrenamiento como en el de prueba.

23. Feature (característica): Cualquier propiedad o atributo medible de los datos que se utiliza para entrenar un modelo de IA. Las características pueden ser numéricas, categóricas o textuales.

24. Hyperparameter (hiperparámetro): Parámetro cuyo valor se establece antes del proceso de entrenamiento y que afecta el comportamiento del modelo, como la tasa de aprendizaje o el número de capas en una red neuronal.

25. Backpropagation (retropropagación): Algoritmo utilizado para entrenar redes neuronales, que ajusta los pesos de las conexiones en función del error calculado en la salida del modelo.

26. Inference (inferencia): Proceso de utilizar un modelo entrenado para hacer predicciones o clasificaciones sobre nuevos datos.

27. Natural Language Processing (NLP): Rama de la IA que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, permitiendo a las máquinas entender, interpretar y generar texto en lenguaje natural.

Para reflexionar

La Inteligencia Artificial no es algo que debamos temer, sino una herramienta poderosa que puede mejorar nuestras vidas en innumerables formas. Al comprender su funcionamiento y potencial, podemos aprovechar sus beneficios y participar en su desarrollo ético y responsable. La IA es comparable por su potencial a la invención de la escritura, lo que no da una clara muestra de la importancia de ésta.

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