En el discurso en torno a los modelos de inteligencia artificial (IA) aparecen a menudo términos estrechamente relacionados, como aprendizaje automático y redes neuronales. Aunque a menudo se utilizan como sinónimos, existen diferencias fundamentales que tienen su origen en las técnicas utilizadas en cada caso.
Se está produciendo una diferenciación cada vez mayor. Esto se refleja en una clasificación de modelos de IA especialmente populares y sus funciones en los distintos subámbitos.
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¿Qué son los modelos de IA?
Los modelos de IA son programas informáticos y algoritmos capaces de tomar decisiones de forma autónoma con ayuda de la inteligencia artificial. Representan, pues, modelos de las capacidades de la mente humana y están destinados a automatizar acciones que dependen de ellos. Para ello es fundamental el uso de una base de experiencia para resolver problemas hasta ahora desconocidos, lo que constituye una de las Definiciones de inteligencia corresponde. Este principio puede ser adaptado por la máquina con ayuda del análisis de datos. Existen innumerables posibilidades de aplicación, así como muchos otros enfoques para dotar a los programas y algoritmos de una acción inteligente.
La inteligencia artificial no es más que un término paraguas para todas estas técnicas y abre un complejo sistema de diferentes subáreas en las que cada modelo de IA debe clasificarse individualmente. Se habla con especial frecuencia de aprendizaje automático, que como subconjunto más amplio es de hecho congruente en gran medida, aunque no por completo, con la inteligencia artificial. Entre éstas, a su vez, se encuentra el aprendizaje profundo, que se basa principalmente en las redes neuronales como técnica de implementación. Entre las áreas de aplicación más importantes de los modelos de IA se encuentran Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), la visión por computador y la robótica, que a su vez se mueven entre las subáreas de la IA dependiendo de la técnica.
Por lo tanto, dos aspectos en particular son decisivos para la clasificación:
- La técnica/metodología
- El campo de aplicación
Diferencia entre inteligencia artificial y aprendizaje automático
En los años 60 ya existían modelos sencillos de IA, pero durante mucho tiempo no tuvieron una utilidad práctica real. El problema era que había que programarlos con reglas que llevaban mucho tiempo y, por tanto, había que prepararlos para situaciones individuales. Esto cambió en los años 80 con la aparición del aprendizaje automático. La gran diferencia: permite el aprendizaje autónomo basado en datos y, por tanto, el reconocimiento y la aplicación de principios de actuación.
Este desarrollo se vio muy acelerado por la mejora de la potencia de cálculo y la aparición de conjuntos de datos utilizables cada vez mayores. Hoy en día, la mayoría de los modelos se basan en el aprendizaje automático, lo que explica el frecuente uso sinónimo de los términos.
Sin embargo, sigue siendo cierto: Todos los modelos de aprendizaje automático son modelos de IA, pero no todos los modelos de IA son modelos de aprendizaje automático.
Aprendizaje profundo: más potencial gracias a las redes neuronales
El aprendizaje profundo es un subcampo muy popular del aprendizaje automático y la razón principal por la que los modelos de IA atraen actualmente tanta atención. Amplía la aplicación de principios probabilísticos basados en datos a redes neuronales complejas inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano. Constan de varias capas de neuronas artificiales, cada una de las cuales transforma matemáticamente los valores de entrada en una salida.
Así, toda la red forma valores de salida basados en todas las neuronas y sus pesos optimizados durante el entrenamiento. Debido a la profundidad de estas redes y a las innumerables conexiones neuronales, se pueden analizar relaciones significativamente más complejas que con modelos de aprendizaje automático sin aprendizaje profundo.
Se aplica: Todos los modelos de aprendizaje profundo son modelos de aprendizaje automático, pero no todos los modelos de aprendizaje automático son modelos de aprendizaje profundo.
Modelos simples y su clasificación
Al considerar y clasificar los modelos de IA, queda claro cómo los beneficios y la aplicabilidad de las tecnologías también crecen a lo largo del sistema de categorías correspondiente, que sólo se ha diferenciado con el tiempo.
Modelos de IA sin aprendizaje automático
Debido al elevado esfuerzo en relación con el escaso valor añadido, estos modelos prácticamente han desaparecido, aunque siguen utilizándose en casos concretos. Los representantes más comunes son:
- Sistemas expertos: Estos algoritmos utilizan un amplio conjunto de reglas y principios definidos por expertos. Su concatenación mediante un Máquina de inferencia en última instancia, conduce a decisiones que no hacen uso de la probabilidad. Esto también impide que la probabilidad de error sea demasiado alta, lo que hace que el enfoque sea adecuado para evitar errores fatales. Casos prácticos: Diagnóstico médico, resolución de problemas informáticos, predicción de terremotos.
- Algoritmos genéticos: Como técnicas de optimización, no se basan necesariamente en el aprendizaje automático, sino en principios de evolución como la selección, la recombinación y la mutación. De este modo, las soluciones individuales propuestas para los problemas de optimización se modifican sistemáticamente para generar un óptimo. Casos prácticos: Planificación de rutas, diseño de vehículos, optimización de carteras.
Modelos ML sin Deep Learning
En este ámbito se sitúan los modelos sencillos pero eficaces que hacen uso de los principios estadísticos clásicos. Suelen servir como punto de partida rápido y proporcionan información inicial a partir de una base de datos antes de utilizar redes neuronales. Se distingue entre métodos de aprendizaje no supervisado (con datos de entrenamiento no estructurados) y métodos de aprendizaje supervisado (con datos de entrenamiento estructurados).
- Bayes ingenuo: Aquí es donde el probabilístico Teorema de Bayes se utiliza para los problemas de clasificación. A partir de propiedades a las que se atribuye independencia entre sí, los algoritmos pueden calcular la adscripción más probable de un objeto a una clase. En este caso, la base de datos necesaria para el aprendizaje automático consiste en las asignaciones correctas y la distribución de probabilidades correspondiente. Casos prácticos: filtros de spam, Clasificación de documentossistemas de recomendación.
- Árbol de decisión: El análisis jerárquico de los datos en términos de estructura de árbol permite hacer predicciones bien fundadas. Los problemas de clasificación y regresión también pueden resolverse de este modo. Basándose en las propiedades de los datos, estos algoritmos utilizan los llamados nodos de decisión para aplicar las reglas más adecuadas posibles. Casos prácticos: Evaluación de riesgos en banca, desarrollo de estrategias de marketing, detección de fraudes.
- Regresión logística: Este modelo clásico de IA utiliza la función logit para investigar las posibles relaciones entre variables independientes y una variable dependiente binaria. Esto lo hace muy adecuado para calcular la probabilidad de que se produzca un suceso. Aquí también se pone de manifiesto su utilidad para las clasificaciones, pero en comparación con Naive Bayes, la estimación de las probabilidades de error ofrece una mejor interpretabilidad. Casos prácticos: Probabilidad de lluvia, estudios de ciencias sociales, evaluación de riesgos.
Cronología de las redes neuronales más importantes
Los modelos más potentes hasta la fecha se basan casi sin excepción en Deep Learning. Debido a su alto rendimiento y a sus versátiles campos de aplicación, especialmente para el procesamiento del habla y de imágenes, son ahora la primera opción para muchas aplicaciones.
Perceptrón multicapa
Como una de las primeras redes neuronales, el perceptrón constaba de una sola capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida cuando se introdujo en la década de 1950. Debido a la falta de multicapas y, por tanto, de la correspondiente profundidad en el procesamiento de la información, aún no se podía hablar de Deep Learning.
Esto cambió en los años 80, cuando se amplió en forma de red feedforward con enlaces de neuronas de múltiples capas. Con el perceptrón multicapa se produjo por primera vez el entrenamiento de modelos complejos utilizando patrones de datos de entrada para optimizar los pesos neuronales. Un algoritmo de aprendizaje importante para este fin es el Retropropagación. Hasta la fecha, el perceptrón sigue siendo un modelo de IA popular para el reconocimiento de patrones lineales separables con disponibilidad en varios marcos de código abierto como Pytorch y Tensorflow.
Casos prácticos: Reconocimiento de escritura, análisis de acciones, análisis de imágenes.
Red neuronal convolucional (CNN)
La mayor innovación con respecto al perceptrón multicapa es la disposición multidimensional de las neuronas. Sus actividades se determinan por correlación cruzada en el sistema especialmente desarrollado Capa convolucional calculado. Otra característica especial es la correspondencia de los pesos neuronales dentro de esta capa. Además, una capa denominada Capa de agrupamiento se utiliza para la reducción de datos. Este proceso se basa en la inhibición lateral de la corteza visual del cerebro y tiene por objeto garantizar que se tenga en cuenta la información más relevante o evitar el sobreajuste. Esto hace que las CNN sean especialmente adecuadas para el reconocimiento preciso de imágenes con un bajo índice de error.
Casos prácticos: Reconocimiento y clasificación de imágenes, reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
Red neuronal recurrente (RNN)
La RNN está especializada en secuencias y datos temporales ordenados. Al hacerlo, rompe con la suposición de independencia respecto a la entrada y la salida, que hasta ahora seguía siendo la norma. En su lugar, la red tiene en cuenta en sus cálculos el orden secuencial de los elementos anteriores. En este sentido, modela una especie de memoria, lo que la hace especialmente adecuada para el procesamiento del lenguaje. Otro desarrollo de este modelo de IA es la Memoria a corto plazoque permite captar contextos más largos. De este modo, en la década de 2000 se establecieron nuevas normas de rendimiento, a las que también contribuyeron significativamente las combinaciones con CNN.
Casos prácticos: procesamiento de voz, reconocimiento de escritura, traducción.
Transformador
Hoy en día, en el campo del procesamiento automatizado del habla se utilizan redes neuronales especiales compuestas por codificadores, descodificadores y los llamados módulos de atención. Esto permite el análisis más potente y flexible de contextos extensos hasta la fecha. Las aplicaciones más populares son ChatGPT o Bard, detrás de las cuales están los modelos GPT-4 y PaLM 2 - para más detalles, véase el informe sobre Modelos de PNL. Un nuevo representante es LLama 2, que se entrenó exclusivamente con conjuntos de datos públicos y aproximadamente dos billones de parámetros. Permite aumentar aún más la longitud de contexto detectable.
Aprovechar el poder de las redes neuronales para la gestión de documentos
Muchos de los modelos y posibilidades de aplicación presentados tratan del tratamiento de elementos lingüísticos y visuales. Un caso de uso especialmente interesante es, por tanto, el análisis de documentos, que a menudo combinan precisamente este tipo de contenidos en forma de diseños, texto o escritura a mano. El software documental Konfuzio se basa en combinaciones igualmente versátiles de tecnologías de Deep Learning y redes neuronales. Esto permite, por ejemplo:
Clasificación de documentos
Un documento en primer lugar como Factura, Albarán de entrega o similar es un problema típico de clasificación que puede resolverse mediante redes neuronales. Para obtener una gran precisión, Konfuzio solo requiere unos pocos datos de entrenamiento.
Reconocimiento de textos
Con técnicas como el Procesamiento del Lenguaje Natural y el Reconocimiento Óptico de Caracteres, la automatización del reconocimiento, análisis y Extracción de texto para Konfuzio es pan comido. Esto también se debe a la capacidad de aprendizaje de los modelos de aprendizaje profundo que hay detrás.
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Conclusión
Con el tiempo, la inteligencia artificial se ha diferenciado en un sistema cada vez más complejo de diferentes tecnologías. Esto queda claro con sólo echar un vistazo a los innumerables modelos de IA con funcionalidades individuales. Sin embargo, un gran denominador común es el uso del aprendizaje automático, que describe la extracción automatizada de conocimientos a partir de datos. Estos algoritmos ya no se basan en la compleja programación de sistemas de reglas, sino que utilizan modelos estadísticos como la regresión logística o Naive Bayes.
Los mayores avances se están produciendo actualmente en el campo del aprendizaje profundo, que se define por el uso de redes neuronales artificiales. Su arquitectura multidimensional y la aplicabilidad de diversas optimizaciones, modificaciones y procedimientos de aprendizaje intensivo les permiten alcanzar un rendimiento único para muchas tareas. Esto es evidente, por ejemplo, en el tratamiento de documentos, que ahora apenas requiere atención humana.
