¿Qué es y cómo funciona la INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
Summary
TLDREl guión ofrece una visión general de la inteligencia artificial (IA), destacando su capacidad para realizar tareas que tradicionalmente eran propias de la inteligencia humana. Se menciona su habilidad para el cálculo, la memorización y la estrategia en juegos complejos como el ajedrez. Aunque la IA ha logrado avances en áreas como el aprendizaje, la creatividad y la autoconciencia, aún hay desafíos en alcanzar la complejidad de la mente humana. El aprendizaje automático, o machine learning, es un campo central en el avance de la IA, con técnicas como el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. Estas técnicas permiten a los algoritmos aprender y mejorar a partir de los datos y sus propios errores. El aprendizaje profundo, una subárea del aprendizaje automático, utiliza redes neuronales para resolver problemas complejos y está detrás de avances en traducción automática y reconocimiento de voz. El guión resalta la importancia de comprender cómo funcionan estos algoritmos y su impacto en la sociedad.
Takeaways
- 🧠 La inteligencia artificial (IA) es la capacidad de dispositivos artificiales, como los ordenadores, para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
- 📈 Las máquinas han superado a los humanos en tareas de cálculo y memorización, y también han comenzado a desarrollar habilidades en juegos complejos y estrategias.
- 🚫 Aún hay aspectos muy humanos, como el aprendizaje, la creatividad y la autoconciencia, que la IA no ha logrado replicar plenamente.
- 🎨 Algunas IA están comenzando a mostrar formas de creatividad en áreas como la pintura, la música y el humor, aunque esto es un campo de investigación en desarrollo.
- 🤖 El aprendizaje automático, también conocido como machine learning, es actualmente casi sinónimo de inteligencia artificial y se centra en la capacidad de los algoritmos para aprender y mejorar a partir de los datos.
- 📚 Existen varios tipos de aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje supervisado, no supervisado, semi supervisado y por refuerzo.
- 📷 Los algoritmos de aprendizaje supervisado utilizan datos etiquetados para entrenar a los sistemas para reconocer patrones, como en el caso de la detección de rostros en imágenes.
- 🤝 El aprendizaje no supervisado agrupa datos similares, lo que puede utilizarse en publicidad para agrupar a personas con gustos similares.
- 🔍 Los algoritmos semi supervisados utilizan pocos datos etiquetados y luego aplican lo aprendido para etiquetar más datos, lo que puede ser útil cuando los datos etiquetados son escasos.
- 🎲 El aprendizaje por refuerzo se basa en la prueba y error y es común en aplicaciones donde el sistema aprende a través de la retroalimentación, como en juegos.
- 🧮 Los algoritmos de aprendizaje automático varían en complejidad y técnicas, desde métodos estadísticos clásicos hasta árboles de decisión y redes neuronales.
- 🌐 Las redes neuronales y el aprendizaje profundo (deep learning) son técnicas poderosas en IA que involucran la combinación de muchas pequeñas funciones matemáticas para resolver problemas complejos.
Q & A
¿Qué se define como inteligencia artificial?
-La inteligencia artificial se suele definir como la capacidad que tienen artilugios, como por ejemplo el ordenador, de realizar tareas propias de una inteligencia humana.
¿Qué áreas de las tareas humanas han sido alcanzadas por la inteligencia artificial?
-La inteligencia artificial ha alcanzado áreas como el cálculo, la memorización de datos, la creación de estrategias en juegos complejos como el ajedrez y el go, la composición de música, la pintura y la escritura.
¿Qué aspectos de la inteligencia humana aún quedan fuera del alcance de la inteligencia artificial?
-Aspectos como la capacidad de aprendizaje, la creatividad y la autoconciencia son considerados demasiado humanos y actualmente quedan fuera del alcance de la inteligencia artificial.
¿Qué es el aprendizaje automático y cómo se relaciona con la inteligencia artificial?
-El aprendizaje automático, también conocido como machine learning, es un conjunto de técnicas mediante las cuales un algoritmo capaz de realizar una tarea modifica su propio comportamiento basándose en los datos de que dispone, lo que esencialmente es aprender de sus errores y experiencias pasadas. Es prácticamente sinónimo de inteligencia artificial en la actualidad.
¿Cuáles son los tipos de aprendizaje automático mencionados en el guión?
-Los tipos de aprendizaje automático mencionados son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje por refuerzo.
¿Cómo se utiliza el aprendizaje supervisado?
-El aprendizaje supervisado se utiliza para entrenar un algoritmo con datos etiquetados, es decir, para los que se sabe la solución al problema que se les plantea. Un ejemplo sería entrenar un algoritmo para distinguir una foto de una persona específica de una foto de cualquier otra persona.
¿En qué se diferencia el aprendizaje no supervisado del supervisado?
-El aprendizaje no supervisado se utiliza para agrupar datos que son parecidos entre sí sin necesidad de tener datos etiquetados previamente, lo que lo hace útil para explorar patrones en grandes conjuntos de datos.
¿Qué es el aprendizaje por refuerzo y cómo funciona?
-El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático que actúa por prueba y error. Se utiliza para aprender tareas complejas, como jugar a juegos, mediante la asignación de recompensas que indican cuándo se ha tomado una decisión correcta.
¿Qué son las redes neuronales y cómo se relacionan con el aprendizaje profundo?
-Las redes neuronales son una serie de pequeñas funciones matemáticas, llamadas neuronas, que se combinan y se coordinan entre sí formando una red. Cuando estas redes son grandes y tienen muchas capas, se llaman redes profundas y dan nombre a una rama del aprendizaje automático conocida como aprendizaje profundo o deep learning.
¿Por qué es importante entender cómo funcionan los algoritmos de inteligencia artificial?
-Es importante entender cómo funcionan los algoritmos de inteligencia artificial para poder utilizarlos adecuadamente, evitar errores y comprender sus limitaciones. Además, esta comprensión puede ayudar a prevenir el uso indebido o la falta de control sobre estas tecnologías.
¿Cómo están las aplicaciones de la inteligencia artificial en la sociedad actual?
-Las aplicaciones de la inteligencia artificial están muy extendidas en la sociedad actual, desde el reconocimiento facial y la voz hasta la conducción de coches autónomos y la traducción automática. Son transformadoras y están en constante desarrollo.
Outlines
😀 Introducción a la Inteligencia Artificial
El primer párrafo introduce la inteligencia artificial (IA) como una tecnología capaz de realizar tareas que normalmente asociamos con la inteligencia humana. Se menciona que, aunque las máquinas han demostrado ser superiores en cálculos y memoria, hay aspectos humanos complejos como el aprendizaje, la creatividad y la autoconciencia que aún no han sido completamente replicados por la IA. Además, se destaca la importancia del aprendizaje automático, también conocido como machine learning, como una de las áreas principales de desarrollo en IA. Se exploran diferentes tipos de aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje supervisado, donde los algoritmos aprenden de datos etiquetados, y se ilustra con el ejemplo de un algoritmo entrenado para reconocer caras en fotografías.
🤖 Diferentes Tipos de Aprendizaje Automático
El segundo párrafo se enfoca en los distintos métodos del aprendizaje automático. Se describen los algoritmos de aprendizaje no supervisado, que agrupan datos similares entre sí, y se menciona su uso en la publicidad y la genómica. También se introduce el aprendizaje semisupervisado, que utiliza pocos datos etiquetados para entrenar el modelo. Finalmente, se aborda el aprendizaje por refuerzo, que se basa en el principio de prueba y error y es común en aplicaciones de juego y ciencias. Se mencionan varios algoritmos y técnicas, como árboles de decisión, random forest, KNN, support vector machine, boosting y redes neuronales, destacando la importancia de las redes profundas o deep learning en el aprendizaje supervisado. Se concluye con la importancia de la IA en la sociedad actual y la necesidad de comprender cómo funcionan estos algoritmos para aprovechar al máximo su potencial y evitar posibles errores.
Mindmap
Keywords
💡Inteligencia Artificial
💡Aprendizaje Automático
💡Aprendizaje Supervisado
💡Aprendizaje No Supervisado
💡Aprendizaje por Refuerzo
💡Redes Neuronales
💡Aprendizaje Profundo
💡Creatividad en la IA
💡Autoconciencia en la IA
💡Etiquetado de Datos
💡Matemáticas en la IA
Highlights
La inteligencia artificial (IA) se define como la capacidad de artilugios artificiales, como ordenadores, para realizar tareas propias de una inteligencia humana.
Las máquinas han superado a maestros mundiales en juegos complejos como el ajedrez y el go.
IA ha alcanzado niveles en composición musical y pintura que son difíciles de distinguir de obras auténticas.
La IA está siendo utilizada en la conducción de coches autónomos y en el reconocimiento facial de criminales.
Aunque la IA puede realizar cálculos y memorizar datos, aspectos humanos como el aprendizaje, la creatividad y la autoconciencia están más allá de su alcance actual.
La autoconciencia en la IA es actualmente una idea más propia de la ciencia ficción que de la realidad.
Existen algoritmos que se pueden atribuir ciertas formas de creatividad, trabajándose en áreas como la pintura, matemáticas, escritura, música e incluso el humor.
El aprendizaje automático, o machine learning, es considerado sinónimo de IA y se centra en el mejoramiento del comportamiento de un algoritmo basado en datos.
Existen varios tipos de aprendizaje automático, incluyendo aprendizaje supervisado, no supervisado, semisupervisado y por refuerzo.
El aprendizaje supervisado involucra el uso de datos etiquetados para entrenar al algoritmo a reconocer patrones y resolver problemas específicos.
Los captchas en línea están etiquetando fotos que luego se utilizan para entrenar algoritmos de IA en áreas como el reconocimiento de imágenes.
El aprendizaje no supervisado se utiliza para agrupar datos similares, como agrupar a personas con gustos musicales similares.
El aprendizaje por refuerzo se basa en prueba y error y se utiliza en aplicaciones como el aprendizaje de juegos.
Las redes neuronales y el aprendizaje profundo (deep learning) son técnicas poderosas en IA que involucran la combinación de muchas pequeñas funciones matemáticas.
Las aplicaciones de IA son muy variadas y transformadoras, como en el reconocimiento de voz y la traducción automática.
A pesar de los avances, los algoritmos de IA también pueden cometer errores si no están bien diseñados o si no se tiene cuidado en su implementación.
La IA está integrada en muchos aspectos de la vida cotidiana y es importante entender cómo funcionan estos algoritmos y las matemáticas detrás de ellos.
Transcripts
ya llevamos un tiempo escuchando
noticias como una inteligencia
artificial derrota a un maestro mundial
de ajedrez o de go o de no sé qué juego
dificilísimo o una inteligencia
artificial compone una pieza al estilo
de bach que los expertos no pueden
distinguir de una auténtica pinta un
cuadro de rembrandt o ayuda a la
conducción de coches autónomos o es
capaz de distinguir rostros de
criminales o yo que se mil cosas pero en
todas esas noticias que quieren decir
con inteligencia artificial y sobre todo
cómo funciona esa cosa efectivamente
este es un tema largo complicado y con
muchísimas caras pero hoy vamos a dar
algunas pinceladas
[Música]
la inteligencia artificial así en
general se suele definir como la
capacidad que tienen artilugios
artificiales como por ejemplo el
ordenador de realizar tareas propias de
una inteligencia humana es verdad que
las cosas están cambiando y a veces la
gente se plantea que una inteligencia
artificial no tiene por qué parecerse
del todo a una inteligencia humana pero
esa es una cuestión complicada así que
nos quedamos de momento con la
definición habitual la cosa es qué
significa eso de las tareas propias de
una inteligencia humana bueno si
consideramos la capacidad de cálculo
entonces eso si las máquinas la tienen
si consideramos la capacidad de
memorizar datos pues también conforme
los ordenadores fueron siendo más
capaces también se fueron atreviendo con
cosas más de humanos inteligentes juegos
complicados como el ajedrez y otros para
los que podían crear ciertas estrategias
apoyadas sobre todo en su capacidad de
cálculo y de memoria poco a poco se iba
avanzando en el terreno de la
inteligencia que las matemáticas iban
logrando pero claro hay cosas demasiado
humanas que quedaban fuera del alcance
de la inteligencia artificial como por
ejemplo la capacidad de aprendizaje la
creatividad o la autoconciencia la
inteligencia humana es probable
más que esas tres cosas pero si una
máquina las logra no está nada mal nos
parece la autoconciencia de momento está
lejos es una cosa más bien de la ciencia
ficción pero bueno ya sabéis que los
artistas van siempre un paso por delante
de los científicos en muchas cosas y
quizá un día lleguemos a ver máquinas
que ahora mismo sólo encontramos en las
pelis en los videojuegos en las novelas
o en los cómics lo de la creatividad es
más dudoso hay algoritmos a los que
podemos empezar a atribuir ciertas
formas de creatividad y es un terreno en
el que se está trabajando mucho y en
muchos ámbitos distintos pintura
matemáticas escritura música e incluso
humor ya hay ordenadores que son capaces
de producir arte creativo o de
inventarse chistes y es un tema
interesantísimo pero el 90% o más de las
ocasiones en las que oyes hablar de que
una inteligencia artificial ha hecho tal
o cual cosa normalmente estamos en el
terreno del aprendizaje y eso es un tema
en el que hay avances espectaculares se
llama aprendizaje automático o machine
learning y hoy por hoy es prácticamente
sinónimo de inteligencia artificial pero
como lo definiría el aprendizaje
automático el masín learning ese es un
conjunto de técnicas mediante las cuales
un algoritmo que tiene que realizar una
tarea
capaz de modificar su propio
comportamiento basándose en los datos de
que dispone o en lo bien o mal que lo
haya hecho en el pasado o en lo que le
digan otros que están bien o mal hecho
vamos lo que se dice aprender de toda la
vida o sea vaya que esos algoritmos son
capaces de aprender de sus errores no
como esa gente que lleva 25 años
apuntándose al gimnasio el 2 de enero y
des apuntándose el 5 hay montones de
algoritmos de aprendizaje automático que
nos rodean cada día que son cada vez
mejores y que son un tema de estudio
total para empezar hay varios tipos hay
unos que se llaman de aprendizaje
supervisado
se les envía en un montón de datos que
se llaman etiquetados o sea para los que
se sabe la solución al problema que se
les plantea ya medida que van procesando
esos datos van aprendiendo a este
proceso se le llama entrenamiento un
ejemplo típico de estos más típicos no
puede ser es un algoritmo al que
entrenamos para que sepa distinguir una
foto mía de una foto de cualquier otra
persona le pasó mil eso mediante fotos
las que sea de las cuales en unos
cuantos cientos de miles estoy yo y en
otras no y le digo en cuáles sí estoy y
en cuáles no estoy el algoritmo se
entrena con esas fotos y luego cuando le
llega una foto nueva
pues con lo que he aprendido ya sabes si
salgo en esa foto o no estos algoritmos
de aprendizaje supervisado se usan mucho
mucho mucho muchísimo y lo que necesitan
son datos millones de datos etiquetados
y tú les estás ayudando quizás sin
saberlo sabes esos captcha para entrar
en algunas webs que te dicen que márquez
fotos en las que salen semáforos o
coches o peatones o señales o autobuses
pues están etiquetando fotos que luego
servirán para entrenar un algoritmo que
reconozca esas cosas en imágenes y que a
lo mejor en un tiempo está instalado en
un coche autónomo o sea que haciendo
bien lo de las fotos esas estás
enseñando a conducir a los coches del
futuro como que te quedás los problemas
que resuelven estos algoritmos son super
variados un reconocimiento facial
reconocimiento de voz de huellas
digitales coches automáticos en fin mil
cosas muchas más cosas de las que te
imaginas la verdad otro tipo de
algoritmo de aprendizaje automático son
los nuevos supervisados estos no
entrenan como las anteriores con datos
etiquetados estos se usan por ejemplo
para agrupar datos que son parecidos
entre sí imagínate por ejemplo si el
algoritmo agrupar a la gente que tienen
los mismos gustos musicales o de ropa se
podrían utilizar en publicidad
este no es su único uso hay algoritmos
muy variados esto es lo que hacen es
definir una distancia entre datos por
ejemplo entre tu historial de escuchas
en spotify y el mío comparan nuestros
gustos y así nos ofrecen canciones
parecidas después se usan mucho también
en aplicaciones científicas como en
genómica por ejemplo luego están los
semi supervisados claro no va a haber
supervisados no supervisados y ya está
no aquí no somos binarios muy frente
este lo que hace es que cuando tenemos
pocos datos etiquetados por lo que sea
consiguen unos pocos y usan el
aprendizaje supervisado para etiquetar
más datos por una parte y luego eso es
los usa en otro modelo de aprendizaje
supervisado para resolver el problema
que tengamos y finalmente otro tipo de
aprendizaje automático muy usado es el
aprendizaje por refuerzo este actúa por
prueba y error y se usa mucho para
aprender a jugar por ejemplo en estos
casos hay un concepto de recompensa que
te dice cuando los echo bien por ejemplo
ganar la partida así que el algoritmo se
queda con unos parámetros de una partida
por ejemplo los movimientos que ha hecho
las decisiones que ha tomado y si el
resultado es que gana esos movimientos
los usará con más probabilidad en las
próximas partidas y si le llevan a
perder pues
con menos probabilidad en aplicaciones
científicas se usan muchísimo estos
también para realizar estos tipos de
aprendizaje hay muchas técnicas hay
algoritmos específicos que se utilizan
para cada problema en particular o que
se mezclan para conseguir mejores
modelos entre los más famosos y
utilizados los menciono para que podáis
hacer una búsqueda por internet si os
interesan los detalles están algunos que
tienen que ver con estadística y
probabilidad clásicas como algunos de
reflexión regresión lineal regresión
logística métodos vallesanos etcétera
otros son árboles de decisión en los que
vas dirigiéndote por una rama u otra
según vas tomando decisiones por ejemplo
random forest que está muy bien se
generan varios árboles de decisión con
partes de los datos y se analiza el
resultado de cada uno de ellos cuáles
han sido las decisiones más comunes que
vota la mayoría de los árboles etcétera
es muy chulo knn es muy usa no significa
que mires neighbors y sirve por ejemplo
para clasificar haciéndolo para cada
dato en base a la clasificación de sus
vecinos más próximos para ello hay que
definir bien qué significa que los datos
sean cercanos pero bueno hay muchos
otros support vector machine todos los
degradan boosting etcétera en muchos
alhaurinos
y quizá la técnica más potente de todas
son las redes neuronales que consisten
en muchas pequeñas funciones matemáticas
cada una de ellas llamada neurona o
zelda que se combinan entre sí se
coordinan se pasan resultados unas a
otras formando una red cuando estas
redes son grandes y con muchas capas se
llaman redes profundas y dan nombre a
toda una rama del aprendizaje automático
que se llama aprendizaje profundo o deep
learning que normalmente es aprendizaje
supervisado ahora ya sabéis lo que es
usando redes profundas para entrenar al
modelo en fin ya veis montones de
técnicas en las que la comunidad
científica está súper activa sobre todo
porque las aplicaciones son muchísimas
algunas muy transformadoras hay
algoritmos que hacen cosas increíbles a
mí por ejemplo los de traducción
automática que son cada vez mejores me
dejan flipado o muy útiles el
reconocimiento de voz por ejemplo pero
que también pueden cometer errores si no
están bien diseñadas o incluso hacer
cosas no tan buenas si no tenemos un
poco de cuidado y sobre todo si no
sabemos al menos algo de cómo funcionan
están por todas partes así que os animo
a seguir conociendo la inteligencia
artificial y los algoritmos que hay
detrás y sobre todo las matemáticas que
les otorgan suponer
[Música]
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