Tomado de computerhoy.com
La inteligencia artificial es la tecnología de moda, y no es para menos. Sus avances la han convertido en una herramienta capaz de realizar tareas que hace unos años eran impensables. Hoy en día, está presente en prácticamente todas las industrias, acelerando procesos y mejorando la eficiencia en todos los aspectos.
Gracias a herramientas como ChatGPT de OpenAI, Gemini de Google o Copilot de Microsoft, la IA está al alcance de todos, sobre todo porque ya no es necesario ser un experto en informática para aprovechar sus beneficios. Pero, ¿qué es exactamente lo que puede hacer la IA generativa?
Esta tecnología es capaz de crear contenido original a partir de datos existentes, lo que incluye texto, imágenes, música y mucho más, por lo que sus capacidades son amplias y diversas. Por ejemplo, puede redactar artículos, crear obras de arte digitales, componer música, diseñar productos y generar código.
Para las empresas, la inteligencia artificial permite automatizar tareas creativas y repetitivas, reduciendo costes y tiempos de producción. Para los usuarios, ofrece herramientas poderosas que potencian la creatividad y facilitan el acceso a recursos antes inaccesibles.
Sin embargo, a pesar de la fascinación generalizada por lo que la IA puede hacer en todas las industrias, pocas personas entienden realmente cómo funciona esta tecnología, la cual seguirá evolucionando con el paso de los años y que permitirá potenciar la productividad.
¿Cómo funciona la IA?
Para comprender cómo la IA es capaz de realizar todas estas tareas, es esencial entender dos conceptos fundamentales: el aprendizaje automático (machine learning) y las redes neuronales.
La clave de la inteligencia artificial reside en el aprendizaje automático, un subcampo de la IA que se basa en la idea de que las máquinas pueden aprender de los datos sin necesidad de ser programadas explícitamente.
Funciona mediante el uso de algoritmos que analizan grandes cantidades de datos y extraen patrones y relaciones. Estos se utilizan para crear modelos que pueden hacer predicciones o tomar decisiones por sí sola.
Por ejemplo, un modelo de IA generativa entrenado con miles de imágenes de gatos o perros puede aprender a reconocer las características comunes de estos animales y generar información, así como nuevas imágenes que se vean realistas.
Al final, los algoritmos ajustan sus parámetros para mejorar el reconocimiento o la predicción. Cuantos más datos recibe la inteligencia artificial, mejor se vuelve en identificar patrones y hacer predicciones precisas. Este proceso de mejora continua es lo que hace que la IA sea tan poderosa y flexible.
Por otro lado, la estructura básica del aprendizaje automático son las redes neuronales. Otra tecnología que está inspirada en el funcionamiento del cerebro humano y está compuesta por nodos interconectados, llamados neuronas artificiales.
Cada neurona recibe información, la procesa y la pasa a la siguiente capa de neuronas. De este modo, cuando se entrena a una red neuronal, lo que realmente se hace es ajustar las conexiones entre ellas para minimizar el error en las predicciones.
Este ajuste se realiza mediante un proceso llamado retropropagación, que calcula el error en la información y ajusta los pesos de las conexiones para mejorar la precisión. El proceso de aprendizaje de una red neuronal se puede dividir en varias etapas:
Entrada de datos: La IA recibe datos de entrenamiento, que pueden ser imágenes, vídeos, texto, sonidos, etc.
Procesamiento inicial: Los datos pasan a través de la primera capa de neuronas, donde se procesan y se transforman ligeramente.
Propagación: La información transformada se pasa a través de múltiples capas de neuronas, cada una realizando ajustes adicionales.
Salida y comparación: La red produce una salida (por ejemplo, la probabilidad de que una imagen contenga un objeto específico) que se compara con la respuesta correcta.
Ajuste de conexiones: Si la predicción es incorrecta, el error se propaga de vuelta a través de la red, ajustando las conexiones para mejorar futuras predicciones.
Es importante mencionar que este ciclo se repite muchas veces, con la red ajustando continuamente sus parámetros hasta que las predicciones sean lo más precisas posible. Hoy en día, la inteligencia artificial está integrada en innumerables aplicaciones y servicios.
Por ejemplo, ayuda a que los coches autónomos sean capaces de navegar por carreteras. En el ámbito empresarial, los asistentes virtuales y chatbots gestionan interacciones con clientes, mejorando la eficiencia y satisfacción del usuario y en la medicina ayuda a diagnosticar enfermedades.
La accesibilidad de herramientas como ChatGPT, Gemini y Copilot ha democratizado la IA, poniéndola al alcance de desarrolladores, empresas y el público en general. Esto ha impulsado una ola de innovación y adopción que está transformando la economía global y la vida cotidiana.
Esta tecnología es un campo en constante evolución y los avances en aprendizaje automático y redes neuronales están impulsando el desarrollo de nuevas aplicaciones. A medida que siga avanzando, la inteligencia artificial seguirá transformando la forma en que trabajamos, aprendemos y nos relacionamos.
