Usamos la Inteligencia Artificial a diario y casi sin darnos cuenta. Por ejemplo, cuando pedimos a Siri o al asistente de Google que nos ponga la alarma del día siguiente. Pero, ¿cómo funciona? En este post, te comentamos la relación de la Inteligencia Artificial y los algoritmos, lo que da vida a estas fascinantes herramientas.

Sintetizando se puede decir que los algoritmos son instrucciones paso a paso que ayudan a un ordenador a completar un cálculo. De esta manera, la Inteligencia Artificial utiliza algoritmos para crear máquinas que aprendan de su propia experiencia, se reconfiguran ante nuevos escenarios y desarrollan las tareas de manera similar a cómo lo haríamos nosotros.

Para crear Inteligencia Artificial hay dos fundamentos básicos de los que se valen: los algoritmos y los datos para configurarlos. El algoritmo proporciona las instrucciones para la máquina y los datos permiten a la máquina aprender a emplear esas instrucciones y perfeccionar su uso.

Según la disposición de las instrucciones se puede hablar de distintos tipos de Inteligencia Artificial y los algoritmos, destacamos los siguientes:

• Los que emplean la lógica, crean algoritmos basándose en los principios racionales del pensamiento humano.
• Los que combinan lógica e intuición (Deep Learning), los algoritmos se diseñan como neuronas humanas, empleando el patrón de funcionamiento del cerebro de las personas para que la máquina aprenda como lo haría una persona.

Tipos de algoritmos

La Inteligencia Artificial y los algoritmos son un superconjunto de tecnologías que engloba al Machine Learning. A continuación, mencionaremos los principales tipos de algoritmos de este campo.

Aprendizaje por refuerzo (RL, Reinforcement Learning)

Este tipo de aprendizaje consiste en la interacción constante basada en la “prueba y error” que una máquina puede realizar en tiempo récord en determinadas condiciones o en un entorno dado (en un juego, por ejemplo) y con un objetivo específico que se denomina “recompensa”. De esta manera, se pueden obtener resultados, patrones, correlaciones, caminos y conclusiones basadas en experiencias previas generadas por la propia máquina.

Un ejemplo de este modelo de aprendizaje es la IA ajedrecista AlphaZero de DeepMind. Donde enseñas a la máquina a jugar una partida introduciendo las reglas en sus sistema, luego le das una recompensa cada vez que consigue su objetivo (por ejemplo, ganar una partida).

Los principales algoritmos utilizados en el aprendizaje por refuerzo son la programación dinámica (dynamic programming), Q-Learning y SARSA (State-action-reward-state-action).

Aprendizaje supervisado (Supervised machine learning)

El aprendizaje supervisado emplea modelos predictivos que utilizan datos de entrenamiento. Dado un conjunto de datos, se pretende que el sistema sea capaz de lograr una salida. Con este sistema, el modelo es ajustado (entrenado) hasta conseguir los resultados deseados. Un ejemplo de este aprendizaje es el de los coches autónomos.

Los principales algoritmos en el supervised machinen learning son los árboles de decisión, clasificaciones Naive Bayes, la regresión ordinaria por mínimos de cuadrados, la regresión logística y el Support Vector Machines (SVM).

Aprendizaje no supervisado (Unsupervised machine learning)

Los algoritmos de este aprendizaje son similares al del aprendizaje supervisado, sin embargo, estos se ajustan solo en función de los datos de entrada. Es decir, el algoritmo realiza un auto-entrenamiento sin indicaciones externas. Estos algoritmos están pensados para realizar un procesamiento más complejo.

Los algoritmos más utilizados en el aprendizaje no supervisado son los algoritmos de agrupamiento o clustering, el análisis de componentes principales (PCA), el Singular Value Decomposition (SVD) y el análisis de componentes independientes.

Hemos repasado lo que es la Inteligencia Artificial y los algoritmos y, además, ahora también conocemos los principales tipos de aprendizaje que existen en este extenso campo tecnológico.

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