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Inteligencia Artificial

IA

introduccion

El cerebro es el órgano más increíble del cuerpo humano. Establece la forma en que percibimos las imágenes, el sonido, los olores, los sabores y el tacto. Nos permite almacenar recuerdos, experimentar emociones e incluso soñar. Sin el, seríamos organismos primitivos, incapaces de otra cosa que el más simple de los reflejos. El cerebro es, en definitiva, lo que nos hace inteligentes. Durante décadas hemos soñado con construir máquinas inteligentes con cerebros como los nuestros; asistentes robotizados para limpiar nuestras casas, coches que se conducen por sí mismos, microscopios que detecten enfermedades automáticamente. Pero construir estas máquinas artificialmente inteligentes nos obliga a resolver aldgunos de los problemas computacionales más complejos que hemos tenido; problemas que nuestros cerebros ya pueden resolver en una fracción de segundos. La forma de atacar y resolver estos problemas, es el campo de estudio de la Inteligencia Artificial.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Definir el concepto de Inteligencia Artificial no es nada fácil. Una definición sumamente general sería que la IA es el estudio de la infromática centrándose en el desarrollo de software o máquinas que exhiben una inteligencia humana.

Objetivos de la Inteligencia Artificial

Los objetivos principales de la IA incluyen la deducción y el razonamiento, la representación del conocimiento, la planificación, el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el aprendizaje, la percepción y la capacidad de manipular y mover objetos. Los objetivos a largo plazo incluyen el logro de la Creatividad, la Inteligencia Social y la Inteligencia General (a nivel Humano).

Cuatro enfoques distintos

Podemos distinguir cuatro enfoques distintos de abordar el problema de la Inteligencia Artificial.

  1. Sistemas que se comportan como humanos: Aquí la idea es desarrollar máquinas capaces de realizar funciones para las cuales se requeriría un humano inteligente. Dentro de este enfoque podemos encontrar la famosa Prueba de Turing. Para poder superar esta prueba, la máquina debería poseer las siguientes capacidades:
  2. Sistemas que piensan como humanos: Aquí la idea es hacer que las máquinas piensen como humanos en el sentido más literal; es decir, que tengan capacidades cognitivas de toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje, etc. Dentro de este enfoque podemos encontrar al campo interdisciplinario de la ciencia cognitiva, en el cual convergen modelos computacionales de IA y técnicas experimentales de psicología intentando elaborar teorías precisas y verificables sobre el funcionamiento de la mente humana.
  3. Sistemas que piensan racionalmente: Aquí la idea es descubrir los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar; es decir, encontrar las leyes que rigen el pensamiento racional. Dentro de este enfoque podemos encontrar a la Lógica, que intenta expresar las leyes que gobiernan la manera de operar de la mente.
  4. Sistemas que se comportan racionalmente: Aquí la idea es diseñar agentes inteligentes. Dentro de este enfoque un agente racional es aquel que actúa con la intención de alcanzar el mejor resultado o, cuando hay incertidumbre, el mejor resultado esperado. Un elemento importante a tener en cuenta es que tarde o temprano uno se dará cuenta de que obtener una racionalidad perfecta (hacer siempre lo correcto) no es del todo posible en entornos complejos. La demanda computacional que esto implica es demasiado grande, por lo que debemos conformarnos con una racionalidad limitada. Como lo que se busca en este enfoque es realizar inferencias correctas, se necesitan las mismas habilidades que para la Prueba de Turing, es decir, es necesario contar con la capacidad para representar el conocimiento y razonar basándonos en él, porque ello permitirá alcanzar decisiones correctas en una amplia gama de situaciones. Es necesario ser capaz de generar sentencias comprensibles en lenguaje natural, ya que el enunciado de tales oraciones permite a los agentes desenvolverse en una sociedad compleja. El aprendizaje no se lleva a cabo por erudición exclusivamente, sino que profundizar en el conocimiento de cómo funciona el mundo facilita la concepción de estrategias mejores para manejarse en él.

Fundamentos de la Inteligencia artificial

Existen varias disciplinas que han contribuido con ideas, puntos de vista y técnicas al desarrollo del campo de la Inteligencia Artificial. Ellas son:

Filosofía

Muchas han sido las contribuciones de la Filosofía a las ciencias. En el campo de la Inteligencia Artificial a contribuido con varios aportes entre los que se destacan los conceptos de IA débil y IA fuerte.

La IA débil se define como la inteligencia artificial racional que se centra típicamente en una tarea estrecha. La inteligencia de la IA débil es limitada, no hay autoconciencia o inteligencia genuina. Siri es un buen ejemplo de una IA débil que combina varias técnicas de IA débil para funcionar. Siri puede hacer un montón de cosas por nosotros, pero a medida que intentamos tener conversaciones con el asistente virtual, nos damos cuenta de cuan limitada es.

La IA fuerte es aquella inteligencia artificial que iguala o excede la inteligencia humana promedio. Este tipo de AI será capaz de realizar todas las tareas que un ser humano podría hacer. Hay mucha investigación en este campo, pero todavía no han habido grandes avances.

Muchos son los debates filosóficos alrededor de la inteligencia artificial, para aquellos interesados en los aspectos filosóficos les recomiendo inscribirse en nuestro grupo de debate de IAAR

Matemáticas

Si de ciencias aplicadas se trata, no puede faltar el aporte de las Matemáticas. Para entender y desarrollar los principales algoritmos que se utilizan en el campo de la Inteligencia Artificial, deberíamos tener nociones de:

Álgebra lineal

El álgebra lineal es una rama de las matemáticas que estudia conceptos tales como vectores, matrices, tensores, sistemas de ecuaciones lineales y en su enfoque de manera más formal, espacios vectoriales y sus transformaciones lineales. Una buena comprensión del álgebra lineal es esencial para entender y trabajar con muchos algoritmos de Machine Learning, y especialmente para los algoritmos de Deep Learning.

Cálculo

El Cálculo es el campo de la matemática que incluye el estudio de los límites, derivadas, integrales y series infinitas, y más concretamente se puede decir que es el estudio del cambio. Particularmente para el campo de la Inteligencia Artificial algunos conceptos que se deberían conocer incluyen: Cálculo Diferencial e Integral, Derivadas Parciales, Funciones de Valores Vectoriales, y Gradientes.

Optimización matemática

La Optimización matemática es la herramienta matemática que nos permite optimizar decisiones, es decir, seleccionar la mejor alternativa de un conjunto de criterios disponibles. Su comprensión es fundamental para poder entender la eficiencia computacional y la escalabilidad de los principales algoritmos de Machine Learning y Deep Learning, los cuales suelen trabajar con matrices dispersas de gran tamaño.

Probabilidad y estadística

La Probabilidad y estadística es la rama de la matemática que trata con la incertidumbre, la aleatoriedad y la inferencia. Sus conceptos son fundamentales para cualquier algoritmo de Machine Learning o Deep Learning.

Una buena introducción a cada uno de estos campos de las matemáticas que son fundamentales para la Inteligencia Artificial, la pueden encontrar en mi blog.

Lingüística

La Lingüística moderna y la Inteligencia Artificial nacieron al mismo tiempo y maduraron juntas, solapándose en un campo híbrido llamado lingüística computacional o procesamiento de lenguaje natural. El entendimiento del lenguaje requiere la comprensión de la materia bajo estudio y de su contexto, y no solamente el entendimiento de la estructura de las sentencias; lo que lo convierte en un problema bastante complejo de abordar.

Neurociencias

La Neurociencia es el estudio del sistema neurológico, y en especial del cerebro. La forma exacta en la que en un cerebro se genera el pensamiento es uno de los grandes misterios de la ciencia. El hecho de que una colección de simples células puede llegar a generar razonamiento, acción, y conciencia es un enigma a resolver. Cerebros y computadores realizan tareas bastante diferentes y tienen propiedades muy distintas. Según los cálculos de los expertos se estima que para el 2020 las computadoras igualaran la capacidad de procesamiento de los cerebros. Muchos modelos de IA fueron inspirados en la estructura y el funcionamiento de nuestro cerebro.

Psicología

La Psicología trata sobre el estudio y análisis de la conducta y los procesos mentales de los individuos y grupos humanos. La rama que más influencia ha tenido para la Inteligencia Artificial es la de la psicología cognitiva que se encarga del estudio de la cognición; es decir, de los procesos mentales implicados en el conocimiento. Tiene como objeto de estudio los mecanismos básicos y profundos por los que se elabora el conocimiento, desde la percepción, la memoria y el aprendizaje, hasta la formación de conceptos y razonamiento lógico. Las teoría descritas por esta rama han sido utilizados para desarrollar varios modelos de Inteligencia Artificial y Machine Learning

Ramas de la Inteligencia artificial

Dentro de la Inteligencia Artificial podemos encontrar distintas ramas, entre las que se destacan:

Machine Learning

El Machine Learning es el diseño y estudio de las herramientas informáticas que utilizan la experiencia pasada para tomar decisiones futuras; es el estudio de programas que pueden aprenden de los datos. El objetivo fundamental del Machine Learning es generalizar, o inducir una regla desconocida a partir de ejemplos donde esa regla es aplicada. El ejemplo más típico donde podemos ver el uso del Machine Learning es en el filtrado de los correo basura o spam. Mediante la observación de miles de correos electrónicos que han sido marcados previamente como basura, los filtros de spam aprenden a clasificar los mensajes nuevos.

El Machine Learning tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica. Pero para poder abordar cada uno de estos temas es crucial en primer lugar distinguir los distintos tipos de problemas de Machine Learning con los que nos podemos encontrar.

Aprendizaje supervisado

En los problemas de aprendizaje supervisado se enseña o entrena al algoritmo a partir de datos que ya vienen etiquetados con la respuesta correcta. Cuanto mayor es el conjunto de datos, el algoritmo podrá generalizar en una forma más precisa. Una vez concluido el entrenamiento, se le brindan nuevos datos, ya sin las etiquetas de las respuestas correctas, y el algoritmo de aprendizaje utiliza la experiencia pasada que adquirió durante la etapa de entrenamiento para predecir un resultado.

Aprendizaje no supervisado

En los problemas de aprendizaje no supervisado, el algoritmo es entrenado usando un conjunto de datos que no tiene ninguna etiqueta; en este caso, nunca se le dice al algoritmo lo que representan los datos. La idea es que el algoritmo pueda encontrar por si solo patrones que ayuden a entender el conjunto de datos.

Aprendizaje por refuerzo

En los problemas de aprendizaje por refuerzo, el algoritmo aprende observando el mundo que le rodea. Su información de entrada es el feedback o retroalimentación que obtiene del mundo exterior como respuesta a sus acciones. Por lo tanto, el sistema aprende a base de ensayo-error. Un buen ejemplo de este tipo de aprendizaje lo podemos encontrar en los juegos, donde vamos probando nuevas estrategias y vamos seleccionando y perfeccionando aquellas que nos ayudan a ganar el juego. A medida que vamos adquiriendo más practica, el efecto acumulativo del refuerzo a nuestras acciones victoriosas terminará creando una estrategia ganadora.

Deep Learning

El Deep Learning constituye un conjunto particular de algoritmos de Machine Learning que utilizan estructuras profundas de redes neuronales para encontrar patrones en los datos. Estos tipos de algoritmos cuentan actualmente con un gran interés, ya que han demostrado ser sumamente exitosos para resolver determinados tipos de problemas; como por ejemplo, el reconocimiento de imágenes. Muchos consideran que este tipo de modelos son los que en el futuro nos llevaran a resolver definitivamente el problema de la Inteligencia Artificial.

Razonamiento probabilístico

El razonamiento probabilístico se encarga de lidiar con la incertidumbre inherente de todo proceso de aprendizaje. El problema para crear una Inteligencia Artificial entonces se convierte en encontrar la forma de trabajar con información ruidosa, incompleta e incluso muchas veces contradictoria. Estos algoritmos están sumamente ligados a la estadística bayesiana; y la principal herramienta en la que se apoyan es en el teorema de Bayes.

Algoritmos genéticos

Los algoritmos genéticos se basan en la idea de que la madre de todo aprendizaje es la selección natural. Si la Naturaleza pudo crearnos, puede crear cualquier cosa; por tal motivo lo único que deberíamos hacer para alcanzar una Inteligencia Artificial es simular sus mecanismos en una computadora. La idea de estos algoritmos es imitar a la Evolución; funcionan seleccionando individuos de una población de soluciones candidatas, y luego intentando producir nuevas generaciones de soluciones mejores que las anteriores una y otra vez hasta aproximarse a una solución perfecta.

Aplicaciones de la Inteligencia artificial

Las técnicas de la Inteligencia Artificial pueden ser aplicadas en una gran variedad de industrias y situaciones, como ser:

Medicina

Apoyándose en las herramientas que proporciona la Inteligencia Artificial, los doctores podrían realizar diagnósticos más certeros y oportunos, lo que llevaría a mejores tratamientos y más vidas salvadas.

Autos autónomos

Utilizando Inteligencia Artificial podríamos crear autos autónomos que aprendan de los datos y experiencias de millones de otros autos, mejorando el tráfico y haciendo mucho más segura la conducción.

Bancos

Utilizando técnicas de Machine Learning los bancos pueden detectar fraudes antes de que ocurran por medio de analizar los patrones de comportamiento de gastos e identificando rápidamente actividades sospechosas.

Agricultura

En Agricultura se podría optimizar el rendimiento de los cultivos por medio de la utilización de las técnicas de Inteligencia Artificial para analizar los datos del suelo y del clima en tiempo real, logrando producir más alimentos incluso con climas perjudiciales.

Educación

En la Educación se podrían utilizar las técnicas de la Inteligencia Artificial para diseñar programas de estudios personalizados basados en datos que mejoren el rendimiento y el ritmo de aprendizaje de los alumnos.

La ética y los riesgos de desarrollar una Inteligencia Artificial

Actualmente también ha surgido un debate ético alrededor de la Inteligencia Artificial. Algunos de los pensadores más importantes del planeta han establecido su preocupación sobre el progreso de la IA. Entre los problemas que puede traer aparejado el desarrollo de la Inteligencia Artificial, podemos encontrar los siguientes:

  • Las personas podrían perder sus trabajos por la automatización.
  • Las personas podrían tener demasiado (o muy poco) tiempo de ocio.
  • Las personas podrían perder el sentido de ser únicos.
  • Las personas podrían perder algunos de sus derechos privados.
  • La utilización de los sistemas de IA podría llevar a la pérdida de responsabilidad.
  • El éxito de la IA podría significar el fin de la raza humana.

El debate sobre los beneficios y riesgos del desarrollo de la Inteligencia Artificial está todavía abierto.

¿Cómo iniciarse en el campo de la Inteligencia artificial?

Si luego de leer esta introducción, te has quedado fascinado por el campo de la Inteligencia Artificial y quieres incursionar en el mismo, aquí te dejo algunas recomendaciones para iniciarse.

IAAR

IAAR es la comunidad argentina de inteligencia artificial. Agrupa a ingenieros, desarrolladores, emprendedores, investigadores, entidades gubernamentales y empresas en pos del desarrollo ético y humanitario de las tecnologías cognitivas. Para comenzar a formar parte de la comunidad pueden inscribirse en los grupos de facebook: IAAR, Debates, Proyectos, Capacitación; y/o en el meetup.

Programación

Para poder trabajar en problemas relacionados al campo de la Inteligencia Artificial es necesario saber programar. Los principales lenguajes que se utilizan son Python y R. En los repositorios de Academia de IAAR van a poder encontrar material sobre estos lenguajes.

Frameworks

Existen varios frameworks open source que nos facilitan el trabajar con modelos de Deep Learning, entre los que se destacan:

  • TensorFlow: TensorFlow es un frameworks desarrollado por Google. Es una librería de código libre para computación numérica usando grafos de flujo de datos que utiliza el lenguaje Python.
  • PyTorch: PyTorch es un framework de Deep Learning que utiliza el lenguaje Python y cuenta con el apoyo de Facebook.
  • Caffe: Caffe es un framework de Deep Learning hecho con expresión, velocidad y modularidad en mente, el cual es desarrollado por la universidad de Berkeley.
  • CNTK: CNTK es un conjunto de herramientas, desarrolladas por Microsoft, fáciles de usar, de código abierto que entrena algoritmos de Deep Learning para aprender como el cerebro humano.
  • Theano: Theano es una librería de Python que permite definir, optimizar y evaluar expresiones matemáticas que involucran tensores de manera eficiente.
  • DeepLearning4j: DeepLearning4j Es una librería open source para trabajar con modelos de Deep Learning distribuidos utilizando el lenguaje Java.

Bots

Una de las ramas con mayor crecimiento y que más se ha beneficiado con el boom de la Inteligencia Artificial es la de los Bots. Generar pequeños Bots que puedan tener conversaciones básicas con los usuarios es bastante simple.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]

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