¿Cómo funciona la IA? Comprendiendo los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial

Antes de aprender cómo funciona la IA, debemos entender que la Inteligencia Artificial no son solo chatbots como ChatGPT y Gemini, es mucho más que eso. IA es un término amplio que engloba diferentes sistemas, pero casi todos comparten una cualidad común: la capacidad de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

Así que, desde sistemas de predicción del clima hasta las recomendaciones de Netflix, el reconocimiento de voz, la traducción de idiomas, el autocorrector de tu teléfono, todos funcionan con sistemas de IA. Pero, ¿cómo funciona exactamente la IA?

Para darte una explicación simple, los sistemas de IA aprenden patrones a partir de datos y hacen predicciones basándose en los datos con los que han sido entrenados. Eso se llama Aprendizaje Automático. A diferencia de los programas de software tradicionales que están basados en reglas y definidos para cada escenario, la IA se basa en el aprendizaje automático, un método donde las computadoras aprenden de la experiencia. Los sistemas de IA no están programados explícitamente para cada escenario.

Por ejemplo, en lugar de decirle a una computadora que si ves cuatro patas y pelaje, probablemente sea un perro, le mostramos miles de imágenes de perros para que los sistemas de IA entiendan el patrón y lo descubran por sí mismos. Así que los sistemas de IA mejoran al estar expuestos a más datos. Cuantos más ejemplos ven, mejor se vuelven en diversas tareas. Y esa es la razón por la que las empresas de IA quieren recopilar tantos datos para entrenar sus sistemas.

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Redes Neuronales: El cerebro de la IA

Los sistemas modernos de IA utilizan redes neuronales, que básicamente están modeladas en el cerebro humano. Una red neuronal tiene capas de nodos interconectados (como neuronas) que procesan información. Por ejemplo, para reconocer la imagen de un gato, la primera capa podría detectar detalles básicos como colores y bordes. Las capas intermedias pueden recopilar esta información y detectar características complejas como orejas y ojos.

Las capas finales combinan toda esta información y la identifican como un gato. Cada conexión entre neuronas tiene algo llamado "peso" que decide cuánta influencia tiene. Mientras se entrena el sistema de IA, estos pesos se ajustan varias veces para que la red neuronal mejore en la tarea.

Ahora, el Aprendizaje Profundo utiliza cientos de estas redes neuronales para crear una red "profunda". El objetivo es crear una red increíblemente abstracta donde surjan patrones complejos. Estas capas extraen características abstractas de los datos, lo que ayuda a una detección precisa del objeto.

¿Cómo se entrenan los sistemas de IA?

Para entrenar un sistema de IA, hay tres pasos clave. Primero, alimentas una cantidad masiva de datos. Por ejemplo, si estás entrenando un sistema de IA para crear un filtro de correo no deseado, introduces millones de correos electrónicos etiquetados como "spam" o "no spam". Ahora, la IA intenta aprender el patrón, como identificar qué correos son spam y cuáles no tendedero.net.

Inicialmente, la IA comete algunos errores y ahí es donde entra el aprendizaje a partir del error. El sistema de IA compara su predicción con la respuesta correcta para mejorar su precisión. Ajusta los parámetros internos para reducir los errores y este proceso se repite millones de veces hasta que la precisión mejora.

Por ejemplo, cuando le enseñas a un niño a identificar animales, le muestras imágenes y él hace conjeturas. Si se equivoca, lo corriges y él mejora gradualmente. El entrenamiento de la IA funciona exactamente así.

Aquí, entrenar con datos etiquetados se llama "Aprendizaje Supervisado" y encontrar patrones en datos no etiquetados se llama "Aprendizaje No Supervisado". Actualmente, el Aprendizaje por Refuerzo (RL) está ganando terreno, que aprende mediante prueba y error con recompensas. Básicamente, con RL, enseñas al sistema de IA a aprender a través de experiencias.

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Si hace algo bueno, le das una recompensa, y cuando hace algo mal, le retienes la recompensa. De esta manera, el sistema de IA aprende qué comportamientos conducen a recompensas. Como resultado, obtienes un sistema de IA optimizado para el mejor resultado posible.

¿Cómo funcionan los chatbots de IA como ChatGPT?

Si te preguntas cómo funcionan los chatbots de IA como ChatGPT y Gemini, bueno, también son motores de probabilidad sofisticados. Los chatbots de IA básicamente calculan la probabilidad de qué palabra debería venir a continuación basándose en todas las palabras que aparecieron antes. Al generar texto, no sabe lo que está diciendo como los humanos, sino que simplemente genera texto estadísticamente plausible, basado en los datos de entrenamiento.

Esa es la razón por la que los chatbots de IA a veces alucinan y generan información incorrecta. Para entrenar los grandes modelos de lenguaje (LLM) que impulsan a ChatGPT y similares, se introducen en el sistema miles de millones de páginas web, libros y documentos. Aprende gramática, hechos, patrones de razonamiento e incluso algo de sentido común.

Ahora, los modelos de IA se ajustan utilizando la retroalimentación humana. Los entrenadores humanos proporcionan ejemplos de respuestas útiles y enseñan al modelo a seguir instrucciones cuidadosamente. Este proceso de alineación hace que el chatbot de IA sea más útil para los usuarios.

Así que ese fue nuestro explicativo sobre cómo funciona la IA y su mecanismo subyacente. La idea clave es que la IA es un sistema de coincidencia de patrones increíblemente poderoso y aprende mediante ejemplos y experiencias.

Contenido original en https://beebom.com/how-does-ai-work/