IA: Base conceptual

Breve base conceptual acerca de qué es la IA y cómo funciona. Puntos clave a tener claros antes de integrarla al operar.

Este artículo inicia un ciclo sobre Inteligencia Artificial. Busca compartir una base conceptual firme que te ayude a decidir cuánto profundizar en los temas de los próximos artículos. Por ejemplo, si trabajas en gestión, te bastarán generalidades sobre temas técnicos, pero seguramente querrás profundizar en la interfaz de diálogo.

Convengamos que la IA ya está instalada en nuestra realidad. Aparece en aplicaciones, programas, informes y conversaciones. Cada uno se ha formado una idea según cuánto la haya usado o estudiado.

Para asegurar interpretaciones compartidas sobre conceptos esenciales, te acerco definiciones clave.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial (IA) es un recurso tecnológico que permite a sistemas y máquinas ejecutar tareas que requerirían inteligencia humana. Estas tareas incluyen razonamiento, percepción y aprendizaje.

Esencialmente, la IA es un agente tecnológico diseñado para, primero, tomar una entrada, como una solicitud, dato o señal. Después proporciona una respuesta, una acción o una predicción.

Es una herramienta poderosa para automatizar el manejo de grandes volúmenes de información. También da soporte a la toma de decisiones, ya sea en respuesta a una persona o a otro sistema.

Aprendizaje y Entrenamiento de la IA

La capacidad de la IA para generar respuestas no se basa en reglas programadas de manera explícita para cada escenario. Se basa en el conocimiento que autogenera a través del entrenamiento. Durante esta fase, el modelo procesa grandes cantidades de datos para identificar patrones y relaciones.

Este proceso se conoce, en su forma más avanzada, como Machine Learning (ML) o Aprendizaje Automático. Una subcategoría crucial es el Deep Learning (DL) o Aprendizaje Profundo. Éste utiliza estructuras más complejas para procesar datos sin necesidad de intervención humana para la extracción de características.

• Deep Learning (DL): El Aprendizaje Profundo es un subcampo del Machine Learning que se enfoca en redes neuronales con múltiples capas. Permite aprender representaciones de datos con niveles de abstracción crecientes. Esto hace posible que una IA reconozca objetos en imágenes o comprenda el lenguaje natural con alta precisión.

Redes Neuronales: El Motor del Razonamiento

El recurso que simula el razonamiento humano en la IA es la red neuronal artificial. Esta es una arquitectura computacional inspirada en la estructura del cerebro. Se compone de una sucesión de niveles de nodos (o neuronas) interconectados.

Cada nodo procesa entradas utilizando algoritmos simples, aplicando un peso a la información. La complejidad de la IA no reside en la sofisticación individual de cada nodo, sino en la cantidad de estos.

Los modelos de IA más avanzados contienen miles de millones de nodos y conexiones, creando una capacidad de procesamiento masivo. Ejemplo de ellos son los grandes modelos de lenguaje (LLMs).

La Naturaleza Probabilística de las Respuestas de la IA

Cada respuesta proporcionada por la IA es esencialmente probabilística. No es una afirmación basada en una verdad absoluta o una regla lógica. Es el resultado de un cómputo sobre cuáles serían las palabras o datos más probables que responderían a la solicitud.

La IA explora las relaciones aprendidas en sus datos de entrenamiento, que a menudo incluyen la inmensidad de la web. Entonces construye la respuesta que estadísticamente tiene la mayor probabilidad de ser coherente, relevante y persuasiva. Es una predicción de la “mejor” respuesta posible..

La Interfaz y la Experiencia de Diálogo

La interfaz moderna de la IA está meticulosamente diseñada para ofrecer una experiencia similar a mantener un diálogo entre personas. Esto se logra a través del Procesamiento del Lenguaje Natural. Es una rama de la IA que permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano.

El uso de nuestro lenguaje natural como interfaz reduce barreras y facilita la interacción, haciendo que la tecnología sea accesible. Esto es clave para integrar la IA a las prácticas cotidianas, moviendo la interacción de comandos técnicos a conversaciones fluidas. Esta característica facilita el uso de IA al gestionar apoyados en P4Mf.

La Falacia de la Corrección (Las “Alucinaciones”)

La calidad lingüística y fluidez de los textos generados por la IA hacen presumir que todas sus respuestas son correctas. Sin embargo, esto no es siempre cierto, porque la IA elige las respuestas en base a secuencias probabilísticas. De esta forma, puede construir frases impecablemente redactadas que son conceptualmente incorrectas o directamente inventadas.

Este fenómeno se conoce popularmente como “alucinación”. Es fundamental recordar que la fluidez verbal no garantiza la corrección o el sentido de la respuesta. Por ello, el discernimiento y la verificación humana siguen siendo indispensables.

No me aceptes. Discurre. ¿Qué conceptos te resultaron más reveladores o diferentes de lo que pensabas sobre la IA?