Una guía paso a paso sobre cómo construir una IA

Desde la década de 1940, cuando se desarrolló el ordenador digital, ha quedado claro que los ordenadores podrían programarse para completar tareas extremadamente complejas. Por ejemplo, podrían descubrir pruebas de teoremas matemáticos o jugar al ajedrez. De hecho, los ordenadores o los robots controlados por ordenador pueden realizar tareas típicas de los humanos. Ahí es donde entra en juego la inteligencia artificial.

¿Estás interesado en cómo construir una IA? Este artículo proporciona una comprensión básica de la inteligencia artificial, su aplicación y los pasos necesarios para crear una IA.

Qué Es La Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) es la capacidad de un ordenador digital o un robot controlado por ordenador para llevar a cabo las tareas que realizan los seres inteligentes. La IA representa una rama de la informática. Siri, Alexa y asistentes inteligentes similares, así como coches autónomos, bots de conversación y filtros de spam de correo electrónico, son ejemplos de IA.

El artículo del matemático Alan Turing, “Maquinaria de computación e inteligencia”, y la prueba de Turing expresan el objetivo y la visión fundamentales de la IA. Turing escribió su artículo sobre inteligencia artificial, argumentando que no hay ningún argumento convincente de que las máquinas no puedan pensar inteligentemente como los humanos. Del mismo modo, la prueba de Turing es un método para determinar si una máquina puede “pensar”.

Basado en la teoría de la información, la inteligencia es la capacidad de aceptar o transferir información y mantenerla en forma de conocimiento. La teoría de la información representa matemáticamente las condiciones y parámetros que afectan a la forma en que se transmite y procesa la información

Según Shane Legg, cofundador de DeepMind Technologies, la inteligencia es la capacidad del agente para establecer objetivos y resolver diferentes problemas en un entorno cambiante. Si el agente es un humano, se trata de inteligencia natural, y si el agente es una máquina, se trata de inteligencia artificial.

Operación y aplicación de la IA

Cada vez más, la construcción de sistemas de IA se está volviendo menos compleja y barata. El principio detrás de la creación de una buena IA es recopilar datos relevantes para entrenar el modelo de IA. Los modelos de IA son programas o algoritmos que permiten a la IA reconocer patrones específicos en grandes conjuntos de datos.

Cuanto mejor hagas la tecnología de IA, más sabiamente podrá analizar grandes cantidades de datos para aprender a realizar una tarea en particular.

El proceso de análisis de datos y realización de tareas se denomina aprendizaje automático (ML). Por ejemplo, el procesamiento del lenguaje natural (PNL) da a las máquinas la capacidad de leer, entender los lenguajes humanos e imitar ese comportamiento. Las aplicaciones de IA más prometedoras dependen del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Este último opera sobre la base de redes neuronales construidas de manera similar a las del cerebro humano.

Las aplicaciones del mundo real de los sistemas de IA son de gran alcance. A continuación, puedes encontrar los ejemplos más comunes de IA en la vida diaria:

• Reconocimiento de voz

También conocido como reconocimiento automático de voz (ASR), reconocimiento de voz por ordenador o voz a texto, es una capacidad que utiliza PNL para procesar el habla humana en un formato escrito. Por ejemplo, Siri utiliza el reconocimiento de voz para realizar búsquedas por voz.

• Servicio de atención al cliente

Cada vez más empresas recurren a agentes virtuales en línea para el servicio al cliente, reemplazando así a los agentes humanos. Según Servion Global Solutions, el 95 % de todas las interacciones con los clientes implicarán inteligencia artificial para 2025.

• Visión por ordenador

En este caso, la tecnología de IA permite a los ordenadores y sistemas obtener información significativa de imágenes digitales, vídeos y otras entradas visuales. Puedes ver su aplicación en el etiquetado de fotos en las redes sociales.

• Descubrimiento de tendencias de datos

Los algoritmos de IA pueden utilizar el comportamiento de los consumidores para descubrir tendencias de datos, lo que permite a las empresas construir estrategias eficaces de venta cruzada. Como resultado, las empresas pueden ofrecer recomendaciones adicionales relevantes durante el proceso de pago. Ahí es donde interviene el software de análisis predictivo.

Dicho software permite la toma de decisiones en tiempo real con sus datos. Por ejemplo, el software puede generar modelos de evaluación de riesgos, como fraude y detección de riesgos, publicidad dirigida y recomendaciones de productos.

• Prevención del fraude

Uno de los principales problemas que aborda la inteligencia artificial es el fraude de pagos e información sensible. Las empresas utilizan sistemas basados en la IA para detectar y prevenir este tipo de fraude de manera efectiva.

• Negociación automatizada de acciones

Las plataformas de negociación de alta frecuencia basadas en IA realizan miles o, a veces, millones de operaciones cada día. A partir de 2020, la mitad de las operaciones bursátiles en Estados Unidos estaban automatizadas. Según Allied Market Research, se prevé que el tamaño del mercado algorítmico mundial represente 31,2 millones de dólares para 2028.

Cómo construir una IA: ¿Qué se requiere para construir un sistema de IA?

Gartner, Inc. predice que los ingresos mundiales del software de IA alcanzarán los 62 500 millones de dólares en 2022, creciendo un 21,3 % a partir de 2021. Entonces, ¿cómo construir una IA? Vamos a seguir los pasos básicos para ayudarte a entender cómo crear una IA desde cero.

Paso 1: El primer componente a tener en cuenta al crear la solución de IA es la identificación del problema

Antes de desarrollar un producto o característica, es esencial centrarse en el punto de dolor del usuario y averiguar la propuesta de valor (value-prop) que los usuarios pueden obtener de su producto. Una propuesta de valor tiene que ver con el valor que usted promete entregar a sus clientes en caso de que decidan comprar su producto.

Al identificar la idea de resolución de problemas, puedes crear un producto más útil y ofrecer más beneficios a los usuarios. Después de desarrollar el primer borrador del producto o el producto mínimo viable (MVP), compruebe si hay problemas para eliminarlos rápidamente.

Paso 2: Tener los datos correctos y limpiarlos

Ahora, cuando hayas enmarcado el problema, tienes que elegir las fuentes de datos adecuadas. Es más importante obtener datos de alta calidad que dedicar tiempo a mejorar el propio modelo de IA. Los datos se dividen en dos categorías:

• Datos estructurados

Los datos estructurados son información claramente definida que incluye patrones y parámetros de fácil búsqueda. Por ejemplo, nombres, direcciones, fechas de nacimiento y números de teléfono.

• Datos no estructurados

Los datos no estructurados no tienen patrones, consistencia ni uniformidad. Incluye audio, imágenes, infografías y correos electrónicos.

A continuación, debe limpiar los datos, procesarlos y almacenar los datos limpios antes de poder usarlos para entrenar el modelo de IA. La limpieza o limpieza de datos consiste en corregir errores y omisiones para mejorar la calidad de los datos.

Paso 3: Crear algoritmos

Al decirle al ordenador qué hacer, también tienes que elegir cómo lo hará. Ahí es donde intervienen los algoritmos informáticos. Los algoritmos son instrucciones matemáticas. Es necesario crear algoritmos de aprendizaje automático de predicción o clasificación para que el modelo de IA pueda aprender del conjunto de datos.

Paso 4: Entrena los algoritmos

Avanzando con cómo crear una IA, es necesario entrenar el algoritmo utilizando los datos recopilados. Lo mejor sería optimizar el algoritmo para lograr un modelo de IA con alta precisión durante el proceso de entrenamiento. Sin embargo, es posible que necesite datos adicionales para mejorar la precisión de su modelo.

La precisión del modelo es el paso crítico a seguir. Por lo tanto, debe establecer la precisión del modelo estableciendo un umbral mínimo aceptable. Por ejemplo, una empresa de redes sociales que trabaja en la eliminación de cuentas falsas puede establecer una “puntuación de fraude” entre cero y uno en cada cuenta. Después de investigar un poco, el equipo puede decidir enviar todas las cuentas con una puntuación superior a 0,9 al equipo de fraude.

Paso 5: Opta por la plataforma adecuada

Además de los datos necesarios para entrenar su modelo de IA, debe elegir la plataforma adecuada para sus necesidades. Puedes optar por un marco interno o en la nube. ¿Cuál es la principal diferencia entre estos marcos? La nube facilita que las empresas experimenten y crezcan a medida que los proyectos entran en producción y la demanda aumenta al permitir una formación e implementación más rápidas de modelos de aprendizaje automático.

• Marcos Internos

Por ejemplo, puedes elegir Scikit, Tensorflow y Pytorch. Estos son los más populares para desarrollar modelos internamente.

• Marcos en la nube

Con una plataforma de ML como servicio o ML en la nube, puede entrenar e implementar sus modelos más rápido. Puedes usar IDE, Jupyter Notebooks y otras interfaces gráficas de usuario para crear e implementar tus modelos.

Paso 6: Elegir un lenguaje de programación

Hay más de un lenguaje de programación, incluidos los clásicos C++, Java, Python y R. Los dos últimos lenguajes de codificación son más populares porque ofrecen un sólido conjunto de herramientas, como extensas bibliotecas de aprendizaje automático. Toma la decisión correcta teniendo en cuenta tus objetivos y necesidades. Por ejemplo:

• Python es una buena opción para principiantes, ya que tiene la sintaxis más simple que un no programador puede aprender fácilmente.
• C++ cuenta con un alto nivel de rendimiento y eficiencia, lo que lo hace ideal para la IA en los juegos.
• Java es fácil de depurar, fácil de usar y se puede utilizar en la mayoría de las plataformas. Además, funciona bien con algoritmos de motores de búsqueda y para proyectos a gran escala. Por regla general, Java se utiliza para crear aplicaciones de escritorio.
• R está desarrollado para el análisis predictivo y las estadísticas. Por lo tanto, se utiliza principalmente en la ciencia de datos.

Paso 7: Despliegue y supervisión

Por último, después de haber desarrollado una solución sostenible y autosuficiente, es hora de implementarla. Al supervisar sus modelos después de la implementación, puede asegurarse de que seguirá funcionando bien. No olvides supervisar la operación constantemente.

Resumen

“Cómo construir una IA” es una pregunta que muchos están interesados en estos días. Para crear una IA, debe identificar el problema que está tratando de resolver, recopilar los datos correctos, crear algoritmos, entrenar el modelo de IA, elegir la plataforma adecuada, elegir un lenguaje de programación y, finalmente, implementar y supervisar el funcionamiento de su sistema de IA.