Algoritmos de inteligencia artificial
Los algoritmos de inteligencia artificial son los caballos de batalla del aprendizaje automático.
Son los que permiten a los ordenadores dominar cualquier tema o concepto: estos algoritmos de autoaprendizaje permiten a los ordenadores reconocer imágenes, entender el habla, realizar predicciones y vencer a grandes maestros del ajedrez sin que se les diga explícitamente cómo hacerlo.
Programa informático diseñado para realizar tareas específicas o resolver problemas concretos.
Un algoritmo es un conjunto de instrucciones inequívocas para realizar una tarea.
Al formalizar el proceso de cálculo, un algoritmo hace posible que un ordenador realice tareas que, de otro modo, le resultarían imposibles, poco prácticas o demasiado largas.
El Máster en Inteligencia Artificial CEUPE es un programa académico cuyo objetivo es formar a los estudiantes en los últimos avances en inteligencia artificial y sus aplicaciones. Los estudiantes obtendrán un profundo conocimiento de estas áreas emergentes, así como de sus aplicaciones en el mundo real.
El inicio de los algoritmos de inteligencia artificial
El algoritmo es una lista de reglas que describe cómo pasar de un estado a otro.
Cada regla tiene una condición y una acción. La acción puede cambiar el estado o puede hacer que se ejecute alguna otra parte del algoritmo.
El principio de los algoritmos de inteligencia artificial suele ser una larga lista de reglas «si-entonces», en la que cada regla tiene una condición que determina cuándo se disparará.
Esto puede ser tan simple como «si este número es mayor que este número», o puede ser algo más complejo como «si x es verdadero y y es verdadero y z es verdadero entonces haz esto».
Cuando se empieza con un conjunto de reglas simples y obvias, se tiene lo que se llama un enfoque «ascendente». Un enfoque descendente comienza con algunos conceptos de alto nivel y va descendiendo hasta los detalles.
Por ejemplo, se puede empezar con la idea de «vehículo» y seguir con todos los tipos de vehículos: coches, camiones, motocicletas, aviones, etc.
A continuación, se puede tomar cada tipo de vehículo y decidir cuáles son camiones y cuáles son coches, y así sucesivamente hasta llegar a cosas como los carburadores y los inyectores de combustible.
En la práctica, la mayoría de los algoritmos utilizan una combinación de métodos ascendentes.
¿Qué hacen los algoritmos de Inteligencia Artificial?
En el mundo de la inteligencia artificial, los algoritmos actúan como sustitutos de nuestros cerebros.
Se utilizan para aprender de los datos y tomar decisiones basadas en ellos.
No está claro qué entendemos por «inteligencia»; menos aún cómo reconocerla en una máquina.
Una primera aproximación a la IA podría definirse como «lo que los ordenadores harán en el futuro»… Un sistema típico de IA tiene cinco partes:
Sensores.
Reconocedores de patrones.
Base de conocimientos.
Un motor de inferencia y
Un planificador.
Las tres primeras partes trabajan juntas para detectar patrones en el entorno. La base de conocimientos contiene información sobre el mundo, incluidos los hechos que se sabe que son verdaderos y las relaciones entre los hechos.
El motor de inferencia combina los patrones con el conocimiento de la base de conocimientos para inferir nuevos hechos que podrían no haber sido observados directamente.
Por último, el planificador construye y ejecuta planes para alcanzar los objetivos.
El proceso de creación de los algoritmos de inteligencia artificial
El proceso de creación de algoritmos de inteligencia artificial es sencillo en teoría pero complejo en su ejecución.
Requiere conocimientos de aprendizaje automático, procesamiento de imágenes, estadística y probabilidad, así como mucha paciencia y trabajo duro.
Una vez construido el algoritmo, los resultados son analizados cuidadosamente por los científicos para determinar si será útil en diferentes campos.
El objetivo de este artículo es ofrecerte una breve visión general de este proceso para que puedas crear tus propios algoritmos de Inteligencia Artificial e incluso realizar investigaciones para este tipo de proyectos.
Tareas, conocimientos y algoritmos El primer paso para crear algoritmos de Inteligencia Artificial es definir la tarea que debe realizar.
Para ello, hay que establecer un objetivo, que debe ser muy específico y medible para poder evaluar el éxito del proyecto.
Después, hay que identificar los conocimientos necesarios para realizar la tarea y recopilar todos los datos disponibles sobre el tema.
Por ejemplo, si tu tarea es desarrollar algoritmos de Inteligencia Artificial que pueda identificar imágenes basándose en su contenido, necesitas saber qué hace que un gato parezca un gato y cómo se comportan los gatos en diversas situaciones.
Una vez recopilada toda esta información se realiza el algoritmo.
Diferentes tipos de algoritmos de inteligencia artificial
Los algoritmos de inteligencia artificial pueden clasificarse en varios tipos.
Entre ellos están el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
Aprendizaje supervisado El aprendizaje supervisado es un tipo de algoritmo en el que el sistema recibe datos de entrada y los utiliza para predecir una salida para esos datos.
Un ejemplo de aprendizaje supervisado es un filtro de spam, que recibe correos electrónicos y filtra los que se identifican como spam para que los usuarios no los vean.
Aprendizaje no supervisado Los sistemas de aprendizaje no supervisado identifican patrones en los datos sin recibir información sobre lo que representan los datos o cómo deberían ser.
Un ejemplo es un sistema que identifica objetos en imágenes.
Aprendizaje por refuerzo Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo toman decisiones seleccionando acciones basadas en los cambios esperados en una función de recompensa a lo largo del tiempo.
Una aplicación de robótica podría utilizar el aprendizaje por refuerzo para elegir acciones basadas en la probabilidad de ganar un juego o completar una tarea.
Cómo determinar si quieres algoritmos de Inteligencia Artificial para tu problema
Hay varios factores que pueden hacer que quieras algoritmos de Inteligencia Artificial para tu problema.
Voy a enumerar algunos:
Tiempo: Si tu problema implica mucho tiempo de cálculo, un algoritmo sería deseable.
Trazabilidad: Si tu problema es demasiado complicado, un algoritmo sería deseable.
Complejidad: Si su problema es demasiado complicado para entenderlo completamente, sería deseable un algoritmo.
Probabilidad: Si hay algún elemento de aleatoriedad, sería deseable un algoritmo.
Resolver el problema con exactitud: Si se quieren encontrar soluciones exactas, se necesita un algoritmo.
Resolver el problema de forma aproximada: Si no se pueden encontrar soluciones exactas y se necesitan soluciones aproximadas, entonces se necesita un algoritmo.
Algoritmos de ofuscación de código
Los algoritmos de ofuscación de código permiten a un programador codificar el código informático de forma que no sea legible para los humanos.
La palabra «ofuscar» significa aquí «hacer (algo) oscuro o poco claro».
Esto puede ser útil para proteger el código fuente patentado de ser robado o sometido a ingeniería inversa por los competidores o los hackers.
La idea es proteger el algoritmo y el concepto que lo sustenta, al tiempo que se dificulta al máximo la lectura y comprensión del código real.
Los algoritmos de ofuscación de código se utilizan en el desarrollo de software y en esquemas de protección de software, pero son los más utilizados por los desarrolladores de malware para proteger su software malicioso de los programas antivirus.
El software malicioso, como los virus y los troyanos, puede detectarse a veces comparándolo con muestras conocidas de código malicioso, pero esto sólo funciona si la muestra está disponible para su análisis.
Si el código malicioso ha sido ofuscado, parecerá diferente del malware conocido y evadirá la detección de los programas antivirus.
Además de su uso en la protección de secretos comerciales, las técnicas de ofuscación también son utilizadas por algunos artistas y escritores que desean conservar los derechos de autor de su obra al mismo tiempo que evitan las copias.
Por ejemplo, un programador puede querer publicar el código fuente como código abierto y mantener en secreto los binarios compilados.
Explicación de cómo funciona la gestión de derechos digitales.
Un sistema de gestión de derechos digitales (DRM) es un conjunto de tecnologías que controlan el acceso a materiales protegidos por derechos de autor.
También se suele llamar «protección anticopia» o «cerraduras digitales».
La idea que subyace a la DRM es garantizar que los titulares de los derechos de autor reciban la mayor compensación posible por su trabajo.
El problema es que la DRM también puede utilizarse para incomodar a los clientes honestos, limitar la competencia y reducir las posibilidades de elección de los clientes.
Además, muchos sistemas de DRM no consiguen su propósito, ya que pueden ser derrotados por cualquiera con un poco de conocimiento y la voluntad de infringir la ley.
Qué es la DRM y cómo funciona?
El término «gestión de derechos digitales» engloba una amplia gama de tecnologías destinadas a controlar las copias físicas y digitales de las obras protegidas por derechos de autor.
La idea general es permitir que el propietario del medio controle cómo se utiliza, pero no necesariamente impedir el uso autorizado.
Por ejemplo, si compras un libro en una librería, eres libre de leerlo una vez que salgas de la tienda, pero es la tienda la que establece las condiciones.
No puedes copiar el libro y venderlo en eBay.
Conclusión: Una visión general de los algoritmos de inteligencia artificial
Los algoritmos de inteligencia artificial es un conjunto de reglas para llevar a cabo una tarea determinada y se basa en la lógica de los ordenadores.
Un algoritmo puede expresarse de muchas maneras diferentes. Sin embargo, no es un programa, un código o un ordenador.
Al igual que no necesitas saber cómo tu microondas calienta la comida o tu aire acondicionado enfría el aire para poder utilizarlos, tenemos algoritmos que lo hacen automáticamente por nosotros.
