¿IA? ¿Qué es eso? IA para principiantes

Por el momento, la potente IA sigue en fase de desarrollo.

No se le asigna ninguna tarea predefinida. Por ejemplo, está diseñado para reconocer y evitar situaciones peligrosas de forma autónoma. También actúa solo en situaciones que normalmente requieren inteligencia humana.

Su objetivo es la búsqueda y solución de tareas de forma totalmente autónoma, por lo que también deben plantearse cuestiones éticas durante su despliegue. A continuación, los humanos deben evaluarlo en un uso supervisado, comprobar su fiabilidad e imponerle normas claras.

Esta versión más grande, que puede actuar de forma autónoma sin necesidad de una orden, se utilizará, por ejemplo, en el campo de la conducción autónoma.

Esta variante es la que actualmente podemos utilizar en cada vez más ámbitos de aplicación. Su función principal es prestar apoyo. Ya sea en el ámbito privado (por ejemplo, como asistentes de voz) o en el profesional (automatización o suministro de datos).

La diferencia importante aquí es que la inteligencia artificial se despliega bajo mando humano.

Los modelos mejoran con cada tarea y siguen aprendiendo.

Pero cada paso requiere una tarea humana, una orden humana.

Las personas deben marcar el camino.

Del mismo modo, la tecnología sólo se activa si cuenta con un conjunto predefinido de normas basadas en su modelo.

La IA predictiva utiliza datos históricos para predecir acontecimientos o tendencias futuros.

Utiliza el aprendizaje automático y modelos estadísticos para reconocer patrones en los datos y hacer predicciones.

Por ejemplo, puede utilizarse en medicina para diagnósticos, en gestión de flotas de vehículos para necesidades de mantenimiento o en finanzas para evaluar el riesgo crediticio.

La IA generativa, por su parte, genera nuevos datos o contenidos que se asemejan a los humanos o pueden ser utilizados por nosotros.

Su ámbito de responsabilidad es, por ejemplo, la creación de imágenes, música y vídeos o la simulación en formación e investigación.

Hay que imaginárselo todo en forma de fila:

• La tecnología recibe una base de datos de formación con una gran variedad de datos como páginas web, imágenes, textos, cifras u otra información relevante
• Mediante algoritmos, el sistema analiza los datos y crea modelos que pueden cumplir determinadas tareas en los ámbitos de aplicación descritos.
• El modelo creado aprende durante el entrenamiento. Debe reconocer correlaciones, patrones y estructuras en grandes cantidades de datos y convertirlos en reglas generales para sí mismo.
• Tras el entrenamiento, el modelo finalizado puede procesar consultas aplicando los patrones aprendidos a nuevos datos y tareas y proporcionando los resultados.

Prácticamente del mismo modo que los humanos consultamos nuestra experiencia cuando vemos algo nuevo.

Comparamos este nuevo descubrimiento con algo que sabemos o hemos aprendido en el pasado.

El modelo también crea correlaciones a partir de los conocimientos existentes para generar respuestas o predicciones y adquiere nuevos conocimientos a través de la experiencia.

Las redes neuronales artificiales son los modelos similares a los humanos que se utilizan en la IA de aprendizaje profundo.

Se basan en la estructura del cerebro humano y constan de varias capas.

Aquí hay 3 capas que merece la pena conocer.

Existe la capa de entrada, que recibe los datos entrantes.

A continuación, la capa oculta. En esta capa tienen lugar el procesamiento de datos y el reconocimiento de patrones.

La tercera capa es la capa de salida, que da salida a los datos y soluciones acabados.

Las NN son, por tanto, la base virtual y el hogar de la tecnología. (1)

La DL es un área subdividida del ML. Permite reconocer patrones y correlaciones en grandes cantidades de datos.

Por ejemplo, puede reconocer imágenes comparándolas con otras. Otro campo de aplicación es reconocer un determinado idioma y traducirlo a otro. (2)

ML es la tecnología que realiza el paso superior de nuestra serie. Desarrolla los algoritmos y los modelos que luego se entrenan con los datos. Es la tecnología que construye los modelos.

Al mismo tiempo, también posee los conocimientos fundamentales a partir de los cuales construye modelos.

La comprensión básica es, por ejemplo, la capacidad de interactuar, que el ML reconozca el lenguaje humano, lo entienda y pueda responder a él.

ChatGPT es un ejemplo práctico de ello.

Es una tecnología con la que puedes comunicarte normalmente como un ser humano.

Como su nombre indica: chatea. Puedes escribirle o hablarle verbalmente.

También dispone de reconocimiento de voz y salida de voz. (3)

Por supuesto, esto es sólo una representación simplificada de la tecnología para que pueda ver la conexión. Los sistemas en sí son complejos y tienen muchas más subáreas muy específicas.

También puedes crear tu propio modelo y suministrarle tus propios datos de entrenamiento. Esto le permite crear su propia IA para un propósito o tarea específicos. Los modelos complejos pueden programarse en Python, por ejemplo.

Pero, en general, no se necesitan conocimientos previos de programación o ingeniería de datos.

Desde el lanzamiento de ChatGPT, hemos visto nuevas ofertas y grandes innovaciones en IA cada día.

Creo que se está haciendo la pregunta en este contexto.

La aplicación seguirá desarrollándose por sí sola, siguiendo el camino del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en su conjunto.

Cada gran empresa quiere su propia versión, adaptada a su filosofía, a sus clientes y a sus propias necesidades.

Por ejemplo, su propia solución puede utilizar información personal. Si luego el cliente pide conocer más detalles sobre el producto, la tecnología puede responderle.

Le ayuda a mejorar la experiencia de compra.

El software necesita grandes cantidades de datos para la formación y como base para su trabajo. Estos datos deben almacenarse y protegerse. Y el enfoque descentralizado en varias ubicaciones siempre es mejor que el enfoque centralizado en una app integral.

Como la cantidad de datos, la transferencia al usuario y el rendimiento son limitados, disponemos de herramientas especializadas que pueden realizar tareas en determinados ámbitos. Este software está dirigido específicamente a su grupo objetivo.

Del mundo de la IA generativa, podemos mencionar la generación de textos.

Es decir, la capacidad de crear textos a partir de determinadas especificaciones y conocimientos de formación especializados. Una IA generativa que crea textos es claramente superior en esta aplicación y desafío a otra que crea imágenes. Lo mismo ocurre a la inversa, por supuesto.

Igual que los humanos tenemos habilidades y talentos especiales, creamos aplicaciones que pueden trabajar con nosotros en nuestro campo. Por tanto, la IA se utilizará sin duda en ámbitos del futuro que aún no podemos imaginar.

Basta con ignorar la avalancha de ofertas de diferentes herramientas y decantarse por los modelos grandes y sencillos.

Remontémonos al principio de la historia de la IA en sentido figurado.

Tome uno de los grandes modelos de IA de su elección. Por ejemplo ChatGPT, Gemini, Llama u otro.

Esta tecnología suele ser gratuita para un uso sencillo.

Da igual con qué empieces. Da igual que uses el móvil, la tableta o el ordenador.

Póngase manos a la obra y considere la aplicación como su asistente virtual y técnico.

Aprenderá los fundamentos y ámbitos de aplicación en interacción directa.

Hable con ella de temas y situaciones cotidianas. Aunque sea el tiempo. Pregúntale qué te interesa.

Por ejemplo, si tiene un problema con un sitio web cuando su teléfono móvil no funciona correctamente, es que ha estado buscando una función en alguna parte. Sólo tienes que pedirla.

Hay ciertas suposiciones de que la IA se hará cargo de la simple búsqueda en Google, por ejemplo. Yo mismo he notado claramente los efectos de la IA. Desde que empecé a utilizarla para mí, ya casi no busco en Google de la forma tradicional.

Por ejemplo, ahora mismo estoy escribiendo este post en Google Docs. Estoy tan absorto escribiendo que no encuentro una función que necesito en Docs. Voy a la IA y le pregunto dónde está y me lo dice. Tema terminado y a otra cosa.

Al utilizar la inteligencia artificial, puedes buscar en Google con mucha más precisión, por así decirlo, porque la IA entiende lo que quieres saber. En el contexto y el lenguaje que utilizas.

Ya sea por escrito o de viva voz. Puedes decirle lo que quieres saber a través del chat de voz y ahorrar tiempo de búsqueda y navegación.

Sólo trataré este punto brevemente. Este primer artículo sólo pretende recogerle desde 0 en el tema de la inteligencia artificial para principiantes.

Ahora mismo hay muchas aplicaciones posibles para utilizar el modelo en tu vida privada. Lo mismo puede decirse de tu vida profesional, aunque tu empresa aún esté en las primeras fases de desarrollo de una estrategia de IA.

He aquí algunos ejemplos, pero la actitud básica es lo que cuenta.

En un contexto puramente profesional, le ayudará a hacer lo que hace con mucha más rapidez y facilidad. Con el tiempo, esto se extenderá a todas las áreas de trabajo.

Por ejemplo, si trabaja en el sector de la transformación. En algún momento, la automatización le quitará todo el trabajo duro y agotador de encima y controlará el proceso y los productos.

En el caso de una tarea informática, se puede decir que se encarga de la transferencia de datos entre programas, preclasifica los correos electrónicos, se encarga de su archivo, etc.

Si trabajas en publicidad, la IA generativa puede ayudarte a crear imágenes o texto.

La inteligencia artificial ya se está abriendo camino en la esfera privada y este ámbito está llamado a expandirse. Por poner algunos ejemplos sencillos, aquí también.

Un asistente que coordina sus citas y le recuerda las citas con el médico. Que busca información importante para usted en los registros de datos.

Los proveedores de viajes están probando actualmente IA que le hacen ofertas de vacaciones a medida, basadas en sus viajes anteriores y sus deseos.

Ya que estamos con el tema tan de actualidad de las vacaciones. Una aplicación que recopila tus fotos de vacaciones, las fusiona en vídeos o corrige los errores ópticos y las sacudidas de la cámara.

Aquí también habrá más ofertas y muchas más opciones.

Por último, unos pequeños términos para su comprensión:

En pocas palabras, el chatbot es una mini IA que se ha colocado en un punto específico con un propósito concreto.

Por ejemplo, para guiarle como cliente a través de un sitio web, responder a preguntas sobre productos o grabar mensajes.

En la aplicación general, es un pequeño compañero para simplificar la experiencia del cliente. Algunos también te avisan cuando pausas el proceso de pedido en la tienda.

Además de esta función, hay muchas otras aplicaciones para los pequeños compañeros.

Si echa un vistazo más de cerca a la función, observará repetidamente cláusulas de exención de responsabilidad. El texto, unánime, indica que no debes fiarte completamente de las respuestas y que siempre debes comprobarlas de nuevo.

Entre los motivos de estos textos figuran las alucinaciones. Este término se utiliza, por ejemplo, para describir hechos falsos y detalles sin sentido.

Hay que entender que un modelo así no tiene conexión ni acceso al mundo real.

A la tecnología no le es posible experimentar una situación en la realidad. Por tanto, sólo puede referirse a sus datos, por ejemplo, basándose en estudios de casos. Como los niños, aprenden lo esencial del mundo, pero sin referirse a él.

Pero todos sabemos que describir una situación no es lo mismo que vivirla.

También es posible que la pregunta concreta no coincida con los datos de entrenamiento. Que no haya textos y preguntas de opción múltiple sobre estos temas, que algo se haya transferido incorrectamente a un patrón incorrecto u otras razones.

En mi opinión, las alucinaciones nos muestran los límites de la tecnología, que no debemos ignorar ni siquiera con entusiasmo.

La PNL es un elemento de la interacción lingüística y la capacidad, en primer lugar, de comprender el lenguaje que hablan las personas. Al mismo tiempo, reproducirlo de tal forma que la persona se sienta cómoda en la comunicación.

En pocas palabras, pretende imitar el habla natural y el proceso del habla de los seres humanos. (4)

Una palabra que nos suena extraña a los germanoparlantes, pero que describe un proceso que hacemos una y otra vez cuando tratamos con tecnología.

Una petición que se envía a una herramienta es una solicitud. Ya sea escrita o verbal.

Puede imaginarse que el “prompting” es un factor muy importante cuando se trata de los nuevos sistemas. Por eso se perfecciona y mejora constantemente entre los iniciados.

Quiere perseguir un objetivo concreto con su consulta.

Explíquele exactamente lo que busca y en qué circunstancias. Cuanto mejor describas la situación, mejor será el resultado final. (5)

Con el tiempo, encontrará sus propias mejores prácticas, su propia cartera y su propia guía definitiva a través de este nuevo mundo.

Gracias por sus comentarios.

Saludos cordiales

Florian

PD: Este texto no ha sido generado. Lo he escrito a partir de mi propia experiencia.