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Técnicas de la inteligencia artificial: ¿Cuáles son y para qué se utilizan?

Las técnicas de la inteligencia artificial hacen referencia a diferentes campos de investigación y de desarrollo de aplicación de la inteligencia artificial.

La IA es el tipo de inteligencia que demuestran los distintos artefactos creados por los humanos, normalmente referido a los sistemas informáticos.

Pero también hace referencia al ámbito de la investigación científica en la intención de crear entornos que hagan uso de dicha inteligencia.

El desarrollo de nuevos mecanismos y aplicaciones permitirá diseñar nuevos métodos de trabajar y comunicar con las máquinas y los entornos informáticos.

Se pretende que la IA se acerque al funcionamiento de la mente humana. Y se recurre a ella cuando se considera útil incorporar a un sistema de ordenadores un conocimiento o comportamiento ante los eventos que serían más propios de un ser humano.

15 técnicas de la Inteligencia Artificial

Según los expertos de GFI, Lisette Álvarez y Jesús Otero, “La inteligencia artificial es una de las disciplinas más sofisticadas creadas por el ser humano, por lo que su clasificación resulta compleja. Más allá de los enfoques académicos basados en los modos en los que operan los diferentes sistemas, estamos empezando a obtener resultados similares a los que observamos en las capacidades de la inteligencia humana: reconocimiento del entorno y percepción espacial, predicción y anticipación, entendimiento del lenguaje y capacidades de comunicación…”. Por lo tantol los campos de aplicación de la inteligencia artificial son muchos, y algunos están orientados a satisfacer necesidades muy distintas:

1. Machine learning o aprendizaje automático

En palabras de Álvarez y Otero, “el Machine Learning utiliza algoritmos orientados a la identificación de patrones en datos para generar predicciones, segmentar grupos de comportamiento homogéneo o identificar la solución más eficiente para una meta establecida”. El Machine Learning es la rama de la ciencia que busca el desarrollo de técnicas que permitan a los ordenadores aprender por sí mismos. Para ello se crean programas que pueden generalizar ciertas respuestas a partir de información sin estructurar, que se suministra como ejemplos. Con ello, se induce al conocimiento por parte del ordenador.

2. Fuzzy logic o lógica difusa

Conocida como lógica heurística. Esta técnica incide en lo relativo de un escenario observado como posición diferencial. Es un tipo de lógica que toma dos valores al azar, contextualizados y relacionados entre sí. Por ejemplo, considerar una persona de 2 metros como alta al haber tomado antes el valor de una persona de un metro como baja.

3. Vida artificial

Consiste en el estudio de la vida y de los entornos artificiales que muestran cualidades propias de los seres vivos en entornos de simulación.

4. Sistemas expertos

Hace referencia a un sistema de información que se basa en el conocimiento de un área de aplicación de gran complejidad y muy específica. Sirve como asistente consultor y experto para los usuarios de su interfaz.

Se recurre a la IA cuando se considera útil incorporar a un sistema de ordenadores un conocimiento o comportamiento ante los eventos que serían más propios de un ser humano

Son entornos que proporcionan respuestas sobre problemáticas muy específicas, pudiendo realizar inferencias muy parecidas a las de un ser humano acerca de los conocimientos concretos consultados. “En todos aquellos procesos que requieran la interacción entre personas y sistemas, el uso de inteligencia artificial permite identificar el usuario y adaptar los servicios a sus características y necesidades, maximizando el valor ofrecido en todo momento. Por ejemplo, mediante la aplicación de modelos predictivos, el sistema puede personalizar la experiencia para el usuario adaptando, por ejemplo, el catálogo de contenidos multimedia en base a los gustos del usuario, ofreciéndole así una experiencia única y personalizada”, aseguran los expertos de GFI.

5. Data Mining o minería de datos

Esta técnica consiste en la extracción discriminada de información que se encuentra implícita en los datos manejados. Dicha información, desconocida previamente, se destina a ser utilizada en algún otro proceso. La minería de datos sondea, prepara y explora los datos para poder extraer alguna información que se oculte en ellos. Para Álvarez y Otero, en la actualidad “ya no es necesario aprender a manejar herramientas y aplicaciones pues la inteligencia artificial nos permite interactuar con los datos mediante lenguaje natural con voz y texto, ahorrándonos tiempo en la gestión de datos”.

6. Redes Bayesianas

También conocidas como redes de creencia, estas redes son un modelo probabilístico multivariado, que relaciona un conjunto de variables de tipo aleatorio usando un grafo dirigido para indicar una influencia casual de manera explícita.

Con un motor de actualización de las probabilidades llamado el Teorema de Bayes, estas redes se convierten en una herramienta muy útil a la hora de calcular probabilidades en casos de nuevas evidencias. Es uno de los tipos de red que se denominan de tipo casual.

Técnicas de la inteligencia artificial: ¿Cuáles son y para qué se utilizan?

7. Ingeniería del conocimiento

Consiste en generar un nuevo conocimiento que no existía previamente. Se hace a partir de la información que se contiene en bases de datos de documentos y mediante el cruce de contenido de los archivos.

Es una técnica que se basa en la teoría de “actor-red”, poniendo de manifiesto redes y creando nuevas. También implica el ejercicio de la teoría de la “traducción-traslación”, acercando y poniendo en relación los actores, con el objetivo de producir una traducción en la que llevar los enunciados o modalidades hacia nuevos estadios evolutivos.

8. Redes neuronales artificiales

Estas redes son un paradigma del aprendizaje y los procesamientos automáticos, inspirado todo ello en el modo en que funciona el sistema nervioso de los animales. Consiste en un sistema de interconexión de neuronas en una red que colaboran entre ellas para crear una respuesta de salida.

9. Sistemas reactivos

Estos son sistemas de aplicación crítica, y un fallo o error puede acarrear consecuencias graves. Al punto de poner en riesgo las vidas humanas o el resultado de importantes inversiones económicas.

Su comportamiento en estos entornos, de tiempo real, se determina tanto por la sucesión de acciones que se ejecutan como por el momento en que cada una de ellas se sucede y son procesadas.

10. Sistemas basados en reglas

Consisten en modelos de representación del conocimiento que se usan de manera amplia. Son apropiados para escenarios en los que el conocimiento que se necesita representar surge de manera natural en una estructura de reglas.

11. Razonamiento basado en casos

Es un proceso para solucionar cuestiones basándose en soluciones de problemáticas anteriores. El razonamiento que se basa en casos se sirve de analogías para los nuevos razonamientos.

Se considera que no solo es una poderosa herramienta de cálculo para ordenadores. Sino que los seres humanos usan el mismo principio para la solución de problemas cotidianos.

12. Técnicas de Representación de Conocimiento

Es un sistema que sirve para analizar el modo de pensamiento de manera formal. Se usa un entorno de símbolos para la representación de un dominio de discurso, junto a las funciones que puedan inferir sobre los objetos procesados.

13. Redes semánticas

Son maneras de representación del conocimiento lingüístico para las que los conceptos y las interrelaciones entre ellos se representan mediante grafos. Son utilizadas para la representación de mapas conceptuales y mentales, entre otras funciones.

14. Lingüística computacional

Es un campo multidisciplinar de la lingüística aplicada en la informática. Se sirve de los sistemas informáticos para el estudio y el tratamiento del lenguaje. Para ello, se intenta modelar de manera lógica el lenguaje natural desde un punto de vista programable.

15. Procesamiento del lenguaje natural

Es una disciplina de la rama de la ingeniería para la lingüística computacional. Se utiliza para la formulación e investigación de mecanismos de eficacia informática para servicios de comunicación entre las personas o entre ellas y las máquinas usando lenguajes naturales.

Los campos de desarrollo e investigación de la inteligencia artificial sirven para el desarrollo de nuevos mecanismos y aplicaciones que permitan diseñar nuevos métodos de trabajar y comunicar con las máquinas y los entornos informáticos.

Redacción APD
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