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1<!DOCTYPE html><html lang=en><head><meta charset=utf-8><meta name=description content="Official Lonami's website"><meta name=viewport content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=yes"><title> Inteligencia artificial | Lonami's Blog </title><link rel=stylesheet href=/style.css><body><article><nav class=sections><ul class=left><li><a href=/>lonami's site</a><li><a href=/blog>blog</a><li><a href=/golb class=selected>golb</a></ul><div class=right><a href=https://github.com/LonamiWebs><img src=/img/github.svg alt=github></a><a href=/blog/atom.xml><img src=/img/rss.svg alt=rss></a></div></nav><main><h1 class=title>Inteligencia artificial</h1><div class=time><p>2016-02-24<p>last updated 2016-03-05</div><h2 id=indice>Índice</h2><ul><li><a href=https://lonami.dev/golb/inteligencia-artificial/#qu%C3%A9_es>Qué es</a><li><a href=https://lonami.dev/golb/inteligencia-artificial/#en_qu%C3%A9_consiste>En qué consiste</a><li><a href=https://lonami.dev/golb/inteligencia-artificial/#l%C3%ADmites>Límites</a><li><a href=https://lonami.dev/golb/inteligencia-artificial/#tipos_de_inteligencia_artificial>Tipos de inteligencia artificial</a><li><a href=https://lonami.dev/golb/inteligencia-artificial/#aplicaciones_pr%C3%A1cticas>Aplicaciones prácticas</a><li><a href=https://lonami.dev/golb/inteligencia-artificial/#implicaciones_%C3%A9ticas>Implicaciones éticas</a><li><a href=https://lonami.dev/golb/inteligencia-artificial/#ejemplos>Ejemplos</a><li><a href=https://lonami.dev/golb/inteligencia-artificial/#conceptos>Conceptos</a><li><a href=https://lonami.dev/golb/inteligencia-artificial/#fuentes>Fuentes</a></ul><h2 id=que-es>Qué es</h2><p>La inteligencia artificial es una rama apasionante que tiene su origen en la <strong>informática</strong> y se basa en el concepto de conseguir <em>emular</em><sup class=footnote-reference><a href=#1>1</a></sup> al cerebro humano, mediante el desarrollo un programa que sea capaz de <strong>aprender y mejorar por sí sólo</strong> (normalmente bajo algún tipo de supervisión)<p>Fue un concepto acuñado por <em>John McCarthy</em> en un congreso de informática de 1956, y desde entonces este campo ha crecido de manera exponencial con unas buenas previsiones de futuro.<p><img src=https://lonami.dev/golb/inteligencia-artificial/human_progress_edge.svg alt="Progreso humano en la inteligencia artificial"><p><em>Progreso humano en la inteligencia artificial. <a href=http://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1>Fuente</a></em><h2 id=en-que-consiste>En qué consiste</h2><p>La inteligencia artificial no consiste en escribir unas pautas fijas y finitas al igual que hacen la gran mayoría de programas, en los cuales introduces unos datos y producen siempre la misma salida, una salida predecible, programada e invariable, que además, tiene sus límites, ya que si introduces datos para los que la aplicación no está programada, esta aplicación no será capaz de manejarlos. No los entenderá y no producirá ningún resultado.<p>La inteligencia artificial consiste en dar un paso <strong>más allá</strong>. Una inteligencia artificial <em>entrenada</em> es capaz de manejar datos para los cuales no ha sido programada de manera explícita<sup class=footnote-reference><a href=#2>2</a></sup><h2 id=limites>Límites</h2><p>Actualmente, la inteligencia artificial se ve limitada por la velocidad y capacidad de los dispositivos (ordenadores, teléfonos inteligentes).<p>A día de hoy, ya hemos conseguido emular el cerebro de un gusano de un milímetro de longitud, que consiste de un total de trescientas dos neuronas. El <strong>cerebro humano</strong> contiene unas <strong>cien mil millones de neuronas</strong>.<p><img src=https://lonami.dev/golb/inteligencia-artificial/exponential_grow.gif alt="Progreso en la velocidad de los dispositivos"><p><em>Crecimiento en la velocidad de procesado de los dispositivos. <a href=http://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1>Fuente</a></em><p>Comparado con las neuronas de un cerebro humano (cuya velocidad<sup class=footnote-reference><a href=#3>3</a></sup> máxima oscilan entre los 200Hz), los procesadores de hoy en día (mucho más lentos que los que tendremos dentro de algunos años) ya tienen una velocidad superior a los 2Ghz, es decir, <strong>10 millones de veces</strong> más rápidos que las neuronas. Y la comunicación interna del cerebro, que oscila entre los 120m/s, queda infinitamente distante de la velocidad de los ordenadores que se comunican de manera óptica a la <strong>velocidad de la luz</strong>.<p>Además de todo esto, la capacidad de los dispositivos puede ser <strong>ampliada</strong>, a diferencia del cerebro que tiene un tamaño ya determinado. Y, por último, un procesador puede estar <strong>trabajando sin parar</strong> nunca, sin cansarse.<h2 id=tipos-de-inteligencia-artificial>Tipos de inteligencia artificial</h2><h3 id=segun-el-tipo-de-aprendizaje>Según el tipo de aprendizaje</h3><ul><li><strong>Aprendizaje supervisado</strong>: se le presenta una entrada de datos y produce una salida de los datos procesados, y un "tutor" es el que determina si la salida es correcta o no.<li><strong>Aprendizaje sin supervisar</strong>: se le presenta una entrada de datos sin presentarle ningún otro tipo de información, para que encuentre la estructura de los datos por sí sóla.<li><strong>Aprendizaje por refuerzo</strong>: un ordenador interactua con un entorno variable en el que debe llevar a cabo una tarea concreta, sin que un tutor le indique cómo explícitamente.</ul><h3 id=segun-la-forma-de-llevarlo-a-cabo-principales-metodos>Según la forma de llevarlo a cabo (principales métodos)</h3><ul><li><p><strong>Aprendizaje por árbol de decisiones</strong>. Este aprendizaje usa un árbol de decisiones, que almacena observaciones y conclusiones.</p> <p><img src=https://lonami.dev/golb/inteligencia-artificial/decision_tree.svg alt="Árbol de decisiones"><li><p><strong>Aprendizaje por asociación de reglas</strong>. Utilizado para descubrir relaciones en grandes bases de datos<sup class=footnote-reference><a href=#4>4</a></sup>.<li><p><strong>Red neuronal artificial (RNA)</strong>. Inspirado en redes neuronales biológicas**. Los cálculos se estructuran en un grupo de neuronas artificiales interconectadas.<li><p><strong>Programación lógica inductiva (PLI)</strong>. Se aproxima de manera hipotética, dado un transfondo lógico y una entrada, a una solución que no se le había presentado antes.<li><p><strong>Máquinas de soporte vectorial (MSV)</strong>. Se usan para clasificar y problemas que necesitan de regresión<sup class=footnote-reference><a href=#5>5</a></sup>. Dado una serie de ejemplos, una entrada será clasificada de una forma u otra.<li><p><em><strong>Clustering</strong></em>. Este tipo de análisis consiste en asignar observaciones a ciertas subcategorías (denominadas <em>clústeres</em>), para que aquellas que están en el mismo <em>clúster</em> sean similares**. Este tipo de aprendizaje es una técnica común en análisis estadístico.<li><p><strong>Redes bayesianas</strong>. Es un modelo probabilístico que organiza variables al azar según unas determinadas condiciones mediante un gráfico**. Un ejemplo de red bayesiana es el siguiente:</p> <p><img src=https://lonami.dev/golb/inteligencia-artificial/bayesian_network.svg alt="Red bayesiana"><li><p><strong>Algoritmos genéticos</strong>. Imita el proceso evolutivo de la selección natural, y usa métodos como la mutación para generar nuevos "genotipos" que, con algo de suerte, serán mejores en encontrar la solución correcta.</ul><h2 id=aplicaciones-practicas>Aplicaciones prácticas</h2><p>La inteligencia artificial ya se encuentra desde hace algún tiempo entre nosotros, como por ejemplo el archiconocido <strong>buscador Google</strong>, que filtra los resultados más relevantes mediante una inteligencia artificial. Otros ejemplos son el reconocimiento de caracteres a partir de una foto, o incluso reconocimiento del habla con <strong>asistentes virtuales como Cortana o Siri</strong>, en los videojuegos, en bolsa, en los <strong>hospitales</strong>, industria pesada, transportes, juguetes, música, aviación, robótica, filtros anti-spam... y un largo etcétera.<h2 id=implicaciones-eticas>Implicaciones éticas</h2><p>Una vez tengamos la tecnología necesaria para recrear un cerebro humano, si enseñáramos a esta inteligencia artificial al igual que un humano, ¿llegaría a tener <strong>sentimientos</strong>? ¿Sería consciente de su existencia? ¿Podría sentir felicidad, alegría, tristeza, enfado? ¿Tendría <strong>creatividad</strong>? ¿Derecho a propiedad? Si la respuesta es que sí, y es la respuesta más lógica, significa que, en realidad, los sentimientos no son nada más que una manera de entender las cosas. No tienen valor por sí mismos. Seríamos capaces de recrearlos, y tendrían el mismo valor que un sentimiento humano, aunque esa inteligencia viviera dentro de un ordenador. Y acabar con esta inteligencia sería acabar con esta vida, <strong>una vida</strong> casi, por no decir enteramente, <strong>humana</strong>. Además, todo esto implicaría que todo comportamiento humano es predecible. Por último, si esta inteligencia es realmente como un humano, al utilizarla, ¿la estaríamos esclavizando al obligarla a trabajar para nosotros? ¿En qué momento dejaremos de llamarlos "ordenadores" y comenzaremos a tratarles como "humanos"? ¿Será la humanidad capaz de adaptarse al cambio?<h2 id=ejemplos>Ejemplos</h2><p>En el siguiente algorítmo genético podemos ver como una figura aprende a saltar, obedeciendo a las leyes físicas (ver en <a href=https://youtu.be/Gl3EjiVlz_4>YouTube</a>):</p><iframe width=420 height=315 src=https://www.youtube.com/embed/Gl3EjiVlz_4 frameborder=0 allowfullscreen></iframe><p>Por el contrario, en el siguiente ejemplo, un algorítmo genético aprende a "luchar" contra otra figura: (ver en <a href=https://youtu.be/u2t77mQmJiY>YouTube</a>):</p><iframe width=560 height=315 src=https://www.youtube.com/embed/u2t77mQmJiY frameborder=0 allowfullscreen></iframe><p>Estos cuatro increíbles ejemplos siguientes muestran un proceso evolutivo similar al sufrido por cualquier tipo de ser (ver en <a href=https://youtu.be/GOFws_hhZs8>YouTube</a>):</p><iframe width=560 height=315 src=https://www.youtube.com/embed/GOFws_hhZs8 frameborder=0 allowfullscreen></iframe><iframe width=560 height=315 src=https://www.youtube.com/embed/31dsH2Fs1IQ frameborder=0 allowfullscreen></iframe><iframe width=560 height=315 src=https://www.youtube.com/embed/IVcvvqxtNwE frameborder=0 allowfullscreen></iframe><iframe width=560 height=315 src=https://www.youtube.com/embed/KrTbJUJsDSw frameborder=0 allowfullscreen></iframe><h2 id=conceptos>Conceptos</h2><div class=footnote-definition id=1><sup class=footnote-definition-label>1</sup><p><strong>Emular</strong>. Tratar de imitar un modelo, aproximarse a este. Copiar su comportamiento o incluso mejorarlo.</div><div class=footnote-definition id=2><sup class=footnote-definition-label>2</sup><p><strong>Explícito</strong>. Suceso que ocurre de manera previamente avisada de una forma directa, anticipado <em>sin rodeos</em>.</div><div class=footnote-definition id=3><sup class=footnote-definition-label>3</sup><p><strong>Velocidad (en hercios)</strong>. Número de cálculos realizados por segundo. Un procesador con una velocidad de 100Hz es capaz de realizar 100 cálculos por segundo.</div><div class=footnote-definition id=4><sup class=footnote-definition-label>4</sup><p><strong>Base de datos</strong>. Lugar en el que se almacena de manera estructurada una información, como por ejemplo un censo que indique el nombre de las personas, sus apellidos, edad, etcétera.</div><div class=footnote-definition id=5><sup class=footnote-definition-label>5</sup><p><strong>Regresión</strong>. Las pruebas de regresión consisten en someter a un programa a una serie de pruebas para descubrir fallos en este cometidos accidentalmente con anterioridad en versiones anteriores.</div><h2 id=fuentes>Fuentes</h2><ul><li><a href=http://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1>Evolución de la inteligencia artificial - Wait but why</a><li><a href=https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning><em>Machine learning</em> - Wikipedia</a></ul></main><footer><div><p>Share your thoughts, or simply come hang with me <a href=https://t.me/LonamiWebs><img src=/img/telegram.svg alt=Telegram></a> <a href=mailto:totufals@hotmail.com><img src=/img/mail.svg alt=Mail></a></div></footer></article><p class=abyss>Glaze into the abyss… Oh hi there!