Actividades de la IA
Bases de la Inteligencia Artificial
Las bases de la inteligencia artificial son algoritmos inteligentes, aprendizaje automático, redes neuronales y el acceso a grandes cantidades de datos, los cuales trabajan en conjunto para capacitar a las máquinas en la realización de tareas complejas.
Lo que la IA busca es mejorar la eficiencia y la productividad en diversos ámbitos de la vida cotidiana.
Tanto los fundamentos teóricos y prácticos que sustentan el desarrollo y la aplicación de sistemas inteligentes, donde el aprendizaje automático desarrolla algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender patrones y tomar decisiones basadas en datos, sin la necesidad de una programación explícita.
La inteligencia artificial es un campo de estudio que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que requieran inteligencia humana, lo que implica que la IA tiene la capacidad de aprender, razonar y tomar decisiones basadas en datos y algoritmos. Esta ha evolucionado debido a las teorías y enfoques como lo son el aprendizaje automático, lógica simbólica, teoría de juegos y la computación evolutiva.
Entre algunas teorías en las que se sustenta la IA son:
Las teorías de la computación son fundamentales en el desarrollo y sustento de la inteligencia artificial, estudia los límites y capacidades de las máquinas para resolver problemas.
Por otro lado, la teoría de la complejidad se encarga de estudiar la dificultad de los problemas computacionales, lo que hace es clasificar los problemas en diferentes clases de complejidad como P aquellos que son resueltos en tiempo polinomial y NP aquellos que pueden ser verificados en tiempo polinomial.
De igual manera la teoría de la información, es fundamental para la IA, debido a que establece los fundamentos matemáticos, con la finalidad de medir la cantidad de información contenida en un mensaje o conjunto de datos, que es lo que hace la IA, comprende y procesa la información que existe en la base de datos y da respuesta a lo solicitado por el ser humano por lo que adquiere un aprendizaje automático.
Glosario Inteligencia Artificial
OpenAI: Es una organización de investigación en inteligencia artificial fundada en 2015 por Elon Musk, siendo uno de los principales accionistas, junto con un grupo de empresarios filántropos y expertos en la IA con nombres como Sam Almant, Ilya Sutskever, etc.
Estos han creado modelos de lenguaje natural avanzados, GPT-3 Y GPT-4 el motor que impulsa ChatGPT.
Inteligencia Artificial: Es un campo de información que se ocupa del desarrollo de sistemas y algoritmos que pueden realizar tareas que normalmente requiere inteligencia humana.
Al igual es un conjunto de tecnologías que permiten que las computadoras realicen una variedad de funciones avanzadas, incluida la capacidad de ver, comprender y traducir lenguaje hablado y escrito, analizar datos, hacer recomendaciones y mucho más. La IA es la columna vertebral de la innovación en la computación moderna, lo que libera valor para las personas y las empresas
Aprendizaje automático: Se encarga del desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender patrones y tomar decisiones basadas en datos. Es un subconjunto de inteligencia artificial que permite las mejoras mediante redes neuronales y aprendizaje profundo, sin tener que ser programado explícitamente, a través de la ingesta de grandes cantidades de datos.
Aprendizaje por refuerzo: El algoritmo recibe una retroalimentación ocasional para las interacciones con el entorno y aprende a evaluar mejor las posibilidades de éxito de las acciones individuales en las diversas situaciones.
Big Data: Son las grandes cantidades de datos que son demasiado grandes, complejos, de movimiento rápido o estructurados de manera débil con la finalidad de poder ser administrados y evaluados con sistemas de base de datos convencionales.
Bot: Un bot es un programa informático que procesa en gran medida tareas recurrentes de forma automática. Un ejemplo son los chatbots, gameboots, social
bots.
Algoritmo genético: técnica de optimización inspirada en la selección natural que utiliza operadores genéticos como mutación, recombinación y selección para encontrar soluciones a problemas complejos.
Redes neuronales artificiales: Modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, compuesto por capas de neuronas interconectadas que se utilizan en aplicaciones de aprendizaje profundo.
Modelos: Un modelo es un algoritmo matemático que se entrena en un conjunto de datos para hacer predicciones o tomar decisiones sobre nuevos datos. Un modelo de aprendizaje automático es esencialmente una representación matemática de un problema o una situación que se aprende a partir de los datos
Algoritmos: Es un conjunto ordenado de instrucciones o reglas bien definidas, para resolver un problema o realizar una tarea específica.
Modelos de lenguaje natural: Son algoritmos de procesamiento de texto que se utilizan para entender y generar contenido, se basan en técnicas de aprendizaje automático y estadísticas para analizar y predecir patrones en el lenguaje humano.
Elaboración Guión Audiovisual
“Huyendo del vacío”
Investigación teórica
La inteligencia artificial que genera imágenes representa uno de los avances notables en el campo de la informática, la IA actualmente tiene la capacidad de crear imágenes ha revolucionado campos como diseño gráfico, arte y entretenimiento, se basa en conceptos avanzados de aprendizaje automático y algoritmos sofisticados, para así crear imágenes realistas o fantásticas a partir de la descripción con textos.
Aprendizaje profundo
Es un método de la inteligencia artificial que enseña a las computadoras a procesar datos, este es una forma de aprendizaje automático que usa redes neuronales con varias capas profundas entre los nodos de entrada y salida, se crea un modelo que se puede usar para realizar predicciones preciosas según los datos ingresados. El aprendizaje profundo utiliza las redes neuronales, la salida de cada capa ingresa en la entrada de la siguiente, en cada uno de los ciclos existe una retroalimentación sobre la precisión de las predicciones del modelo para efectuar cambios en el peso de la conexión.
Los modelos del aprendizaje profundo son capaces de reconocer patrones complejos en imágenes textos, fondos y otros datos con la finalidad de generar información y predicciones precisas.
Redes Neuronales
Las redes neuronales en la aplicación de imágenes de la IA se utilizan para la clasificación de imágenes, procesan los datos de imagen y extraen características relevantes a diferentes niveles. Las redes generativas adversariales son las que se utilizan para generar imágenes realistas. Estas redes consisten en dos partes: uno que crea las imágenes y el que discrimina partes de la imagen para realizar con más precisión lo que se está pidiendo, lo que resulta un aprendizaje competitivo produciendo imágenes cada vez más realistas.
Son fundamentales para el procesamiento de imágenes capaces de capturar patrones visuales complejos a través de varias capas de filtrado y abstracción. Se requiere de una cantidad de datos de alta calidad para que la IA pueda generar imágenes con exactitud de lo que se está pidiendo.
Algoritmos: Un algoritmo es una serie de pasos organizados, que describe el proceso que se debe seguir, para dar solución a un problema específico. Suelen basarse en reglas y se construyen mediante un procesamiento interactivo para reconocer patrones y hacer predicciones.
Aprendizaje automático: Subconjunto de inteligencia artificial que permite que un sistema aprenda y mejore de forma autónoma mediante redes neuronales y aprendizaje profundo, sin tener que ser programado explícitamente, a través de la ingesta de grandes cantidades de datos.
Conocido como machine learning se enfoca en la creación de algoritmos capaces de “aprender” de los datos que consumen, identifican patrones en los datos para después usarlos en la generación de predicciones. Estos algoritmos tienen la capacidad de ajustar sus acciones con base en los patrones identificados, conforme recaban más datos, mejoran sus resultados, a mayor experiencia, mayor precisión.
Existen dos tipos de machine learning: aprendizaje automático supervisado y aprendizaje automático no supervisado, la diferencia entre los tipos de aprendizaje radica en que el primero requiere la intervención de un humano, mientras que el segundo funciona de manera completamente autónoma.
Procesamiento del lenguaje natural
El Procesamiento del Lenguaje Natural es el campo de conocimiento de la Inteligencia Artificial que se ocupa de investigar la manera de comunicar las máquinas con las personas mediante el uso de lenguas naturales, como el español, el inglés o el chino.
Componentes del procesamiento del lenguaje natural:
Análisis morfológico o léxico. Consiste en el análisis interno de las palabras que forman oraciones para extraer lemas, rasgos flexivos, unidades léxica compuestas. Es esencial para la información básica: categoría sintáctica y significado léxico.
Análisis sintáctico. Consiste en el análisis de la estructura de las oraciones de acuerdo con el modelo gramatical empleado (lógico o estadístico).
Análisis semántico. Proporciona la interpretación de las oraciones, una vez eliminadas las ambigüedades morfosintácticas.
Análisis pragmático. Incorpora el análisis del contexto de uso a la interpretación final. Aquí se incluye el tratamiento del lenguaje figurado (metáfora e ironía) como el conocimiento del mundo específico necesario para entender un texto especializado.(Moreno, 2021)
Visión por computadora
La visión por computadora es un campo de la inteligencia artificial asociado al análisis de imágenes y vídeos, que incluye un conjunto de técnicas que otorgan a la computadora la capacidad de «ver» y extraer información de aquello que se ha visto (IAAR, s.f.)
La Visión por computadora consiste en la extracción automatizada de información de las imágenes. Por información podemos entender casi cualquier cosa; desde modelos 3D, posición de la cámara, reconocimiento de objetos, y agrupación y búsqueda de contenido. También puede incluir la deformación de las imágenes, la eliminación de ruidos y la realidad aumentada. Muchas veces la Visión por computadora trata de imitar a la visión humana, pero otras ves la geometría o un enfoque más estadístico puede ser fundamental para resolver un problema. La Visión por computadora contiene una mezcla de programación, modelado y matemática que lo convierte en un campo de estudio sumamente atractivo (IAAR, s.f.).
Algoritmos de aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un tipo de algoritmo que se mejora automáticamente a sí mismo basado en la experiencia, gana experiencia al procesar los datos y luego modificándose basado en las propiedades de los datos. Existen diferentes tipos de aprendizaje automático, los cuales son:
Aprendizaje reforzado: donde el algoritmo ejecuta las acciones que serán las más recompensadas, que se utiliza normalmente en la IA para juegos o robots de navegación.
Aprendizaje automático no supervisado: se encuentran patrones en los datos no etiquetados al agrupar e identificar similitudes entre ellos.
Aprendizaje automático supervisado:analiza los datos etiquetados y aprende a asignar etiquetas de salida a datos de entrada. Se utiliza para clasificar y predecir. (Khan Academy, s.f)
Redes neuronales
Las redes neuronales en la aplicación de imágenes de la IA se utilizan para la clasificación de imágenes, procesan los datos de imagen y extraen características relevantes a diferentes niveles. Las redes generativas adversariales son las que se utilizan para generar imágenes realistas. Estas redes consisten en dos partes: uno que crea las imágenes y el que discrimina partes de la imagen para realizar con más precisión lo que se está pidiendo, lo que resulta un aprendizaje competitivo produciendo imágenes cada vez más realistas.
Son fundamentales para el procesamiento de imágenes capaces de capturar patrones visuales complejos a través de varias capas de filtrado y abstracción. Se requiere de una cantidad de datos de alta calidad para que la IA pueda generar imágenes con exactitud de lo que se está pidiendo.
Procesamiento del lenguaje natural
Es el campo de conocimiento de la inteligencia artificial que se ocupa de investigar la manera de comunicar a las máquinas con las personas, por medio del uso de lenguas naturales, como lo son el español, inglés. El procesamiento del lenguaje natural se compone de:
Análisis morfológico o léxico: El cual consiste en análisis interno de las palabras que forman raciones para extraer lexemas, unidades léxicas compuesta para la información básica.
Análisis sintáctico: Consiste en el análisis de la estructura de las oraciones.
Análisis semántico: proporciona la interpretación de las oraciones, con la finalidad de eliminar las ambigüedades.
Análisis pragmático: incorpora el análisis del contexto de uso a la interpretación final, dentro de este se incluye el tratamiento del lenguaje figurado. (Moreno, 2021)
Compresión de audio.
La compresión de audio es un proceso mediante el cual se reduce el tamaño de archivos de audio, con la finalidad de ahorrar durante la transmisión o almacenamiento de información en formato audio de banda ancha en la memoria.
Compresión de audio sin pérdidas: se puede recuperar la señal de salida a partir del archivo de audio comprimido de manera idéntica a nivel de bit, este proceso suele conseguir un índice de compresión entre 25 y 70 por ciento en contenidos de audios normales como la música.
Compresión de audio con pérdidas: conlleva a detrimentos irreversibles, aunque un índice de comprensión superior, una señal de audio comprimida no se puede reconstruir exactamente a su forma original. (NFON, s.f)
Guión.
“Huyendo del vacío”
Comentarios
Publicar un comentario