Imagina replicar tus procesos racionales, ideas e impulsos en un dispositivo tecnológico que te sobreviva tras tu muerte. Algo parecido a congelar tu cerebro.
Sí: la inteligencia artificial busca la eternidad recreando tus redes neuronales.
¿Qué son las redes neuronales artificiales?
Las redes neuronales artificiales buscan reproducir tu sistema nervioso dentro de un dispositivo tecnológico.
¿Con qué?
Con matemáticas.
¿Cómo funcionan?
De la misma manera que funcionan las neuronas de los seres vivos: a través de intrincadas estructuras de conexiones que se coordinan entre sí para repartirse tareas específicas que permiten articular ideas y retener/analizar información,
¿O sea?
Las redes neuronales artificiales buscan reproducir lo que a ti te hace aprender, pensar e imaginar para que también hagan aprender, pensar e imaginar a una máquina.
¿Se ha conseguido reproducir fielmente un cerebro humano?
Hasta ahora ese escenario es meramente un sueño, aunque la inteligencia artificial se ha desarrollado tan rápido que soñarlo no resulta exagerado.
¿Para qué sirven hoy las redes neuronales artificiales?
Su aplicación actual es más bien práctica y se relaciona con eficientar la tecnología.
La forma en la que lo hacen parte de un principio básico: a partir de ciertos parámetros dados, la inteligencia artificial debe enfrentarse con un problema y encontrar cómo combinarse para resolverlo correctamente.
Y su desarrollo está en perfeccionamiento constante, pues ¡las redes neuronales artificiales pueden aprender! Si les enseñas, cada vez se vuelven más inteligentes y capaces de resolver con éxito problemas más complejos.
¿Cómo se educa a la inteligencia artificial?
Igual que a la niñez: mediante sistemas educativos trazados para el correcto desarrollo de su incipiente cerebro artificial. Y por lo tanto, ocurre lo mismo que con los humanos: hay diversas posturas y escuelas sobre cuál debe ser la educación correcta.
Para hacer que las redes neuronales artificiales aprendan, existen tres grandes sistemas:
1.- Aprendizaje Supervisado: el entrenador revisa y selecciona la información antes de soltarla, de tal manera que la red neuronal artificial va aprendiendo a realizar conexiones precisas a partir de información previamente clasificada.
Es un tipo de aprendizaje donde se educa a la inteligencia artificial para pensar de maneras predeterminadas. Un ejemplo es el algoritmo de Spotify, que recibe el tipo de música que reproduces a través de etiquetas que compara con etiquetas afines para recomendarte artistas cuya probabilidad de que te gusten es muy alta.
2.- Sin supervisar: el entrenador no selecciona la información y permite que la red neuronal artificial la reciba sin clasificar, con libertad de que ella misma establezca asociaciones propias y sea capaz de adaptar sus comportamientos y respuestas a distintas circunstancias.
En este tipo de aprendizaje no existe influencia externa para determinar una manera de reaccionar. La idea es que la inteligencia artificial sea libre de explorar sin limitantes cosas ocultas detrás de los datos evidentes, como, por ejemplo, comportamientos virtuales de clientes potenciales para extraer información sorprendente y original, nunca antes explorada, que permita trazar innovadoras estrategias de negocio.
3.- Reforzado: el entrenador adopta una estrategia de premio y castigo.
Pensemos en ajedrez: enseñas a tu inteligencia artificial reglas, movimientos de las piezas y la pones a jugar. Al principio, la vencen en pocos movimientos, pero poco a poco va encontrando las mejores maneras de defenderse y atacar al rival. Va registrando en su comportamiento todas las combinaciones que funcionan y eliminando las que no funcionan hasta que, tras millones de partidas, se convierte en una red neuronal artificial tan perfecta ajedrecista que no existe red neuronal humana capaz de derrotarla.
Dentro de los métodos educativos para la inteligencia artificial, existen múltiples subdivisiones y desarrollos muy específicos. Si te interesa profundizar en el tema, te recomendamos consultar de forma gratuita el libro Inteligencia artificial, principios y aplicaciones (Escuela Politécnica Nacional; 2014) del doctor Hugo A. Banda Gamboa.
¿Cómo aprendo/perfecciono a programar inteligencia artificial?
Programar inteligencia artificial se ha convertido en una de las áreas de mayor oportunidad y crecimiento en la industria tecnológica.
CodersLink te ofrece continuamente tutoriales que te permiten actualizar y potenciar tu carrera como programador de tal manera que puedas conseguir un mejor empleo.
La programación de inteligencia artificial suele asociarse con Python, lenguaje de código abierto que funciona guiado por dos fundamentos que al mismo son declaraciones de principios:
DRY: Don’t Repeat Yourself, que te garantiza originalidad.
RAD: Rapid Application Development, que te permite avanzar rápidamente con eficacia.
Sin embargo, existen otros lenguajes para programar inteligencia artificial con los que quizá no estás familiarizado.
Te dejamos tres:
Se especializa en analizar estadísticas y procesar grandes volúmenes de datos.
Su aplicación permite mejorar la experiencia del usuario, además de que su dominio es indispensable en la industria digital.
Su desarrollo está pensado para la medicina y se distingue por su sorprendente capacidad de detectar y enmendar errores durante los procesos
¿Cuál es el futuro de las redes neuronales artificiales?
La eternidad.
Por más desproporcionado que suene, ésa es la idea:
En un dispositivo tecnológico replicar las maneras exactas en que tu cerebro funciona, con toda su carga individual y única de imaginación, estímulo y pensamiento.
¿Y por qué me interesaría una eternidad de inteligencia artificial?
A nivel general, quizá porque significa un acontecimiento histórico: tecnología y misticismo en diálogo íntimo.
Y a nivel personal, quizá te interese que tu descendencia posea un objeto en donde haya quedado “congelado” tu cerebro.
Piensa que el funcionamiento de tus redes neuronales habrá sido reproducido artificialmente; por lo tanto, varios años después de tu muerte, tu nieta podrá preguntar algo a un dispositivo que le responda con tu misma voz, con tus mismas palabras, con las mismas inflexiones, con las mismas pausas, con las mismas ideas, exactamente lo que tú le hubieras dicho.
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