what is artificial intelligence
Aprenda qué es la inteligencia artificial (IA), los elementos de la inteligencia y los subcampos de la IA como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la PNL, etc.
El sistema de redes informáticas ha mejorado el estilo de vida humano al proporcionar diferentes tipos de aparatos y dispositivos que reducen los esfuerzos físicos y mentales humanos para realizar diferentes tareas. La inteligencia artificial es el siguiente paso en este proceso para hacerlo más efectivo mediante la aplicación de tecnologías lógicas, analíticas y más productivas en este esfuerzo.
Este tutorial explicará qué es la inteligencia artificial y su definición y componentes con la ayuda de diferentes ejemplos. También exploraremos la diferencia entre inteligencia humana y de máquina.
Lo que vas a aprender:
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
Hay varias definiciones técnicas disponibles para describir la inteligencia artificial, pero todas son muy complejas y confusas. Desarrollaremos la definición en palabras simples para su mejor comprensión.
Los humanos son considerados como las especies más inteligentes de esta tierra, ya que pueden resolver cualquier problema y analizar big data con sus habilidades como pensamiento analítico, razonamiento lógico, conocimiento estadístico e inteligencia matemática o computacional.
Teniendo en cuenta todas estas combinaciones de habilidades, se desarrolla inteligencia artificial para máquinas y robots que imponen la capacidad de resolver problemas complejos en las máquinas tan similares a los que pueden hacer los humanos.
La inteligencia artificial es aplicable en todos los campos, incluido el campo de la medicina, automóviles, aplicaciones de estilo de vida diario, electrónica, comunicaciones y sistemas de redes informáticas.
Entonces técnicamente el La IA en el contexto de las redes informáticas se puede definir como los dispositivos informáticos y el sistema de redes que pueden comprender los datos sin procesar con precisión, recopilar información útil de esos datos y luego usar esos hallazgos para lograr la solución final. y asignación del problema con un enfoque flexible y soluciones fácilmente adaptables.
Elementos de inteligencia
# 1) Razonamiento: Es el procedimiento que nos facilita brindar los criterios y pautas básicos para emitir un juicio, predicción y toma de decisiones en cualquier problema.
El razonamiento puede ser de dos tipos, uno es el razonamiento generalizado que se basa en las incidencias y declaraciones generales observadas. La conclusión puede ser falsa a veces en este caso. El otro es el razonamiento lógico, que se basa en hechos, cifras y enunciados específicos e incidencias específicas, mencionadas y observadas. Por tanto, la conclusión es correcta y lógica en este caso.
# 2) Aprendizaje: Es la acción de adquirir conocimiento y desarrollo de habilidades de diversas fuentes como libros, verdaderos incidentes de la vida, experiencias, ser enseñado por algunos expertos, etc. El aprendizaje potencia el conocimiento de la persona en campos que desconoce.
La capacidad de aprendizaje es demostrada no solo por los humanos sino también por algunos de los animales y los sistemas inteligentes artificiales poseen esta habilidad.
El aprendizaje es de diferentes tipos, como se enumera a continuación:
- El aprendizaje del habla en audio se basa en el proceso en el que algún maestro está dando una conferencia, luego los estudiantes audibles lo escuchan, lo memorizan y luego lo usan para obtener conocimiento de él.
- El aprendizaje lineal se basa en memorizar el conjunto de eventos que la persona ha encontrado y aprendido de él.
- El aprendizaje por observación significa aprender observando el comportamiento y las expresiones faciales de otras personas o criaturas como los animales. Por ejemplo, el niño pequeño aprende a hablar imitando a sus padres.
- El aprendizaje perceptivo se basa en aprender identificando y clasificando las imágenes y los objetos y memorizándolos.
- El aprendizaje relacional se basa en aprender de incidentes y errores pasados y hacer esfuerzos para improvisarlos.
- El aprendizaje espacial significa aprender de elementos visuales como imágenes, videos, colores, mapas, películas, etc., lo que ayudará a las personas a crear una imagen de aquellos en mente siempre que sea necesario para futuras referencias.
# 3) Resolución de problemas: Es el proceso de identificar la causa del problema y encontrar una posible forma de resolverlo. Esto se hace analizando el problema, tomando decisiones y luego encontrando más de una solución para llegar a la solución final y más adecuada al problema.
El lema final aquí es encontrar la mejor solución entre las disponibles para lograr los mejores resultados de resolución de problemas en un tiempo mínimo.
# 4) Percepción: Es el fenómeno de obtener, hacer una inferencia, elegir y sistematizar los datos útiles a partir del input bruto.
En los humanos, la percepción se deriva de las experiencias, los órganos de los sentidos y las condiciones situacionales del entorno. Pero en lo que respecta a la percepción de la inteligencia artificial, se adquiere mediante el mecanismo del sensor artificial en asociación con los datos de manera lógica.
# 5) Inteligencia lingüística: Es el fenómeno de la capacidad de uno para desplegar, descifrar, leer y escribir las cosas verbales en diferentes idiomas. Es el componente básico del modo de comunicación entre los dos o más individuos y el necesario también para la comprensión analítica y lógica.
Diferencia entre inteligencia humana y mecánica
Los siguientes puntos explican las diferencias:
#1) Hemos explicado anteriormente los componentes de la inteligencia humana sobre la base de los cuales el ser humano realiza diferentes tipos de tareas complejas y resuelve los diversos tipos de problemas distintivos en diversas situaciones.
#2) El ser humano desarrolla máquinas con inteligencia al igual que los humanos y también dan resultados al complejo problema en una medida muy cercana al igual que los humanos.
#3) Los humanos distinguen los datos por patrones visuales y de audio, situaciones pasadas y eventos de circunstancias, mientras que las máquinas con inteligencia artificial reconocen el problema y lo manejan en base a reglas predefinidas y datos acumulados.
#4) Los seres humanos memorizan los datos del pasado y los recuerdan tal como los aprendieron y los guardaron en el cerebro, pero las máquinas encontrarán los datos del pasado mediante la búsqueda de algoritmos.
#5) Con inteligencia lingüística, los humanos pueden incluso reconocer la imagen y las formas distorsionadas y los patrones faltantes de voz, datos e imágenes. Pero las máquinas no tienen esta inteligencia y utilizan la metodología de aprendizaje por computadora y el proceso de aprendizaje profundo que nuevamente involucra varios algoritmos para obtener los resultados deseados.
#6) Los seres humanos siempre siguen su instinto, visión, experiencia, situaciones de circunstancias, información circundante, datos visuales y brutos disponibles, y también las cosas que les han enseñado algunos maestros o ancianos para analizar, resolver cualquier problema y obtener resultados efectivos y significativos. de cualquier problema.
Por otro lado, las máquinas con inteligencia artificial en todos los niveles implementan los distintos algoritmos, pasos predefinidos, datos de la acumulación y aprendizaje automático para llegar a resultados útiles.
#7) Aunque el proceso seguido por las máquinas es complejo e implica mucho procedimiento, todavía dan los mejores resultados en caso de analizar la gran fuente de datos complejos y donde se necesita realizar tareas distintivas de diferentes campos en la misma instancia de tiempo de forma precisa y con precisión y dentro del plazo establecido.
La tasa de error en estos casos de máquinas es mucho menor que la de los humanos.
Subcampos de la inteligencia artificial
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# 1) Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es una característica de la inteligencia artificial que proporciona a la computadora la capacidad de recopilar datos automáticamente y aprender de la experiencia de los problemas o casos que han encontrado, en lugar de estar especialmente programados para realizar la tarea o el trabajo determinados.
El aprendizaje automático enfatiza el crecimiento de los algoritmos que pueden escudriñar los datos y hacer predicciones de ellos. El uso principal de esto es en la industria de la salud donde se usa para el diagnóstico de la enfermedad, interpretación de escaneos médicos, etc.
Reconocimiento de patrones es una subcategoría del aprendizaje automático. Puede describirse como el reconocimiento automático del plano a partir de los datos sin procesar utilizando algoritmos informáticos.
Un patrón puede ser una serie persistente de datos a lo largo del tiempo que se utiliza para predecir una secuencia de eventos y tendencias, características particulares de las características de las imágenes para identificar los objetos, combinación recurrente de palabras y oraciones para la asistencia del lenguaje, y puede ser un patrón específico. colección de acciones de personas en cualquier red que pueden indicar alguna actividad social y muchas más cosas.
El proceso de reconocimiento de patrones incluye varios pasos. Estos se explican a continuación:
(i) Adquisición y detección de datos: Esto incluye la recopilación de datos brutos como variables físicas, etc. y la medición de frecuencia, ancho de banda, resolución, etc. Los datos son de dos tipos: datos de entrenamiento y datos de aprendizaje.
Los datos de entrenamiento son aquellos en los que no se proporciona un etiquetado del conjunto de datos y el sistema aplica grupos para clasificarlos. Mientras que los datos de aprendizaje tienen un conjunto de datos bien etiquetado para que puedan usarse directamente con el clasificador.
(ii) Preprocesamiento de datos de entrada :Esto incluye filtrar los datos no deseados, como el ruido, de la fuente de entrada y se realiza mediante el procesamiento de la señal. En esta etapa, la filtración de patrones preexistentes en los datos de entrada también se realiza para futuras referencias.
(iii) Extracción de características :Se llevan a cabo varios algoritmos como un algoritmo de coincidencia de patrones para encontrar el patrón coincidente según se requiera en términos de características.
(iv) Clasificación :Con base en la salida de los algoritmos llevados a cabo y varios modelos aprendidos para obtener el patrón coincidente, se asigna la clase al patrón.
(v) Post-procesamiento :Aquí se presenta el resultado final y se asegurará que el resultado logrado es casi tan probable que sea necesario.
Modelo de reconocimiento de patrones:
(imagen fuente )
Como se muestra en la figura anterior, el extractor de características derivará las características de los datos sin procesar de entrada, como audio, imagen, video, sonido, etc.
Ahora, el clasificador recibirá x como valor de entrada y asignará diferentes categorías al valor de entrada como clase 1, clase 2…. clase C. en función de la clase de los datos, se realizan más reconocimientos y análisis del patrón.
Ejemplo de reconocimiento de forma de triángulo a través de este modelo:
El reconocimiento de patrones se utiliza en los procesadores de identificación y autenticación como el reconocimiento basado en voz y la autenticación facial, en los sistemas de defensa para el reconocimiento de objetivos y la guía de navegación y la industria del automóvil.
# 2) Aprendizaje profundo
Es el proceso de aprendizaje procesando y analizando los datos de entrada mediante varios métodos hasta que la máquina descubre la única salida deseable. También se conoce como el autoaprendizaje de las máquinas.
La máquina ejecuta varios programas y algoritmos aleatorios para mapear la secuencia de entrada sin procesar de los datos de entrada a la salida. Al implementar los diversos algoritmos como la neuroevolución y otros enfoques como el descenso de gradientes en una topología neuronal, la salida y se eleva finalmente a partir de la función de entrada desconocida f (x), suponiendo que xey están correlacionados.
Aquí, curiosamente, el trabajo de las redes neuronales es descubrir la función f correcta.
El aprendizaje profundo será testigo de todas las posibles características humanas y bases de datos de comportamiento y realizará un aprendizaje supervisado. Este proceso incluye:
- Detección de diferentes tipos de emociones y signos humanos.
- Identifique al ser humano y a los animales por las imágenes como por signos, marcas o características particulares.
- Reconocimiento de voz de diferentes hablantes y memorizarlos.
- Conversión de video y voz en datos de texto.
- Identificación de gestos correctos o incorrectos, clasificación de spam y casos de fraude (como reclamos de fraude).
Todas las demás características, incluidas las mencionadas anteriormente, se utilizan para preparar las redes neuronales artificiales mediante el aprendizaje profundo.
Análisis predictivo: Después de recopilar y aprender grandes conjuntos de datos, la agrupación de tipos similares de conjuntos de datos se realiza acercándose a los conjuntos de modelos disponibles, como comparar el tipo similar de conjuntos de voz, imágenes o documentos.
Dado que hemos realizado la clasificación y agrupación de los conjuntos de datos, abordaremos la predicción de eventos futuros que se basan en los fundamentos de los casos de eventos presentes estableciendo la correlación entre ambos. Recuerde que la decisión y el enfoque predictivos no tienen un límite de tiempo.
El único punto que debe tenerse en cuenta al hacer una predicción es que la salida debe tener algún sentido y debe ser lógica.
Al dar tomas repetitivas y autoanalizarse, la solución a los problemas se logrará con esto para las máquinas. El ejemplo del aprendizaje profundo es el reconocimiento de voz en los teléfonos, que permite que los teléfonos inteligentes comprendan un tipo diferente de acento del hablante y lo conviertan en un discurso significativo.
# 3) Redes neuronales
Las redes neuronales son el cerebro de la inteligencia artificial. Son los sistemas informáticos que son la réplica de las conexiones neuronales del cerebro humano. Las neuronas artificiales correspondientes del cerebro se conocen como perceptrón.
La pila de varios perceptrones que se unen forma las redes neuronales artificiales en las máquinas. Antes de dar un resultado deseable, las redes neuronales adquieren conocimiento procesando varios ejemplos de entrenamiento.
Con el uso de diferentes modelos de aprendizaje, este proceso de análisis de datos también dará una solución para muchas consultas asociadas que no fueron respondidas anteriormente.
El aprendizaje profundo en asociación con las redes neuronales puede desplegar las múltiples capas de datos ocultos, incluida la capa de salida de problemas complejos, y es una ayuda para los subcampos como el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora, etc.
(imagen fuente )
Los tipos anteriores de redes neuronales se componían de una entrada y una salida y la mayoría de las veces solo una capa oculta o una sola capa de perceptrón.
Las redes neuronales profundas se componen de más de una capa oculta entre las capas de entrada y salida. Por lo tanto, se requiere un proceso de aprendizaje profundo para desplegar las capas ocultas de la unidad de datos.
En el aprendizaje profundo de redes neuronales, cada capa está capacitada en el conjunto único de atributos, según las características de salida de las capas anteriores. Cuanto más se adentra en la red neuronal, el nodo adquiere la capacidad de reconocer atributos más complejos a medida que predicen y recombinan las salidas de todas las capas anteriores para producir la salida final más clara.
Todo este proceso se denomina jerarquía de características. y también conocida como la jerarquía de los conjuntos de datos complejos e intangibles. Mejora la capacidad de las redes neuronales profundas para manejar unidades de datos de dimensiones muy grandes y anchas que tienen miles de millones de restricciones que pasarán por las funciones lineales y no lineales.
El principal problema con el que la inteligencia de la máquina está luchando para resolver es manejar y administrar los datos no etiquetados y no estructurados en el mundo, que se extienden por todos los campos y países. Ahora, las redes neuronales tienen la capacidad de manejar la latencia y las características complejas de estos subconjuntos de datos.
El aprendizaje profundo en asociación con redes neuronales artificiales ha clasificado y caracterizado los datos sin nombre y en bruto que estaban en forma de imágenes, texto, audio, etc. en una base de datos relacional organizada con el etiquetado adecuado.
Por ejemplo, el aprendizaje profundo tomará como entrada las miles de imágenes en bruto, y luego las clasificará en función de sus características básicas y personajes como todos los animales como perros por un lado, seres no vivos como muebles en una esquina y todas las fotos de tu familia en el tercer lado completa así la foto general, que también se conoce como álbumes de fotos inteligentes.
Otro ejemplo, Consideremos el caso de datos de texto como entrada donde tenemos miles de correos electrónicos. Aquí, el aprendizaje profundo agrupará los correos electrónicos en diferentes categorías, como correos electrónicos primarios, sociales, promocionales y de spam según su contenido.
Redes neuronales feedforward: El objetivo del uso de las redes neuronales es lograr el resultado final con un error mínimo y un alto nivel de precisión.
Este procedimiento implica muchos pasos y cada uno de los niveles incluye la predicción, la gestión de errores y las actualizaciones de ponderación, lo que supone un ligero incremento del coeficiente, ya que se moverá lentamente hacia las características deseables.
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En el punto de partida de las redes neuronales, no sabe qué peso y subconjuntos de datos harán que convierta la entrada en las mejores predicciones adecuadas. Por lo tanto, considerará todo tipo de subconjuntos de datos y ponderaciones como modelos para realizar predicciones secuencialmente para lograr el mejor resultado y aprender cada vez de su error.
Por ejemplo, Podemos referirnos a las redes neuronales con los niños pequeños como cuando nacen, no saben nada del mundo que los rodea y no tienen inteligencia pero a medida que envejecen aprenden de sus experiencias de vida y errores para convertirse en mejores humanos e intelectuales.
La arquitectura de la red de alimentación directa se muestra a continuación mediante una expresión matemática:
Entrada * peso = predicción
Entonces,
Verdad fundamental - predicción = error
Entonces,
Error * contribución del peso al error = ajuste
Esto se puede explicar aquí, el conjunto de datos de entrada los mapeará con los coeficientes para obtener las múltiples predicciones para la red.
Ahora la predicción se compara con los hechos básicos que se toman de los escenarios en tiempo real, los hechos terminan la experiencia para encontrar la tasa de error. Los ajustes se realizan para hacer frente al error y relacionar la contribución de los pesos en él.
Estas tres funciones son los tres bloques de construcción centrales de las redes neuronales que puntúan la entrada, evalúan la pérdida e implementan una actualización del modelo.
Por tanto, es un circuito de retroalimentación que recompensa los coeficientes que apoyan la realización de las predicciones correctas y descarta los coeficientes que conducen a errores.
El reconocimiento de escritura a mano, reconocimiento facial y de firma digital, identificación de patrones faltantes son algunos de los ejemplos en tiempo real de redes neuronales.
# 4) Computación cognitiva
El propósito de este componente de la inteligencia artificial es iniciar y acelerar la interacción para completar tareas complejas y resolver problemas entre humanos y máquinas.
Mientras trabajan en varios tipos de tareas con humanos, las máquinas aprenden y comprenden el comportamiento humano, los sentimientos en diversas condiciones distintivas y recrean el proceso de pensamiento de los humanos en un modelo de computadora.
Al practicar esto, la máquina adquiere la capacidad de comprender el lenguaje humano y los reflejos de la imagen. Por lo tanto, el pensamiento cognitivo junto con la inteligencia artificial pueden crear un producto que tendrá acciones similares a las humanas y también puede tener capacidades de manejo de datos.
La informática cognitiva es capaz de tomar decisiones precisas en caso de problemas complejos. Así se aplica en el área que necesita mejorar las soluciones con costos óptimos y se adquiere analizando el lenguaje natural y el aprendizaje basado en evidencias.
Por ejemplo, Google Assistant es un gran ejemplo de computación cognitiva.
# 5) Procesamiento del lenguaje natural
Con esta característica de la inteligencia artificial, las computadoras pueden interpretar, identificar, localizar y procesar el lenguaje y el habla humanos.
El concepto detrás de la introducción de este componente es hacer que la interacción entre las máquinas y el lenguaje humano sea perfecta y las computadoras serán capaces de entregar respuestas lógicas hacia el habla o consulta humana.
El enfoque del procesamiento del lenguaje natural en la sección verbal y escrita de los lenguajes humanos significa modos activos y pasivos de usar algoritmos.
Natural Language Generation (NLG) procesará y decodificará las oraciones y palabras que los humanos solían hablar (comunicación verbal) mientras que NaturalLanguage Understanding (NLU) enfatizará el vocabulario escrito para traducir el idioma en el texto o píxeles que pueden ser entendidos por máquinas.
Las aplicaciones basadas en interfaces gráficas de usuario (GUI) de las máquinas son el mejor ejemplo de procesamiento del lenguaje natural.
Los diversos tipos de traductores que convierten un idioma en otro son ejemplos del sistema de procesamiento del lenguaje natural. La función de Google de asistente de voz y motor de búsqueda por voz también es un ejemplo de esto.
# 6) Visión por computadora
La visión por computadora es una parte muy vital de la inteligencia artificial, ya que facilita que la computadora reconozca, analice e interprete automáticamente los datos visuales de las imágenes y visuales del mundo real al capturarlos e interceptarlos.
Incorpora las habilidades de aprendizaje profundo y reconocimiento de patrones para extraer el contenido de las imágenes de cualquier dato proporcionado, incluidas imágenes o archivos de video dentro de un documento PDF, documento de Word, documento PPT, archivo XL, gráficos e imágenes, etc.
Supongamos que tenemos una imagen compleja de un conjunto de cosas, entonces solo ver la imagen y memorizarla no es fácilmente posible para todos. La visión por computadora puede incorporar una serie de transformaciones a la imagen para extraer el detalle de bits y bytes sobre ella como los bordes afilados de los objetos, el diseño o color inusual utilizado, etc.
Esto se hace usando varios algoritmos aplicando expresiones matemáticas y estadísticas. Los robots hacen uso de tecnología de visión por computadora para ver el mundo y actuar en situaciones en tiempo real.
La aplicación de este componente se usa ampliamente en la industria de la salud para analizar el estado de salud del paciente mediante una resonancia magnética, rayos X, etc. También se usa en la industria del automóvil para tratar con vehículos controlados por computadora y drones.
Conclusión
En este tutorial, primero, hemos explicado los diversos elementos de la inteligencia con un diagrama y su importancia para aplicar la inteligencia en situaciones de la vida real para obtener los resultados deseados.
Luego, hemos explorado en detalle los diversos subcampos de la inteligencia artificial y su importancia en la inteligencia de las máquinas y el mundo real con la ayuda de expresiones matemáticas, aplicaciones en tiempo real y varios ejemplos.
También hemos aprendido en detalle sobre el aprendizaje automático, el reconocimiento de patrones y los conceptos de redes neuronales de la inteligencia artificial, que juegan un papel muy importante en todas las aplicaciones de la inteligencia artificial.
En la parte sucesiva de este tutorial, exploraremos en detalle la aplicación de la inteligencia artificial.
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