Una de las definiciones de inteligencia que encontré en internet dice: Inteligencia, Facultad de la mente que permite aprender, entender, razonar, tomar decisiones y formarse una idea determinada de la realidad.
Ahora les leo una de las definiciones de inteligencia artificial que encontré y dice que:
La Inteligencia Artificial es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano.
Así que vamos acá con un disclaimer gigante: “El estado actual de la inteligencia artificial, está lejiiisimos de acercarse a lo que plantea la definición.”
Y aunque hoy sea muy común escuchar que un software tiene inteligencia artificial, en realidad tenemos que entender que es una frase usada dentro del marketing para llamar la atención, que suene a futurista, complejo y hacerlo más “vendible”.
Entonces lo que te venden como inteligencia artificial, en realidad no lo es. La verdadera inteligencia HOY es la que aportamos los humanos.
Lo que sí existe hoy, y está muy avanzado, es un área de estudio dentro de la inteligencia artificial que se llama machine learning, o aprendizaje automático.
Como funciona el aprendizaje automático
Para entender fácilmente cómo funciona hagamos una analogía con cómo aprendemos los humanos. Por ejemplo, ¿cómo aprendes a andar en bicicleta? Andando, practicando, cayéndote, todo eso nos da experiencia. Bueno, la experiencia pasada al mundo de las máquina serían los datos. Entonces lo que hace machine learning es aplicar operaciones matemáticas que se hacen sobre una entrada de datos.
Esto es lo que por ejemplo usan las redes sociales para sugerirte una relación de amistad, o sugerirte etiquetar a un amigo cuando subiste una foto. O cuando YouTube te sugiere videos que podrían gustarte.
Otro ejemplo, los vehículos de conducción autónoma, en los que por ejemplo Google viene trabajando hace años! Un día tenemos que a hacer un episodio hablando solo de esto porque es interesantísimo. Si les parece interesante escribanme diciendomelo y con gusto preparare un episodio sobre el tema!
Bueno ahora profundicemos un poco en como trabaja machine learning. Aunque OJO, acá voy a simplificar muchísimo como para que tengamos un conocimiento general que pueda ser entendido fácilmente así que no se asusten.
Supongamos que queremos hacer una aplicación en la que subimos una foto de una botella de vino y nos diga que vino es. En realidad esta aplicación ya existe, y yo la uso porque soy muy fanático del vino, la App se llama Vivino.
Si tuviéramos que programar esto desde cero, tendríamos que poder detectar la forma de la botella, la etiqueta, los colores, el fondo, otros objetos. Y en base a eso programar cómo sería cada vino.
Sería un trabajo de locos, casi imposible.
Entrenar un modelo con ejemplos
Ahora, ante este problema a alguien se le ocurrió otro enfoque, ¿y si en vez de programar como sería cada botella de vino, le damos a un programa ejemplos de fotos de botellas de vino y le decimos cuál es cada uno?
Con esto, el programa arma un modelo y al procesar fotos les asigna una probabilidad de que sea un vino en particular basado en el porcentaje de similitud que tenga.
Cada vez que le demos un ejemplo lo que estaremos haciendo es entrenar al modelo. Y cuantos más ejemplos y de mejor calidad le demos al programa, mejor va a funcionar.
Estos ejemplos son llamados training set.
Y acá quiero agregar algunas observaciones muy importantes a tener en cuenta:
Si en el set de ejemplos no hay fotos de un vino particular, ese vino jamás va a ser reconocido por el programa. Jamás! ya que ese vino no lo conoce, no lo vio nunca.
Y otra cosa importante a tener en cuenta es que este programa solo servirá para identificar botellas de vinos, no lo podemos usar para identificar personas, por ejemplo.
Y bueno, de manera muy simplificada, así es como funciona machine learning, que es una de las especialidades dentro de la inteligencia artificial. Espero que les haya gustado y que me cuenten qué les pareció. Quiero agradecer a los que me estuvieron enviando sugerencias de temas para hablar, yo voy a ir contando los votos y armando episodios de los temas que más interés despierten. Así que los invito a que me sigan sugiriendo temas!
Y también quiero agradecerle a Aníbal del podcast “Emprendedores y Freelancers” que nos mencionó dentro de sus recomendaciones semanales, así que muchas gracias y si sos programador freelance o queres serlo te recomiendo que escuches su podcast porque está muy bueno.
Y ahora me despido y les pido que si les gustó me regalen una valoración de 5 estrellas en iTunes, un comentario o un me gusta en iVoox o Spotify para ayudarme a que este podcast tenga más visibilidad y llegue cada día a más personas.
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