Principales ramas de la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial (IA) deriva en una serie de modelos o ramas que se pueden emplear en diferentes ámbitos de la vida de las personas así como en el mundo profesional para automatizar procesos que, realizados de manera tradicional, pueden resultar poco productivos, ineficientes, lentos o costosos.

Cada subcampo de la Inteligencia Artificial se encuentra en constante cambio y actualización. Por tanto, se prevé que aparezcan muchos más y que con el tiempo otros vayan quedando “obsoletos”, dejen de utilizarse, o saquen versiones mejoradas sin eliminar ese tipo de IA (como ocurre, por ejemplo, con el Deep Learning y el Machine Learning).

Explorando las principales ramas de la Inteligencia Artificial

Machine Learning (Aprendizaje Automático)

Se encuentra enfocada en el desarrollo de algoritmos que permiten a los sistemas informáticos aprender de los datos que se han ido proporcionando anteriormente. Podemos observar diferentes tipos de aprendizaje automático.

1. Aprendizaje supervisado (Supervised Learning). En este tipo de aprendizaje, el modelo de aprendizaje automático se entrena con datos que tienen respuestas correctas conocidas. El objetivo es que el modelo aprenda a predecir las etiquetas o respuestas correctas para nuevos datos. Como, por ejemplo, la clasificación de correos electrónicos como spam o no spam o el reconocimiento de imágenes.
2. Aprendizaje no supervisado (Unsupervised Learning). En este caso, el modelo de aprendizaje automático se entrena con datos que no tienen respuestas conocidas. Su finalidad es que el modelo aprenda a encontrar patrones o estructuras de comportamiento en los datos. Por ejemplo, la segmentación de clientes en grupos similares o la detección de anomalías en los datos de las diferentes variables de las que se disponen.
3. Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning). Por último, este modelo de aprendizaje se entrena a través de un proceso de ensayo y error, donde recibe retroalimentación en forma de recompensas o castigos en función de las acciones que realiza en un ambiente. Se trata de que el modelo aprenda a tomar las acciones correctas en diferentes situaciones para maximizar la recompensa total. Las aplicaciones de aprendizaje por refuerzo incluyen la automatización de tareas complejas en robótica y juegos de estrategia.
4. Redes neuronales (Neural Networks). Son modelos de procesamiento de información inspirados en la estructura y función del cerebro humano, que se utilizan en el aprendizaje automático y la visión artificial. También pueden clasificarse en distintos tipos:

• Redes neuronales feedforward: Son útiles para problemas de clasificación y regresión.
• Redes neuronales recurrentes: Son útiles para problemas de predicción, como el análisis de series de tiempo.
• Redes neuronales convolucionales: Utilizan operaciones de convolución para extraer características importantes de la entrada.
• Redes neuronales de memoria a largo plazo (LSTM): diseñadas para modelar dependencias a largo plazo. 
• Redes neuronales Transformer o GPT (Generative Pretraining Tranformer): Son una variante de las redes neuronales recurrentes y convolucionales, útiles para problemas de procesamiento del lenguaje natural, traducción automática y reconocimiento de objetos.
• GAN (Generative Adversial Networks): Las Redes Generativas Antagónicas emplean modelos de deep learning para generar y/o manipular imágenes, fotos, videos y edición de audios. Esencialmente se basan en un algoritmo basado en un sistema de dos redes neuronales —el Generador y el Discriminador— que compiten entre sí.

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Natural Language Processing (Procesamiento del Lenguaje Natural)

Es la rama de la Inteligencia Artificial que se ocupa del desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a los sistemas informáticos comprender, interpretar y generar lenguaje humano natural. Combina lingüística computacional, la cuál se ocupa de desarrollar formalismos que describen las reglas del lenguaje humano para que puedan ser adaptadas por un ordenador, con modelos de aprendizaje profundo. 

Dentro del procesamiento del lenguaje natural encontramos una serie de modelos.

1. Asistentes virtuales. Como por ejemplo Siri, Alexa y Google Assistant utilizan NLPs para poder comprender las preguntas y solicitudes del usuario e intentar dar una respuesta lo más coherente posible.
2. Traducción automática. Las herramientas de traducción automática, como Google Translate, utilizan NLPs para analizar el lenguaje de origen y producir una traducción en el idioma solicitado.
3. Análisis de sentimiento. Se utiliza para analizar grandes cantidades de texto, como publicaciones de redes sociales o comentarios de clientes, para determinar la opinión o el sentimiento general del público sobre un tema o producto.
4. Extracción de información. El NLP se utiliza para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos de texto, como noticias, PDFs, documentos legales o informes financieros.
5. Generación de texto. Genera automáticamente texto coherente y relevante, como descripciones de productos, noticias y resúmenes de artículos.
6. Clasificación categórica. En este caso se utiliza para clasificar automáticamente el texto en categorías predefinidas, como noticias, deportes o tecnología, para facilitar su organización y búsqueda.
7. Semántica. Permite búsquedas más avanzadas y precisas en los motores de búsqueda, como la búsqueda por voz o la búsqueda de preguntas específicas.

Computer Vision (Visión artificial)

Es una Inteligencia Artificial que pretende emular el modo de funcionar de la visión humana. La IA permite dotar a los sistemas informáticos de líneas de pensamiento y la visión artificial les brinda capacidad de observación y de comprensión ante lo que están viendo.

Existen distintos tipos de visión artificial que se utilizan para problemas diferentes, veámos cuáles son:

1. Detección de objetos. Detecta y localiza objetos específicos en una imagen o video.
2. Seguimiento de objetos. Consiste en el seguimiento de un objeto en el tiempo a medida que se mueve en un video.
3. Reconocimiento. Se utiliza para identificar patrones específicos en una imagen o video, como rostros, formas, texturas, etc.
4. Clasificación. Se clasifican objetos o imágenes en distintas categorías.

Robótica

Rama de la Inteligencia Artificial que se ocupa de la creación de robots y sistemas autónomos que pueden realizar tareas de manera independiente. Existen varios tipos de robótica artificial que veremos a continuación:

1. Robótica autónoma: pueden funcionar de manera independiente, sin la necesidad de una intervención humana.
2. Robótica colaborativa: son robots que trabajan junto con humanos en el mismo espacio y pueden colaborar en tareas específicas.
3. Robótica de servicio: están diseñados para realizar tareas de servicio, como limpieza, entrega de alimentos y bebidas, etc.
4. Robótica médica: se utilizan en la medicina para ayudar en procedimientos quirúrgicos y de diagnóstico.
5. Robótica industrial: están pensados para realizar tareas repetitivas y peligrosas en entornos de fabricación y producción.
6. Robótica de exploración: son robots que se utilizan en misiones de exploración espacial y terrestre.

Robótica cognitiva (Cognitive Robotics)

Es la rama de la robótica que se enfoca en el desarrollo de robots que pueden procesar y comprender información compleja, y tomar decisiones en consecuencia.

Expert Systems (Sistemas Expertos)

Son programas de ordenadores que utilizan conocimientos y reglas específicas para realizar tareas concretas, como la toma de decisiones. Resuelven problemas en un dominio específico. Los tipos de sistemas expertos que existen son:

1. Basados ​​en casos. Utilizan una base de datos de casos previos para resolver problemas nuevos. Estos sistemas buscan casos similares al problema actual y adaptan la solución a partir de esos casos.
2. Basados ​​en redes neuronales. Aprenden de datos de entrada e infieren una salida adecuada. 
3. Basados ​​en lógica difusa. Utilizan la teoría de conjuntos difusos para manejar la incertidumbre y la vaguedad. Estos sistemas son útiles para problemas en los que las respuestas no son binarias (sí/no), sino que están en un continuo e incluso poco definido, por ejemplo, puede manejar predicados del tipo: “si sube la temperatura, entonces se abre la válvula un poco”.
4. Basados ​​en algoritmos genéticos. Emplean una técnica de optimización inspirada en la evolución biológica para encontrar la mejor solución.
5. Basados ​​en agentes inteligentes. Los expertos sistemas basados ​​en agentes inteligentes utilizan agentes de software que pueden interactuar con el entorno y tomar decisiones.
6. Motores de inferencia basados ​​en reglas. Partiendo de una serie de axiomas y una serie de reglas son capaces de inferir nuevas reglas. De este modo, permiten actuar en consecuencia frente a contextos y/o cuestiones que no se abordaron previamente.

Gamco es una compañía pionera en la creación de soluciones de software de Inteligencia Artificial para la optimización comercial y la gestión avanzada del riesgo mediante el desarrollo de modelos predictivos y la optimización de acciones.