Los modelos de Inteligencia Artificial son el cerebro de este tipo de programas. Se crean mediante algoritmos y datos para aprender de ellos y extraer conclusiones con las que pueden responder al propósito con el que han sido creados.

Este tipo de desarrollo necesita de la asistencia humana para comprender qué datos tiene que interpretar y realizar tareas que van más allá del entrenamiento para el que se conciben. Los modelos de Inteligencia Artificial se pueden entrenar para que hgan prácticamente cualquier cosa, desde respuestas automáticas hasta resolución de problemas complejos.

En este artículo vamos a explorar qué tipos de modelos de IA hay, como se desarrollan y entrenan y qué ejemplos prácticos existen en la actualidad. Conocimientos básicos fundamentales para todos aquellos que quieran convertirse en expertos en Inteligencia Artificial.

Tipos de modelos de IA y sus aplicaciones

Los modelos de Inteligencia Artificial usan las matemáticas y sistemas computacionales que están diseñados para simular determinados aspectos de la inteligencia humana. Esto permite que máquinas y programas realicen tareas que la requieren como pueden ser: comprender el lenguaje natural, reconocer patrones o tomar decisiones, entre otras cosas.

Además, en ocasiones se confunde el aprendizaje automático (machine learning) con Inteligencia Artificial. Esto se debe a que es un subconjunto dentro de esta ciencia, pero hay una diferencia fundamental entre ambos.

Todos los modelos de aprendizaje automático son modelos de IA, pero no todos los modelos de IA serán necesariamente modelos de aprendizaje automático

El aprendizaje automático se ocupa de dar a las máquinas capacidad de aprender por si mismas, mientras que la IA crea máquinas y programas que simulan los pensamientos, inteligencia y comportamiento humanos.

No hay un único modelo para conseguirlo todo, sino que se necesitan distintitos tipos en función de las aplicaciones que necesitemos para cada proyecto. En este sentido, nos encontramos con distintos tipos de modelos. Estos son algunos de ellos:

Aprendizaje automático

El machine learning es un subconjunto de la Inteligencia Artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos capaces de aprender de los datos de los que se nutren. Puede ser:

  • Supervisado. Este tipo de modelo de IA aprende a partir de datos que han sido previamente etiquetados o realizan predicciones o clasificaciones basadas en pares de entrada y salida.
  • No supervisado. Son capaces de identificar patrones y relaciones en datos no etiquetados y que no tienen una guía explícita.
  • Por refuerzo. Este modelo interactúa con el entorno y se retroalimenta en forma de recompensas o penalizaciones.

Las aplicaciones prácticas del machine learning son variadas y se usa en sistemas de reconocimiento de imagen o voz y también procesamiento del lenguaje natural o sistemas de recomendaciones automatizados como los que se usan en plataformas como Netflix o Spotify.

Redes neuronales profundas

Las redes neuronales son uno de los modelos de Inteligencia Artificial más populares. Está diseñado basándose en el funcionamiento de nuestro cerebro y en su red neuronal.

De esta manera, usa capas de neuronas artificiales para combinar múltiples entradas de datos y dar un único valor de salida.

Se han usado de manera habitual en el procesamiento de imagen y voz, así como en el procesamiento del lenguaje natural ya que es útil en la resolución de problemas complejos en grandes conjuntos de datos.

Regresión lineal

Este modelo es popular Data Science cuando se trabaja en estadística y está basado en un modlo de aprendizaje supervisado. Su principal función es identificar relaciones entre variables de entrada y salida.

Pueden predecir el valor de una variable dependiente en función del valor de una independiente. Se suelen usar en atención médica, seguros, comercio electrónico y banca.

Regresión logística

Está relacionado con el anterior, sin embargo, en este caso solo se usa para problemas basados en la clasificación.

Se trata del mejor modelo para resolver problemas de clasificación binarios ya que es experto en predicción de valores o clases de un punto de datos dependientes basado se en variables independientes.

Árboles de decisión

El árbol de decisión utiliza los datos disponibles de decisiones pasadas para llegar a una conclusión.

Se usan para la resolución de problemas de regresión y clasificación. Además, en sus primeras formas impulsaron el análisis predictivo.

Cómo se desarrollan y entrenan los modelos de IA

Nuestro cerebro funciona como una máquina bien engrasada que interpreta patrones a partir de experiencias previas para poder sacar conclusiones y tomar decisiones. La intención de la IA es imitar este comportamiento, pero, para ello, es necesario que se nutra de información.

En este sentido, a la hora de entrenar un modelo de IA son necesarias grandes cantidades de datos y distintos métodos en función del objetivo que se quiera conseguir. No es lo mismo entrenar redes neuronales artificiales que crear arboles de decisiones o regresiones.

La forma en que se realiza el entrenamiento dependerá del modelo de aprendizaje, del tipo de IA que se quiere desarrollar.

Si bien los detalles pueden variar, los trazos generales para el entrenamiento de modelos de Inteligencia Artificial son los mismos. En general, una IA ejecuta una serie de pruebas o simulaciones, hace predicciones y las compara con un objetivo o resultado esperado.

A lo largo de varias de estas rondas, el modelo se ajusta y , con el paso del tiempo, las diferencias existentes entre lo predicho y los resultados esperados debería reducirse. De esta manera, con cada ronda se van generando predicciones más precisas.

Modelos de IA en la práctica: Ejemplos y casos de uso

Estos son algunos de los ejemplos de uso que nos podemos encontrar en el caso de modelos entrenados para la Inteligencia Artificial:

Procesamiento del lenguaje natural

Dentro de los modelos de Inteligencia Artificial nos encontramos con los que están específicamente diseñados para comprender y generar lenguaje humano (PNL), que tienen aplicaciones en sistemas de ligüistica computacional, entre otras cosas.

Para ello se clasifican textos o se hacen análisis de sentimientos, proporcionando conjuntos de datos que el modelo pueden interpretar para sacar sus propias conclusiones.

Los ejemplos más claros de este tipo de modelos están en los traductores automáticos, asistentes virtuales y herramientas para el análisis de sentimientos.

Visión artificial

Estos modelos de Inteligencia Artificial son los que permiten que los programas y máquinas puedan interpretar y entender información visual del mundo que las rodea.

Lo que más se usa para este tipo de sistemas son las redes neuronales convolucionales. Esto sirve para reconocer imágenes, detectar objetos o el reconocimiento facial. También tiene aplicación práctica en la navegación para vehículos autónomos.

IA generativa

Los modelos generativos de Inteligencia Artificial son los más reconocidos por todos, ya que son los que pueden generar nuevas instancias de datos a partir de un conjunto determinado.

Herramientas como ChatGPT, DALL-E o la más reciente Sora, están empezando a ganar popularidad y están entrenados con modelos de IA generativos para texto, imagen y vídeo respectivamente.

Tendencias futuras en el desarrollo de modelos de IA

La Inteligencia Artificial evoluciona muy rápido y los cambios, mejoras y nuevas aplicaciones que se encuentran son mayores, pero ¿cómo puede seguir evolucionando? ¿en qué se está trabajando y que expectativas hay a corto y medio plazo?

Pues bien, por ejemplo, desde 2022 se está trabajando en el desarrollo de IA multimodal, es decir, sistemas de machine learning que pueden procesar distintos tipos de información al mismo tiempo: imágenes, texto, videos, audio, voz y conjuntos de datos numéricos tradicionales.

Pero esto no es todo, ya que también se trabaja y hay expectativas en:

  • Integración de IA. Desarrollo de modelos que se adapten a las características específicas de determinados sectores como la medicina, finanzas o el comercio.
  • Aprendizaje por transferencia. Se usan modelos preexistentes para una segunda tarea con el objetivo de reducir tiempo y datos necesarios para el desarrollo de un modelo preciso.
  • Robótica. La integración de IA y robótica va a acelerar el desarrollo de nuevas aplicaciones y estimulará la investigación e inversión en estos campos.
  • Aprendizaje profundo geométrico. El aprendizaje profundo geométrico (GDL) desarrolla algoritmos para comprender y analizar datos con estructuras geométricas subyacentes.
  • Aprendizaje automático inclusivo. Uno de los grandes problemas de la IA es que tiene los mismos sesgos que la información de la que se nutre. Por eso se trabaja en el desarrollo de modelos más inclusivos y que no generen problemas por racismo, homofobia o discriminación por género.

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Bibliografía