Algoritmos de la IA

Tipos de algoritmos de la inteligencia artificial

I+D+i Ciencia

Los algoritmos están presentes en gran parte de nuestra vida cotidiana. Son ellos los responsables de optimizar nuestras experiencias en tareas diarias como buscar algún contenido en redes sociales o consultar a un chatbot programado para responder de forma inmediata a nuestras peticiones. Pero, para comprender plenamente su funcionamiento, es necesario investigar más sobre la inteligencia artificial y conocer los diferentes tipos de algoritmos de la IA.

Como ya es sabido por muchos, las aplicaciones de la IA tienen como objetivo capacitar a las máquinas para que estas puedan operar de manera autónoma con las mismas capacidades de un ser humano. Pero lo que pocos conocen es la forma como funciona este sistema: todo se debe a una combinación de algoritmos que juntos son capaces de realizar múltiples actividades de forma rápida y eficiente. Basados en lenguajes de programación de machine learning, estos algoritmos son una serie de pasos que se deben seguir en un orden determinado para llevar a cabo una tarea.

Diagnósticos médicos más rápidos para la detección temprana de una enfermedad, sugerencias personalizadas de compra en plataformas digitales, asistentes virtuales como Alexa o Siri y hasta la generación de traducciones simultáneas. Los algoritmos de inteligencia artificial desempeñan un papel fundamental para la transformación digital con una amplia gama de aplicaciones que facilitan nuestra vida diaria, teniendo, por detrás de todo eso, una increíble habilidad para analizar grandes volúmenes de datos y detectar similitudes que podrían pasar desapercibidas para el ojo de una persona.

Estos avances en inteligencia artificial, un concepto con una historia casi centenaria, están transformando nuestra interacción con la tecnología y redefiniendo la forma en la que trabajamos, nos relacionamos o disfrutamos de nuestro tiempo libre. Sin embargo, para que estas herramientas tan poderosas sean eficaces, necesitamos conocer sus verdaderas capacidades. A continuación, explicaremos cuáles son los distintos tipos de algoritmos de aprendizaje en la inteligencia artificial.

Algoritmos de Aprendizaje por refuerzo

Los algoritmos de Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement learning, por su nombre en inglés) representan una técnica que se centra en la toma de decisiones a partir de la propia experiencia. En lugar de contar con datos etiquetados, como pueden ser otros tipos de algoritmos, esta categoría se basa en un proceso de entrenamiento de prueba y error, donde la máquina recibe recompensas o castigos que sirven para mejorar su estrategia de acción. En este sentido, estos son algunos de sus ejemplos:

 Robótica autónoma

Los robots autónomos utilizan algoritmos de aprendizaje por refuerzo para aprender a navegar en entornos desconocidos, manipular objetos y llevar a cabo tareas complejas.

Gestión de recursos y planificación

Estos algoritmos también son ampliamente aplicados en entornos como la orientación del tráfico, la optimización de carteras financieras y la gestión de la energía, con el objetivo de maximizar la eficiencia y los recursos.

Asistentes virtuales

Se aplican en asistentes virtuales y chatbots para comprender las preferencias de los usuarios y ofrecer respuestas más personalizadas, así como en la automatización de tareas de atención al cliente o soporte técnico.

Visión artificial

Son esenciales en el reconocimiento facial, seguimiento de movimientos y análisis de imágenes, lo que se utiliza en aplicaciones integradas a sistemas de seguridad o vehículos autónomos.

Diagnóstico médico

Ayudan a los profesionales de la salud en la identificación de enfermedades a través del análisis de imágenes médicas como radiografías y resonancias magnéticas.

 VER INFOGRAFÍA: Los beneficios que traen los algoritmos de inteligencia artificial [PDF]

Algoritmos de Aprendizaje Supervisado

Este tipo de algoritmo utiliza un conjunto de datos de entrenamiento que han sido previamente etiquetados, es decir, datos a los que se le ha asignado una o más categorías para añadirles contexto o significado. En el campo de aprendizaje automático o machine learning, estos datos sirven como base para que se hagan predicciones o se tomen decisiones más acertadas sobre nuevos datos que no forman parte del conjunto entrenado.

El objetivo principal de los algoritmos de Aprendizaje Supervisado (Supervised Learning, por su nombre en inglés) es aprender una función o modelo que pueda mapear de manera precisa las entradas a las salidas deseadas. Esta técnica se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, siendo estas las más conocidas:

 Clasificación de texto y lenguaje natural

Los algoritmos de aprendizaje supervisado se emplean en aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural, como la filtración de correos electrónicos no deseados (spam) y análisis de sentimientos en redes sociales.

 Sistema de recomendación

Se aplican en plataformas de streaming o de comercio electrónico para realizar recomendaciones de contenido, de manera que sugieren productos, películas o músicas con base en el historial y las preferencias del usuario.

Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado

A su vez, los algoritmos de Aprendizaje No Supervisado (Unsupervised learning, por su nombre en inglés) se utilizan para descubrir patrones ocultos en datos que no están etiquetados. A diferencia de los de Aprendizaje Supervisado, donde se tiene un conocimiento previo de las respuestas deseadas, estos algoritmos no disponen de un conjunto de datos ordenados, encargándose por sí mismos de determinar cuáles son las características comunes más importantes de un grupo de información para, posteriormente, agruparlas según sus similitudes. 

Estos algoritmos pueden identificar segmentos de audiencia con intereses similares y tiene una amplia gama de aplicaciones, como, por ejemplo:

 Agrupación de datos (clustering)

Se utilizan para agrupar datos similares en clústeres, algo fundamental para el análisis de segmentación de mercado y categorización de noticias.

 Detección de anomalías

Los algoritmos de aprendizaje no supervisado son útiles en la detección de comportamientos inusuales o anomalías en datos, lo que se aplica en seguridad cibernética y fraude financiero.

Algoritmos de Aprendizaje Profundo (o Deep Learning)

El Aprendizaje Profundo, también conocido como Deep Learning, es una rama especializada de la inteligencia artificial que se centra en la construcción y entrenamiento de redes neuronales profundas. Estas redes, inspiradas en la estructura y función del cerebro humano, están estructuradas en forma de capas de nodos interconectados, cada uno realizando operaciones matemáticas complejas. A diferencia de los modelos más tradicionales, las redes neuronales profundas son capaces de aprender representaciones jerárquicas y abstracciones de datos, lo que las hace excepcionalmente efectivas para tareas de reconocimiento de patrones, procesamiento de lenguaje natural, visión por ordenadores, etc.

Los algoritmos de Deep Learning tienen multitud de aplicaciones, destacando su importante papel en áreas en las que se emplea visión artificial, asistentes virtuales y chatbots. En el ámbito de la robótica, facilita el aprendizaje autónomo para mejorar la capacidad de navegación, manipulación de objetivos y adaptación a entornos cambiantes. Ya en el ramo empresarial, desde la mano del análisis predictivo, modela patrones complejos para prever eventos futuros, como tendencias de mercado y comportamientos del consumidor. Su capacidad para analizar datos extensos ayuda a la toma de decisiones estratégicas en campos como finanzas y logística.

Algoritmos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

Los algoritmos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, en su sigla en inglés para Natural Language Processing) son una categoría especializada de algoritmos de inteligencia artificial diseñados para comprender y procesar el lenguaje humano de manera eficiente. Tienen la capacidad de posibilitar que las máquinas interpreten, analicen y generen texto de manera similar a como lo haría un ser humano, lo que permite una comunicación más natural entre humanos y máquinas. En la actualidad, este campo de las ciencias de la computación cuenta con una infinidad de aplicaciones, entre ellas:

 Análisis de sentimientos

Evalúan el tono emocional de textos, comentarios o reseñas, una información importante para empresas que desean comprender la percepción del público hacia productos o servicios.

 Clasificación de documentos

Categorizan documentos según su temática o estilo de manera automática, agilizando la gestión de grandes cantidades de información en entornos empresariales y gubernamentales.

 Traducción automática

Facilitan la traducción automática entre diferentes idiomas, siendo esenciales para la globalización y la comunicación efectiva en un mundo cada vez más interconectado.

Iberdrola y los tipos de algoritmos de la IA

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que ya forma parte de los negocios de Iberdrola, y sus diferentes aplicaciones se han convertido en un recurso fundamental para la compañía. A continuación, repasamos algunas de nuestras iniciativas que emplean algoritmos de inteligencia artificial.