1. ¿Cómo funciona y cómo es la inteligencia artificial?

Es complicado decirlo porque tiene muchas subáreas, pero hay, básicamente, dos formas de poder enfocar la inteligencia artificial. Una es la simbólica, la vieja IA, donde los conocimientos los adquirimos de los expertos en el campo, es mucho más transparente pero no es escalable.

La otra, la IA que tenemos hoy en día, está basada en datos. Para poder derivar el conocimiento lo que se hace es alimentar el sistema con datos de un campo determinado, el sistema aprende de esos datos y extrae los patrones. Es capaz de generalizar, de predecir, etc. en muchas áreas, desde el lenguaje natural, la visión artificial o el aprendizaje automático.

Hay modelos donde el proceso se hace por el razonamiento basado en el aprendizaje profundo con redes neuronales con muchas capas que acaban aprendiendo esos datos. Pero hay otros modelos como el razonamiento por refuerzo u otros tipos que pueden ser usados para aprender y derivar conocimiento a la IA.

2. La IA se «alimenta» de datos. ¿De dónde vienen esas bases de datos?

Depende mucho del sistema que tengas. Si es un sistema experto para patrones médicos, se extraen de las grandes bases de datos clínicas que hay referenciadas por cierto tipo de enfermedades o cierto tipo de pacientes. Si son datos de tráfico, se usarán las cámaras o los sensores de tráfico disponibles.

Hoy es tan inmenso el proceso de digitalización en el que estamos que hay sensores que pueden derivar datos de prácticamente cualquier proceso natural o industrial en el que podamos pensar. Prácticamente todas las experiencias en las que uno puede pensar son digitales: tus viajes, tus historias clínicas, tus preferencias…

Por ejemplo, cuando te sientas delante del televisor y te recomienda qué ver es en función de lo que hayas hecho tú antes en esa plataforma. En ocasiones, todo esto es el alimento de los algoritmos de IA….

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