Por Osval Antonio Montesinos L\u00f3pez<\/p>\n
La Inteligencia Artificial (IA) es un \u00e1rea de la ciencia que persigue proveer de inteligencia a las m\u00e1quinas para trabajar, reaccionar, hablar, escribir, ver, razonar, cooperar, comportarse, sentir, etc\u00e9tera, a partir de datos, como lo hacemos los humanos. Esta \u00e1rea no es nueva debido a que empez\u00f3 hace m\u00e1s de 60 a\u00f1os, pero es hasta ahora que se ha vuelto realmente muy popular. Inicialmente la IA creaba m\u00e1quinas inteligentes utilizado l\u00f3gica matem\u00e1tica y programaci\u00f3n, y todo lo programaban en forma secuencial con pasos predeterminados usando los t\u00edpicos condicionales (if<\/em>, else<\/em>, while<\/em>, etc\u00e9tera) y, por lo tanto, el programa era directamente proporcional a la complejidad del problema a resolver y para cada problema la soluci\u00f3n era espec\u00edfica.<\/p>\n Sin embargo, esta forma de crear m\u00e1quinas inteligentes contaba con poca capacidad para aprender del contexto y no pod\u00eda anticiparse en la toma de decisiones, dado que la programaci\u00f3n era b\u00e1sicamente determin\u00edstica y no aprend\u00eda de la experiencia. Por ello, se incorpor\u00f3 lo que se conoce como aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning<\/em>) para poder aprender de la experiencia acumulada bajo un enfoque estoc\u00e1stico que se construye utilizando entradas (inputs<\/em>) y salidas (outputs<\/em>) de datos hist\u00f3ricos y se aprende dicha relaci\u00f3n no lineal (usando modelos estad\u00edsticos) entre las entradas y salidas de tal manera que posteriormente solo se alimenta con entradas al algoritmo y produce predicciones (nuevas salidas), por lo que este enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico para crear m\u00e1quinas inteligentes con IA es un proceso inferencial que deduce la salida a partir de las entradas y salidas con que se aliment\u00f3 al algoritmo. Esta forma de crear m\u00e1quinas inteligentes es la que est\u00e1 revolucionando la inteligencia artificial puesto que se est\u00e1n resolviendo problemas que hasta hace poco eran extremadamente dif\u00edciles. Es por ello que se dice que el aprendizaje autom\u00e1tico es como el motor para la creaci\u00f3n de m\u00e1quinas inteligentes utilizando IA.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Publicaci\u00f3n: El comentario semanal<\/a><\/p>\n