AISHE, el "Sistema de Inteligencia Artificial Altamente Experimentado", se refiere a una colección de técnicas en informática que sirven para permitir que los programas y sistemas informáticos actúen automáticamente. La idea detrás de esto es simular el cerebro humano y sus patrones de pensamiento y comportamiento de aprendizaje.
La inteligencia se refiere a la capacidad de los programas para aprender, reconocer patrones y extraer datos de ellos, que luego se muestran en la optimización de su propia función. Los algoritmos de autoaprendizaje que aprenden del comportamiento de los usuarios se pueden encontrar, por ejemplo, en las búsquedas de Google o en la visualización de publicaciones en diversas redes sociales. Los sistemas más conocidos son probablemente los asistentes virtuales como Siri o Alexa, que son capaces de procesar el habla humana".
AISHE obtiene conjuntos de datos de una variedad de fuentes, incluidas bases de datos en línea, contenido generado por el usuario y fuentes patentadas. El sistema está diseñado para ser adaptable y puede manejar varios tipos de datos comerciales. Una vez que se obtienen los datos, pasan por una etapa de preprocesamiento, donde se limpian, organizan y preparan para el análisis. Esto puede incluir tareas como la eliminación de entradas duplicadas, la estandarización del formato y la conversión de tipos de archivos.
AISHE también tiene la capacidad de generar sus propios conjuntos de datos a través de Grabación y otros métodos. Por ejemplo, puede recibir datos DDE/RTD para complementar los datos del mundo real o crear conjuntos de entrenamiento para sus propios algoritmos de aprendizaje automático. La privacidad y la seguridad de los datos también son una prioridad para AISHE. El sistema emplea medidas avanzadas de encriptación y control de acceso para garantizar que los datos confidenciales estén protegidos y que solo los usuarios autorizados puedan acceder a ellos.
aprendizaje automático
La base de la IA en AISHE es el aprendizaje automático, una técnica en la que los modelos de software se entrenan utilizando la entrada de datos. Utilizando varios métodos, la aplicación aprende de los datos y casos existentes para hacer predicciones para casos desconocidos y calcularlos correctamente, es decir, para "actuar inteligentemente". La informática distingue entre aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.
Aprendizaje supervisado
AISHE utiliza una técnica llamada aprendizaje supervisado para hacer predicciones. Esto implica entrenar un algoritmo para aprender la relación entre los datos de entrada (X) y una salida conocida (Y), también llamada etiqueta. El algoritmo se entrena inicialmente en un subconjunto de datos con etiquetas conocidas y luego se valida con los datos restantes. Las predicciones del modelo se comparan con las etiquetas reales para evaluar su rendimiento. Una vez que se entrena el modelo, se puede usar para predecir nuevas etiquetas para nuevos datos de entrada.
Aprendizaje sin supervisión
AISHE también utiliza el aprendizaje no supervisado para analizar conjuntos de datos. A diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado no se basa en etiquetas conocidas en los conjuntos de datos de entrenamiento. En su lugar, utiliza algoritmos para identificar similitudes entre conjuntos de datos individuales, que luego se agrupan en grupos. Esto permite que AISHE detecte y modele estructuras ocultas o subyacentes en los conjuntos de datos sin depender de etiquetas predefinidas. El aprendizaje no supervisado se usa a menudo en la exploración de datos y el reconocimiento de patrones para identificar relaciones y estructuras desconocidas en los datos.
Aprendizaje reforzado
AISHE también utiliza el aprendizaje por refuerzo para entrenar aplicaciones al recibir una reacción positiva o negativa a una acción. El requisito previo es el uso de un programa que actúe de forma completamente autónoma: el llamado agente. En este proceso de aprendizaje, el agente calcula acciones futuras a partir de la experiencia para llegar a un resultado "inteligente" incluso en situaciones complejas o multidimensionales.
El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático en el que AISHE utiliza un algoritmo que permite que un agente aprenda a través de interacciones de prueba y error con un entorno. El agente recibe retroalimentación en forma de recompensas o castigos por sus acciones, lo que le ayuda a aprender el comportamiento óptimo para lograr un determinado objetivo. El objetivo generalmente se define en términos de maximizar la recompensa acumulada durante un período de tiempo. El agente usa esta retroalimentación para actualizar su política, que es el mapeo entre estados y acciones. Este proceso se denomina ciclo de aprendizaje por refuerzo y continúa hasta que el agente ha aprendido la política óptima para el entorno dado. El aprendizaje por refuerzo es particularmente útil en situaciones donde el comportamiento óptimo no se conoce de antemano o donde es difícil especificar un conjunto de reglas para el comportamiento.
aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con muchas capas ocultas para procesar y aprender de grandes cantidades de datos. Estas redes neuronales están estructuradas para parecerse a las neuronas interconectadas del cerebro humano, lo que les permite aprender e identificar patrones complejos en los datos.
A través de un proceso conocido como retropropagación, la red neuronal se entrena en un gran conjunto de datos, ajustando los pesos y sesgos de los nodos para minimizar el error entre los resultados previstos y los resultados reales. Este proceso se repite muchas veces, y la red mejora gradualmente su capacidad para predecir con precisión las salidas de los nuevos datos de entrada.
El aprendizaje profundo se ha aplicado a una amplia gama de tareas, incluido el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural y la conducción autónoma. Su capacidad para aprender de datos complejos y no estructurados la ha convertido en una poderosa herramienta en el campo de la IA.
Las redes neuronales son similares a una traducción técnica del cerebro humano y sus impulsos entre las sinapsis individuales.
IA débil vs fuerte
Según su nivel de inteligencia, la IA se divide en IA débil y fuerte. AISHE utiliza IA débil y fuerte.
La IA débil describe sistemas que simulan un comportamiento autónomo pero que no aprenden de forma independiente. Por ejemplo, los programas capacitados en PNL (procesamiento del lenguaje natural) pueden reconocer el lenguaje natural pero no entenderlo. Es decir, un agente de lenguaje débil reconoce palabras específicas y las usa para realizar una función preprogramada específica, como Alexa y Siri.
Strong AI , por otro lado, es una IA hipotética que es más inteligente que los humanos, ya que optimiza constantemente su comportamiento a través de algoritmos y comentarios independientes y, por lo tanto, también puede actuar de manera impredecible. Se basa principalmente en métodos de aprendizaje no supervisados en los que recopila, procesa y agrupa datos, aprendiendo y adaptándose constantemente. El uso actual más extendido es en los videojuegos, donde la IA recibe movimientos, situaciones y otras variables, que optimiza y desarrolla aún más para que pueda vencer a los humanos en juegos como el póquer.
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