En IP Consultores -en esta serie- publicaremos distintas entradas sobre temas vinculados con la Inteligencia Artificia durante junio. En los últimos meses se ha debatido arduamente sobre este tema, ya sea por los prodigios que sus entusiastas promotores le atribuyen, o bien, por las fatídicas consecuencias que sus más férreos detractores le señalan.
Sin entrar en esta discusión, por ahora, importa saber que las distintas aplicaciones de la Inteligencia Artificial tienen como punto de partida a los algoritmos. A continuación explicaremos en qué consiste un algoritmo en el contexto de las Ciencias de la Computación y cómo funciona en el ámbito de la Inteligencia Artificial.
Los algoritmos y las Ciencias de la Computación
De acuerdo con el Instituto Internacional en Ginebra un algoritmo es “la lista de un conjunto de instrucciones que se usan para resolver problemas o desempeñar tareas de acuerdo con la comprensión de las alternativas disponibles.”[i] Entre los principales usos de los algoritmos destacan: 1) la realización de cálculos, 2) el procesamiento de datos, 3) el razonamiento automático, y 4) la toma de decisiones por ejemplos.
Además, el Instituto Internacional señala que el desarrollo de un algoritmo eficiente requiere: 1) la definición del problema, 2) el desarrollo de un modelo, 3) la especificación del algoritmo, 4) el diseño del algoritmo, 5) la implementación del algoritmo y 6) la prueba del programa.
Para comprender a cabalidad cómo funciona un algoritmo se debe saber que cualquier programa de cómputo se integra por: 1) datos de entrada, 2) procesamiento de datos y 3) datos de salida. En este sentido, los algoritmos proporcionan a los programas computacionales las instrucciones necesarias (paso a paso) para realizar ciertas tareas o tomar ciertas decisiones.
Los algoritmos y la IA: el Aprendizaje automático
Básicamente los algoritmos se usan para encontrar la mejor solución posible de un problema a partir del almacenamiento de datos, la clasificación, el procesamiento y el aprendizaje automático.
Al respecto, es importante saber que los algoritmos pueden ser expresados en diferentes lenguajes: 1) naturales, 2) pseudocódigos, 3) diagramas de flujo, 4) drakon-charts y 5) de programación. Como ya se dijo anteriormente -en materia de Ciencias de la Computación– los algoritmos se encuentran vinculados con el procesamiento de la información.
La información puede leerse desde una fuente de entrada, escribirse en un dispositivo de salida y almacenarse para otros procesamientos. Los datos almacenados se consideran parte del estado interno de la entidad que ejecuta el algoritmo. Dicho estado se resguarda en una o más estructuras de información que son “colecciones de valores de información, relaciones entre ellos, funciones u operaciones que pueden aplicarse sobre la misma información.”[ii]
Ahora bien, en cuanto a la aplicación de los algoritmos en el ámbito de la Inteligencia Artificial podemos tomar como ejemplo el caso del Aprendizaje automático (Machine learning). De acuerdo con IBM Analytics el Aprendizaje automático “es una forma de la Inteligencia Artificial que permite a un sistema aprender de los datos en lugar de aprender mediante la programación explícita.”[iii] Los modelos de Aprendizaje automático son la salida de información que se produce cuando el algoritmo del modelo se entrena a partir de cierta información.
Como cualquier otro procesamiento de información, en el caso de estos modelos, después de que se realiza un entrenamiento de los datos a partir de una entrada, se necesita formular la salida. Un ejemplo de esto es el algoritmo predictivo que creará un modelo con las mismas características, es decir, “cuando proporcione el modelo predictivo con datos, recibirá un pronóstico basado en los datos que entrenaron al modelo.”[iv]
En el caso de la Inteligencia Artificial y sus múltiples subcampos -como el Aprendizaje automático– es fundamental comprender el núcleo de funcionamiento de estas disciplinas, por lo que en este sentido, el conocimiento del funcionamiento de los algoritmos en el contexto de la Ciencia de la Computación resulta imprescindible para saber de qué hablamos cuando hablamos de … Inteligencia Artificial (y sus múltiples aplicaciones).
[i] International Institute in Geneva, Understanding algorithms in Computer Science, https://cutt.ly/Gwevcp0F (página web consultada el 08 de junio de 2023).
[ii] Ibídem.
[iii] IBM, ¿Qué es Machine Learning? https://cutt.ly/XwevNd5V (página web consultada el 08 de junio de 2023).
[iv] Ibídem.
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