En el mundo moderno podemos procesar los pensamientos de los seres humanos, hemos hecho máquinas que se han diseñado para que puedan razonar como nosotros. Esto es gracias a la inteligencia artificial. ¿Pero quién se preguntó primero si una máquina puede pensar y cómo razona una inteligencia artificial?
En este artículo te contamos qué es el razonamiento en la IA, cómo se diferencia del machine learning, los tipos de razonamiento en inteligencia artificial y qué son las redes neuronales artificiales. ¡Sigue leyendo!
¿Qué es la IA?
La inteligencia artificial (IA) es una amplia rama de la informática que se ocupa de construir máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Es una ciencia interdisciplinar con múltiples enfoques, pero los avances en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo están creando un cambio de paradigma en prácticamente todos los sectores de la industria tecnológica.
Menos de una década después de ayudar a las fuerzas aliadas a ganar la Segunda Guerra Mundial rompiendo la máquina de cifrado nazi Enigma, el matemático Alan Turing cambió la historia por segunda vez con una simple pregunta: “¿pueden pensar las máquinas?”.
El artículo de Turing de 1950 “Computing Machinery and Intelligence” y su posterior Test de Turing establecieron el objetivo y la visión fundamentales de la IA.
En esencia, la IA es la rama de la informática que pretende responder afirmativamente a la pregunta de Turing. Se trata de replicar o simular la inteligencia humana en máquinas. El amplio objetivo de la IA ha dado lugar a muchas preguntas y debates.
¿Qué es el razonamiento en la inteligencia artificial?
El razonamiento es el proceso mental de deducir conclusiones lógicas y hacer predicciones a partir de los conocimientos, hechos y creencias disponibles. O también podemos decir que es una forma de inferir hechos a partir de datos existentes. Es un proceso general de pensar racionalmente, para encontrar conclusiones válidas.
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En inteligencia artificial, el razonamiento es esencial para que la máquina también pueda pensar racionalmente como un cerebro humano, pueda actuar como un humano y recrear lenguaje natural como un ser humano, entre otras cosas.
¿Por qué es importante el razonamiento en inteligencia artificial?
El razonamiento es importante en inteligencia artificial porque permite que los sistemas de IA puedan tomar decisiones lógicas y racionales, similar a como lo haría un ser humano. El razonamiento es el proceso mental que nos permite deducir, inferir, generalizar y resolver problemas a partir de la información disponible.
En el caso de la inteligencia artificial, el razonamiento permite:
- Tomar decisiones basadas en reglas lógicas.
- Resolver problemas complejos.
- Aprender de experiencias pasadas.
- Explicar sus decisiones.
¿Cuál es la diferencia entre machine learning y razonamiento en inteligencia artificial?
El machine learning y el razonamiento son dos enfoques diferentes utilizados en la inteligencia artificial.
El machine learning se refiere al proceso de enseñar a una máquina cómo aprender a partir de datos sin necesidad de ser programada explícitamente. Se basa en algoritmos desarrollados para el análisis de datos en grandes cantidades y el reconocimiento de patrones para realizar predicciones o tomar decisiones basadas en estos patrones identificados. El machine learning utiliza técnicas como redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos y aprendizaje por refuerzo.
Por otro lado, el razonamiento en la inteligencia artificial implica la capacidad de una máquina para utilizar el conocimiento y la lógica para realizar tareas de razonamiento y toma de decisiones. El razonamiento se basa en reglas y principios lógicos que se utilizan para inferir y deducir información. Este enfoque se enfoca más en replicar la forma en que los humanos piensan y razonan.
En resumen, la diferencia fundamental entre machine learning y razonamiento en la inteligencia artificial radica en la forma en que aprenden y toman decisiones. El machine learning se basa en el análisis automático de grandes cantidades de datos para identificar patrones y tomar decisiones, mientras que el razonamiento utiliza el conocimiento y la lógica para inferir y deducir información.
Tipos de razonamiento de la IA
En IA, el razonamiento puede dividirse en las siguientes categorías:
- Razonamiento probabilístico
- Razonamiento deductivo
- Razonamiento inductivo
- Razonamiento abductivo
- Razonamiento de sentido común
- Razonamiento monotónico
- Razonamiento no monotónico
1. Razonamiento probabilístico
El razonamiento probabilístico es una forma de representación del conocimiento en la que se aplica el concepto de probabilidad para indicar la incertidumbre. En el razonamiento probabilístico, se combina la teoría de la probabilidad con la lógica para manejar la incertidumbre.
Se usa porque proporciona una forma de manejar la incertidumbre que es el resultado de la pereza y la ignorancia de alguien.
Ejemplos:
Se trata de frases probables para las que podemos suponer que ocurrirá, pero no estamos seguros de ello ni la certeza de algo no está confirmada, como “Hoy lloverá”.
Necesidad del razonamiento probabilístico en la IA:
- Cuando hay resultados impredecibles.
- Cuando las especificaciones o posibilidades de predicados son muy extensas para manejarlas.
- Cuando se produce un error desconocido durante un experimento.
2. Razonamiento deductivo
El razonamiento deductivo es el proceso de deducir nueva información a partir de información previamente conocida y vinculada lógicamente. Es un tipo de razonamiento legítimo en el que la conclusión de un argumento debe ser cierta si las premisas son ciertas.
En IA, el razonamiento deductivo es una especie de lógica proposicional que requiere una serie de reglas y hechos. También se conoce como razonamiento descendente y es el polo opuesto del razonamiento inductivo.
Ejemplos:
- Premisa 1: Todos los humanos comen verduras
- Premisa 2: Pedro es humano.
- Conclusión: Pedro come verduras.
3. Razonamiento inductivo
El razonamiento inductivo es un tipo de razonamiento que utiliza el proceso de generalización para llegar a una conclusión con un conjunto limitado de información. Comienza con un conjunto de hechos o datos precisos y termina con una afirmación o conclusión general.
El razonamiento inductivo, a menudo conocido como razonamiento causa-efecto o razonamiento ascendente, es un tipo de lógica proposicional. En el razonamiento inductivo, utilizamos pruebas históricas o un conjunto de premisas para llegar a una regla general, cuyas premisas apoyan la conclusión.
La verdad de las premisas no garantiza la verdad de la conclusión en el razonamiento inductivo, porque las premisas proporcionan fundamentos probables para la conclusión.
Ejemplo:
- Premisa: Todas las palomas que hemos visto en la plaza son blancas.
- Conclusión: Por lo tanto, podemos esperar que todas las palomas sean blancas.
4. Razonamiento abductivo
El razonamiento abductivo es un tipo de razonamiento lógico que parte de una o varias observaciones y luego busca la explicación o conclusión más plausible para la observación.
Las premisas no garantizan la conclusión en el razonamiento abductivo, que es una extensión del razonamiento deductivo.
Ejemplo:
- Implicación: El campo de fútbol está mojado si está lloviendo.
- Axioma: El campo de fútbol está mojado.
5. Razonamiento de sentido común
El pensamiento de sentido común es un tipo de razonamiento informal que puede aprenderse a través de la experiencia personal.
El pensamiento de sentido común imita la capacidad humana de hacer conjeturas educadas sobre sucesos que ocurren a diario. Se basa en conocimientos heurísticos y reglas heurísticas y depende más del buen juicio que del razonamiento exacto.
Por ejemplo:
- Una persona puede estar en un sitio a la vez.
- Si pongo la mano en el fuego, me quemaré.
Las dos afirmaciones anteriores son ejemplos de pensamiento de sentido común que todo el mundo puede comprender y asumir.
6. Razonamiento monotónico
Cuando se utiliza el razonamiento monótono, una vez que se llega a una conclusión, esta seguirá siendo la misma, aunque se añada nueva información a la base de conocimientos existente. Podemos deducir una conclusión válida solo a partir de la información relevante para abordar problemas monótonos, y no se verá influida por otros factores.
El razonamiento monotónico es ineficaz para los sistemas en tiempo real porque los hechos cambian en tiempo real, lo que hace que el razonamiento monotónico sea ineficaz.
En los sistemas de razonamiento típicos, se aplica el razonamiento monotónico, y un sistema basado en la lógica es monotónico. Este tipo de razonamiento puede utilizarse para demostrar cualquier teorema.
Ejemplo:
La Tierra gira alrededor del Sol.
Es un hecho que no puede cambiarse, aunque añadamos otra frase a nuestra base de conocimientos, como “La Luna gira alrededor de la Tierra” o “La Tierra no es redonda”, etcétera.
¿Qué son las redes neuronales artificiales?
Las redes neuronales artificiales son modelos computacionales que se inspiran en la estructura y el funcionamiento del sistema nervioso central de los seres vivos. Estas redes están compuestas por un conjunto de unidades o nodos llamados neuronas artificiales, que están interconectadas entre sí mediante conexiones ponderadas.
Cada neurona artificial combina las señales de entrada que recibe de otras neuronas y las procesa utilizando una función de activación, generando una salida que se transmite a otras neuronas. Estas conexiones y las ponderaciones asignadas a cada una de ellas permiten que la red neuronal pueda aprender y procesar información de manera paralela y distribuida.
Las redes neuronales artificiales se utilizan en diversos campos, como reconocimiento de patrones, clasificación de datos, procesamiento de imágenes y voz, pronóstico de series temporales, entre otros. Estas redes neuronales han demostrado ser capaces de aprender y generalizar a partir de ejemplos del mundo real, incluso llegando a imitar lenguaje natural, lo que las convierte en una herramienta muy poderosa en el campo de la inteligencia artificial.
La importancia de la inteligencia artificial y el machine learning ha ido en aumento, ya que cada vez más empresas utilizan estas tecnologías para mejorar sus productos y servicios, evaluar sus modelos de negocio y mejorar su proceso de toma de decisiones.
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