La inteligencia artificial forma parte de nuestro día a día. Nos asiste cuando escribimos un mensaje, si queremos comparar productos financieros, automatizando cada vez más tareas o asistiéndonos en nuestra formación. Sin embargo, a menudo utilizamos estas herramientas sin saber cómo funcionan realmente por dentro. ¿Qué ocurre en segundo plano cuando pedimos una recomendación, cuando una aplicación reconoce una voz o cuando una imagen es etiquetada automáticamente? ¿Qué estructuras de datos, qué reglas matemáticas y estadísticas están detrás de estas capacidades?
Para responder a estas preguntas y arrojar luz sobre los fundamentos técnicos que sustentan la inteligencia artificial, Funcas ha impulsado una serie de vídeos divulgativos dirigidos y presentados por Daniel Peña, profesor emérito del departamento de Estadística de la UC3M y director del área de Big Data e IA de Funcas. La serie, titulada ‘Comprender la IA. Big data y aprendizaje estadístico automático’ se propone como una guía accesible, pero rigurosa, para todos aquellos interesados en entender los mecanismos internos de la IA.
Una serie en dos bloques
La serie está organizada en dos bloques. El primero, publicado el pasado año, ofrece cinco capítulos que sientan las bases del aprendizaje automático y explican las principales técnicas estadísticas en las que se apoya. El segundo bloque, que se estrena ahora, ampliará el enfoque con cuatro nuevos vídeos centrados en aplicaciones concretas de la IA que están especialmente presentes en nuestra vida cotidiana.
Primera parte: los fundamentos
- La IA ya está aquí. El primer video presenta las funciones que desempeña la IA y los pilares en los que se basa: el big data o datos masivos, su almacenamiento y tratamiento artificial y la extracción de los la información que contienen.
- ¿Cómo se organizan los datos? Antes de aplicar algoritmos, los datos deben estructurarse. Este capítulo explica cómo se clasifican, transforman y preparan los datos para que puedan alimentar los modelos de IA.
- Reglas de predicción y redes neuronales. Aquí se analizan los principios de las reglas de predicción a partir de patrones previos, incluyendo una introducción clara al funcionamiento de las redes neuronales y el uso combinado de distintos modelos.
- Clasificación y discriminación. Se presentan las técnicas que permiten a la IA distinguir entre categorías prefijadas, por ejemplo, si un correo es spam o si una hipoteca es o no viable.
- Construcción de grupos o clusters. Este capítulo aborda los métodos que permiten encontrar estructuras ocultas en los datos, agrupándolos según características comunes sin necesidad de etiquetas previas.
Segunda parte: aplicaciones de la IA
- El reconocimiento de voz. Una inmersión en los sistemas que permiten a las máquinas entender el lenguaje hablado, desde el procesamiento acústico hasta la conversión a texto y la comprensión del contenido.
- La generación del lenguaje natural. ¿Cómo generan las máquinas textos que parecen humanos? Este vídeo explica cómo funcionan los modelos generativos de lenguaje.
- IA y reconocimiento de imágenes. Desde la detección facial hasta la interpretación de radiografías, este capítulo expone cómo los algoritmos “ven” y procesan imágenes.
- Sistemas de recomendación. ¿Por qué ciertas plataformas siempre parecen saber qué nos interesa? Aquí se explica cómo se construyen los algoritmos que personalizan nuestras experiencias digitales.
Conocer los fundamentos para usar la IA con criterio
El propósito de la serie es proporcionar a los ciudadanos en general, pero también a profesionales de distintas áreas, así como a estudiantes y docentes, un marco comprensible para entender lo que ocurre detrás de la “caja negra” de la IA. Hoy en día, hablar de inteligencia artificial no es solo hablar de productividad, prompting o eficiencia. Es también conocer cómo funciona la lógica de las recomendaciones de los grandes modelos de lenguaje y los métodos estadísticos que permiten a los ordenadores “aprender” de nuestros datos. Comprender los fundamentos de la IA se convierte así en una herramienta de pensamiento crítico. A lo largo de estos nueve capítulos, el espectador podrá familiarizarse con los mecanismos internos de la IA, sin necesidad de fórmulas complejas, pero sin renunciar al rigor.
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