¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) funciona bajo la combinación de grandes volúmenes de datos, en base a procesamiento rápido e iterativo haciendo uso de algoritmos inteligentes, es decir, permite al software aprender automáticamente de patrones o características en relación a los datos. 

La IA es un amplio campo de estudio que incluye conocer de teorías, métodos y tecnologías.

La inteligencia artificial (IA) en líneas generales funciona a través del aprendizaje de patrones de comportamiento, es decir, a partir de los patrones, se logra predecir y solucionar problemas actuales o futuros. Hoy por hoy se centra en soluciones normalmente como:

1. IA sencilla o débil: Diseñada para ejecutar tareas concretas predefinidas, como por ejemplo los asistentes virtuales por voz de los teléfonos inteligentes (smartphones).
2. IA compleja o fuerte: Encargado de imitar las habilidades cognitivas humanas, este tipo de IA avanzado, implica poder encontrar soluciones a tareas desconocidas, sin que se haya definido soluciones previas para dichas tareas.

Además, la inteligencia artificial se centra en datos y algoritmos que funcionan a partir de los siguientes procesos:

1. Identificar y entender el problema, lo que realmente determina la importante a analizar y plantear una futura solución.
2. Analizar e investigar situaciones del pasado, es decir, se estudia todas las posibles variables relacionadas con el problema que se quiere analizar.
3. Establecer un sistema de estadísticas, que ayude a predice el resultado futuro del problema identificando, partiendo en base a datos conocidos.
4. Determinar el sistema de IA en base a todos los datos establecidos, se proporciona la solución más factible para el problema; de este modo la IA aprende cómo solucionar los problemas similares actuales o del futuro.

Asimismo, la inteligencia artificial para poner en marcha o funcionamiento ya sea un proyecto o solución se necesita de otros campos como:

• Aprendizaje basado en máquina que automatiza la construcción de modelos analíticos, empleando métodos de redes neurales, estadística, investigación de operaciones y la física, con la finalidad de encontrar una visión interna que al principio puede estar oculto en datos sin ser probablemente estructurada o programada de manera explícita, que determina conclusiones que ayuden a tomar mejores decisiones.
• Las redes neurales, es un tipo de aprendizaje basado en máquina que se compone de unidades interconectadas entre sí (como neuronas), es el encargado de procesar la información que responde a entradas externas, transmitiendo información entre cada unidad. 



Una red neural requiere múltiples procesamientos en los datos para hallar conexiones y obtener significado de datos no definidos.

• Aprendizaje profundo orientado a hacer uso de enormes redes neurales basada en varias capas de unidades de procesamiento, esto se logran en base al avance en el poder del cómputo, y técnicas de entrenamiento mejoradas según el proceso de aprendizaje en base a patrones complejos en base a grandes cantidades de datos. Precisar que algunas aplicaciones comunes incluyen reconocimiento de imágenes y del habla.
• Cómputo cognitivo es un subcampo de la inteligencia artificial que busca una interacción de tipo humano con las máquinas; es decir, utilizando la inteligencia artificial y el cómputo cognitivo, el objetivo final es que una máquina simule procesos humanos a través de la capacidad de interpretar imágenes y el habla – y luego hable de forma coherente como respuesta.  
• La visión por computadora se apoya en el reconocimiento de patrones y el aprendizaje profundo para reconocer lo que hay en una imagen o video. Cuando las máquinas pueden procesar, analizar y entender imágenes, pueden capturar imágenes o videos en tiempo real e interpretar sus alrededores.
• El procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) es la capacidad de las computadoras de analizar, entender y generar lenguaje humano, incluyendo el habla. La etapa siguiente de NLP es la interacción en lenguaje natural, que permite a los humanos comunicarse con las computadoras utilizando lenguaje normal de todos los días para realizar tareas.

Además, varias tecnologías brindar soporte para el correcto funcionamiento de la inteligencia artificial:

• Las grandes unidades de procesamiento de gráficos son fundamentales para la inteligencia artificial porque aportan gran poder de cómputo requerido para el procesamiento iterativo, como son las redes neurales que requiere del big data, además del poder de cómputo.
• Internet de las Cosas (IoT) orientado a generar grandes cantidades de datos de los dispositivos conectados, la mayoría de ellos no analizados. La automatización de modelos con inteligencia artificial nos permite usar una mayor parte de ellos.
• Se están desarrollando algoritmos avanzados y se combinan en nuevas formas para analizar más datos con mayor rapidez y en múltiples niveles. Este procesamiento inteligente es clave para identificar y anticipar eventos poco comunes, entender sistemas complejos y optimizar escenarios únicos.
• Las APIs, o interfaces de programación de aplicaciones, son paquetes portables de código que hacen posible agregar funcionalidad de inteligencia artificial a productos y paquetes de software existentes. Éstas pueden agregar recursos de reconocimiento de imágenes a sistemas de seguridad domésticos y capacidades de preguntas y repuestas que describen datos, crean leyendas y encabezados, o resaltan patrones, visión general o una persecución general e interesantes en los datos.

En resumen, el principal objetivo de la inteligencia artificial (IA) consiste en proveer una solución basa en software que pueda razonar lo que recibe y determinar lo que produce como resultado, dejando en claro que la inteligencia artificial proporcionará interacciones similares a las humanas con software y ofrecerá soporte a decisiones para tareas específicas, y no pretende reemplazar a los humanos, simplemente mejorar significativamente las capacidades y contribuciones humanas.