Guía De 4 Pasos Para Construir Un Sistema De Inteligencia Artificial

Desde el comienzo de su creación, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido rápidamente en una herramienta poderosa que está transformando la forma en que los humanos se involucran y completan sus tareas. Aunque puede pasar mucho tiempo antes de que las industrias se den cuenta del potencial de la inteligencia artificial y los sistemas de diseño que pueden imitar el comportamiento humano a la perfección, muchos creen que el desarrollo de la inteligencia artificial es inevitable.

Hoy en día, existen numerosas tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial. Muchas empresas están trabajando en el desarrollo de estos sistemas y la competencia entre ellos es excepcionalmente alta. Debido a la naturaleza prometedora de la tecnología de inteligencia artificial, muchas empresas emergentes planean establecerse como actores importantes en este sector. Si desea desarrollar sistemas de IA, existen pocos recursos que puede utilizar como punto de partida. Consulte la publicación del blog de cnvrg para obtener más información.

Construyendo un sistema de inteligencia artificial eficiente

El proceso de creación de un sistema de inteligencia artificial generalmente involucra estos cuatro pasos (o fases), que este artículo describirá a continuación:

1. Identificación de problemas

El primer paso es definir el problema, que debe hacerse en detalle desde varios puntos de vista antes de comenzar cualquier trabajo real para crear un sistema. Determine el problema con el sistema actual y por qué es una prioridad reemplazarlo o mejorarlo. Además, pregúntese qué otros problemas similares existen en otras tecnologías y si debería incluirlos también. Estas son algunas preguntas fundamentales que quizás deba responder primero para continuar construyendo su nuevo sistema de aprendizaje automático o inteligencia artificial. Haga esto antes de comenzar a trabajar en el proceso de desarrollo del sistema real.

También es importante definir objetivos y tareas reales y claros. ¿Cómo funcionará el sistema después de que termine de crearlo? ¿Qué necesita hacer? Responder estas preguntas puede ayudarlo a concentrarse en un objetivo final y optimizar el proceso a medida que avanza.

2. Adquisición de datos

El siguiente paso es adquirir los datos necesarios para crear un sistema que pueda realizar las tareas o resolver los problemas que enfrenta. Los datos en el campo de la IA suelen adquirirse de dos formas diferentes:

El primer método es la minería de datos, que se refiere a recopilar y analizar un amplio conjunto de datos para descubrir información, patrones o tendencias valiosos. Por ejemplo, los datos recopilados de las publicaciones en las páginas de las redes sociales se pueden utilizar para obtener información sobre las preferencias e intereses de las personas. La desventaja de la minería de datos es que es posible que los resultados no siempre sean precisos porque significa recopilar datos en diferentes formatos.

El segundo método de adquisición de datos es el raspado o extracción de datos, que se refiere a obtener datos de una fuente específica y usarlos tal cual. Implica formatear los datos para que su sistema pueda leerlos, por ejemplo, recopilar precios de diferentes productos de un sitio web en particular y usarlos como referencia de precios de productos.

3. Representación del conocimiento

La siguiente fase es la creación de la base de conocimientos del sistema de IA. La representación del conocimiento significa presentar los datos para que el sistema pueda procesarlos para obtener resultados precisos de consultas específicas. La representación del conocimiento juega un papel importante en la formación de la IA para que piense y actúe como seres humanos. Declarativo, procedimental, estructural y heurístico son los tipos principales de representaciones de conocimiento que existen.

• Declarativo : la representación declarativa del conocimiento significa que le dará al sistema un conjunto de hechos y reglas a seguir.
• Procedimentales : la representación del conocimiento procedimental significa que proporcionará al sistema un conjunto de acciones, instrucciones, estrategias o procedimientos a seguir para obtener un resultado específico.
• Estructural: la representación estructural define las relaciones entre diferentes conceptos. Por ejemplo, un sistema puede representar el conocimiento como un objeto o una entidad y combinar otras cosas en un tipo particular de jerarquía.
• Heurística : la representación heurística del conocimiento se basa en experiencias previas de expertos en un campo o tema en particular. Implica un conjunto probado de reglas y procedimientos que se utilizan como pautas para resolver problemas cuyos resultados pueden no ser 100% precisos.

4. Planificación y aprendizaje

El siguiente paso es planificar la ruta del sistema en función del conocimiento creado en los pasos anteriores. Esta fase se puede dividir en dos subfases:

• Planificación

La planificación implica definir todas las acciones posibles que realizará el sistema de IA durante su funcionamiento y definir un conjunto de reglas para cada acción. Representa lo que hará el sistema a continuación en función de los datos que tiene.

• Aprendiendo

El aprendizaje se refiere a cambiar y mejorar un comportamiento o acción en particular definido en la fase de planificación en función de la experiencia y la información recopilada por la IA. La inteligencia artificial se diferencia de los programas informáticos habituales en que aprende a tomar nuevas decisiones, no solo a realizar acciones específicas. Cuanto más interactúa el sistema de IA con el entorno, más mejora su rendimiento.

Conclusión

La construcción de un sistema de inteligencia artificial eficiente a veces puede resultar intimidante, pero siempre puede simplificar el proceso siguiendo los pasos anteriores. Comience definiendo el objetivo del proyecto, luego establezca una hoja de ruta que lo ayudará a llegar allí paso a paso. Continúe adquiriendo los datos y el conocimiento necesarios para configurar su sistema. Una vez hecho esto, planifique las acciones que llevarán su sistema de IA al éxito y continúe aprendiendo de la experiencia para tomar nuevas decisiones y mejorar los resultados.