La inteligencia artificial no piensa como lo hacemos las personas, puesto que carece de conciencia, de intuición y de experiencias de vida. Así que en lugar de eso, funciona mediante un proceso estructurado que se conoce como razonamiento automático.
Así que para manejar la lógica en el desarrollo de proyectos de IA, se siguen principios que garantizan que, si la información inicial es correcta, el resultado también lo será. Por lo tanto, se trata de una cadena de pensamiento digital, paso a paso, donde cada conclusión se apoya en la anterior.
El objetivo final no es crear máquinas que piensen como personas, sino desarrollar herramientas de inteligencia artificial que amplifiquen nuestras propias capacidades.
Por lo tanto, con el razonamiento automático se busca una colaboración, donde nosotros aportamos el contexto y la experiencia, y la máquina aporta su velocidad, consistencia y una capacidad de cálculo inmensa.
Pero más allá de los fundamentos teóricos o filosóficos, su funcionamiento técnico y el análisis de los métodos que utiliza la inteligencia artificial para ‘pensar por si misma’, son muy interesante, y por eso, los vamos a analizar en este artículo.
¿Qué es el razonamiento automático?
En el fundamento de muchas herramientas digitales que usamos a diario hay un concepto bastante sencillo de entender, el cual se podría describir como la capacidad de una máquina para conectar ideas y llegar a una conclusión. Es lo que hace que un sistema piense, o que al menos, parezca que lo haga.
Para que el razonamiento automático se pueda explicar mejor, basta con pensar en cómo los humanos resolvemos un problema. Reunimos datos, los analizas con lógica y decidimos un camino a seguir y un método de actuación.
Pues bien, con el avance de la inteligencia artificial generativa, las máquinas se están entrenando para hacer algo parecido, y aunque por supuesto no usan su intuición como si hacen las personas, se valen de un conjunto de reglas y patrones para desarrollar su propia lógica.
Así que como ya te podrás imaginar, la base de toda esta tecnología es la información, puesto que un programa no puede hacer nada si no tiene datos con los que trabajar, y estos datos actúan como las piezas de un rompecabezas, ya que el trabajo del sistema es encajarlas para darles sentido.
Esta tecnología se encuentra en funcionamiento desde hace tiempo en muchas de las aplicaciones que usamos a diario, aunque no sea hasta la llegada de los diferentes modelos de inteligencia artificial que están actualmente compitiendo en el mercado cuando la mayoría de personas se ha dado cuenta de ello.
Cuando una plataforma de ‘streaming’ te sugiere una película, no es por azar. El sistema ha observado lo que has visto antes, ha comparado esos títulos con un catálogo enorme y ha identificado opciones que comparten características similares. Es decir, ha razonado qué podría gustarte.
¿Cuáles son las formas mediante las que un sistema automático puede razonar?
Comprender cómo piensan las máquinas resulta más sencillo cuando conocemos los distintos caminos que pueden seguir para llegar a una determinada conclusión. Estos métodos, o tipos de razonamiento, son como diferentes herramientas que el sistema elige según la tarea que tiene entre manos.
Uno de los más directos es el razonamiento deductivo, el cual funciona yendo de lo general a lo particular. Parte de una verdad amplia y bien establecida y la aplica a un caso concreto.
Por otra parte, estaría el razonamiento inductivo, donde el proceso se invierte, ya que se observan muchos casos individuales para identificar un patrón que sugiera una regla general.
Luego está el razonamiento abductivo, que se centra en encontrar la explicación más plausible, y es el que usamos los humanos cuando basándonos en nuestra experiencia, pensamos en la causa más probable. No tenemos la seguridad total de la deducción, pero es la hipótesis que mejor encaja analizando los hechos.
Lógicamente, en realidad estos métodos no trabajan de forma individual, en el sentido de que el sistema elija uno u otro de ellos. Cualquier aplicación en realidad, los combina, para obtener lo mejor de cada uno de ellos y obtener así una razonamiento completo, lo más parecido posible al de un humano.
Probablemente la mayor belleza de todo esto está en cómo se analiza y se complementa nuestro propio pensamiento, ya que nosotros tenemos la intuición, la experiencia vital y la capacidad de formular las preguntas correctas, y las máquinas aportan la capacidad de aplicar estos razonamientos a una escala masiva.
¿Qué técnicas y herramientas se usan principalmente en el razonamiento automático?
Ahora, en este siguiente apartado, para entender cómo las máquinas pueden llegar a conclusiones por sí mismas, lo más útil es conocer las herramientas y los métodos que emplean para ello, ya que estos procedimientos son como los utensilios de un taller, cada uno con una función específica que, usada en el momento correcto, es lo que da forma al resultado.
Probablemente la base principal sobre la que se sustenta todo sería la lógica simbólica, que podemos verla como el experto en gramática de los sistemas automáticos, ya que es lo que establece las reglas sobre cómo se pueden combinar ideas para construir argumentos válidos.
De hecho, todos los sistemas basados en reglas llevan perfectamente este concepto a la práctica, ya que estos sistemas contienen una lista de condiciones y de acciones, y son muy útiles para automatizar tareas empresariales con inteligencia artificial, porque además su fuerza está en la transparencia que ofrecen, ya que siempre puedes rastrear el porqué de una decisión.
Sin embargo, la vida real está llena de incertidumbre y no todo es blanco o negro, así que para manejar estos matices existe el razonamiento probabilístico, que es una herramienta que no habla de verdades absolutas, sino de grados de confianza.
Por otra parte, el aprendizaje automático aporta un ángulo de análisis diferente, ya que en lugar de depender únicamente de reglas escritas por personas, estos sistemas encuentran patrones directamente en los datos.
Todas estas técnicas no buscan reemplazar nuestro criterio, sino potenciarlo, y si quieres saber más sobre cómo pueden implementarse en tu empresa, para aprovechar todas las ventajas de la inteligencia artificial, contacta con nosotros.