1. Aprendizaje automático (ML):
* Aprendizaje supervisado: Este es el enfoque más común. Las computadoras están capacitadas en conjuntos de datos masivos de ejemplos etiquetados. Por ejemplo, para capacitar a un modelo de diagnóstico médico, le alimenta miles de registros de pacientes con sus diagnósticos. La computadora aprende patrones y relaciones dentro de los datos y luego puede predecir diagnósticos para nuevos casos.
* Aprendizaje no supervisado: En este enfoque, la computadora recibe datos no etiquetados y se le pide que identifique patrones y estructuras por sí solo. Esto es útil para tareas como datos de agrupación, detección de anomalías y encontrar relaciones ocultas.
* Aprendizaje de refuerzo: Aquí, la computadora aprende a través de prueba y error, recibiendo recompensas por buenas acciones y sanciones por las malas. Esto a menudo se usa en áreas como el juego, la robótica y la optimización de sistemas complejos.
2. Procesamiento del lenguaje natural (PNL):
* Análisis de texto: Las computadoras pueden analizar grandes cantidades de datos de texto, identificar palabras clave, sentimientos e incluso extraer hechos relevantes. Esto les permite comprender y responder a consultas relacionadas con campos específicos.
* Modelos de lenguaje: Estos son modelos estadísticos entrenados en conjuntos de datos de texto masivos. Pueden generar texto, traducir idiomas e incluso responder preguntas basadas en la información que han aprendido.
3. Representación y razonamiento del conocimiento:
* Gráficos de conocimiento: Estas son bases de datos estructuradas que almacenan información sobre entidades y sus relaciones. Por ejemplo, un gráfico de conocimiento sobre la medicina puede contener información sobre enfermedades, síntomas, tratamientos y medicamentos.
* Motores de razonamiento: Estos sistemas pueden aplicar reglas lógicas a los gráficos de conocimiento y sacar conclusiones basadas en los datos. Permiten que las computadoras respondan preguntas complejas y realicen inferencias basadas en su conocimiento.
4. Experiencia específica del dominio:
* Recopilación y curación de datos: Los expertos en un campo particular seleccionan, organizan y etiquetan cuidadosamente los datos específicamente para capacitar a los modelos de IA.
* Validación y evaluación del modelo: Los investigadores y desarrolladores utilizan técnicas rigurosas de pruebas y evaluación para garantizar que los modelos de IA funcionen de manera precisa y confiable dentro del contexto específico del campo.
Ejemplo:
Imagine un sistema informático diseñado para ayudar a los médicos con diagnósticos.
* ml: Podría ser capacitado en una vasta base de datos de registros médicos, imágenes y trabajos de investigación, lo que le permite identificar patrones asociados con diversas enfermedades.
* NLP: Podría procesar textos médicos y comprender consultas sobre síntomas específicos, lo que le permite proporcionar información relevante.
* Representación del conocimiento: Puede usar un gráfico de conocimiento para almacenar información sobre enfermedades, tratamientos e interacciones de drogas, lo que le permite razonar sobre escenarios médicos complejos.
Si bien estas técnicas permiten que las computadoras imiten la experiencia, no reemplazan a los médicos humanos. Los humanos aportan pensamiento crítico, consideraciones éticas y comprensión matizada a la práctica médica, todos los cuales son difíciles de replicarse por completo.
En esencia, la capacidad de AI para actuar como un experto en un campo particular se basa en su capacidad para procesar y comprender la información de ese campo, lo que le permite hacer predicciones, proporcionar información y responder a las consultas de una manera que parezca conocedor.