Aunque esté normalmente relacionado a robots o interfaces de usuario, el concepto de inteligencia artificial no se refiere a un “algo” sino a un “como”. Su definición podría limitarse a: “procesos que buscan simular la inteligencia humana en máquinas”. De hecho, su parte superficial se encarga de desarrollar sistemas de aprendizaje en computadoras: añadir datos, realizar operaciones y recibir los resultados más efectivos. Igual que cualquier trabajo informático, estos sistemas se desarrollan en lenguajes de programación como Python.
Sería muy fácil si solo fuese una operación matemática. Pero, imagina por un momento cómo deben estar estructuradas las IAs de Netflix y Spotify para recomendarte cosas con 97% de probabilidad que te gusten.
¿Qué es Deep Learning?
Saltándose el desarrollo histórico, actualmente uno de los campos más estudiados en cuanto a la Inteligencia Artificial es el Aprendizaje Profundo, mejor conocido como Deep Learning. Es una sub-rama de la inteligencia artificial donde se trabaja con una serie de algoritmos que tienen la finalidad de buscar la mejor manera de reflejar datos, y así, llegar a mejores conclusiones. Este proceso busca simular el comportamiento de las neuronas en cuanto a la transmisión y procesamiento de la información.
Para ilustrarlo, podemos imaginarnos el funcionamiento de nuestro cerebro:
Si queremos mover nuestro brazo para tomar agua, nuestras neuronas deben enviar un impulso nervioso al brazo con la información necesaria para el movimiento a realizar. Si esta información se equivoca, así sea un error mínimo, podríamos terminar derramando el agua, tirando el vaso o simplemente no lo tomaríamos.
En nuestro cerebro, es fácil y rápido. Pero, cuando tiene que ver con computadoras, son líneas interminables de códigos de programación para lograr que variables como la velocidad, el ángulo y la distancia sean exactamente correctas para realizar la tarea de forma adecuada. Sin tomar en cuenta de que previamente debemos definir qué es un vaso, en cuál superficie está, si hay obstáculos en el trayecto, el material del que esté hecho y la fuerza necesaria para tomarlo sin romperlo.
Ahora, si mover un brazo para tomar agua ya suena como algo difícil, imagina el proceso para recomendarte música y películas, productos, tomar decisiones y reconocer idiomas e imágenes.
El Deep Learning, se encarga de tomar todos los datos sencillos y procesarlos en diferentes niveles para llevar a cabo tareas más complejas. Esto, lo logra a través de un entrenamiento igual que los humanos. Aprendemos qué es una cosa, para qué sirve y cómo podemos utilizarla. La finalidad de esta práctica es que las máquinas generen sus propias respuestas y puedan identificar cuáles son las correctas.
Aunque suene sencillo en nosotros, las máquinas no tienen capacidades instintivas, así que hay que enseñarles a hacer todo desde cero. Y, para lograrlo, necesitamos hablar su idioma.
Python, la herramienta principal
Desde su creación en 1991 por parte del holandés Guido van Rossum, Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más famosos en el campo de la informática. Muchas de sus aplicaciones las utilizas al día a día, como YouTube, Instagram, Dropbox y hasta Google.
Pero, Python no es solo útil para programas aplicaciones web. También es perfecto para trabajar con Deep Learning gracias a tres características muy importantes:
Sintaxis
Como el español, o cualquier otro idioma, cada lenguaje de programación trabaja con sus propias reglas. Python se posiciona como un lenguaje fácil de aprender y sencillo de trabajar gracias a que su sintaxis se asemeja mucho al inglés.
A la hora de trabajar con Deep Learning, la simplicidad de Python resulta muy práctica para mantener cortas y comprensibles las enormes cantidades de códigos a utilizar. De esta forma, expresar los algoritmos y trabajar en el desarrollo, toma menos tiempo de lo que llevaría utilizando lenguajes como C++, Java y Ruby.
Cantidad de librerías
Si no sabes que es una librería, en un contexto informático, imagínate una simple caja de herramientas. Cada objeto tiene una función específica que vas a realizar muchas veces dentro de tu proyecto.
En Python, existe una gran cantidad de librerías enfocadas al desarrollo de Deep Learning como requests, pillow, numpy, pandas, scapy, matplotlib, kivy, nltk, spacy, keras, django, twisted, tensorflow, pytorch, scikit-learn, etc.
Varias de ellas, como Numpy, se encargan de trabajar con los datos científicos para reducir la complejidad de los algoritmos. Y una característica muy importante es que su uso es gratis y libre.
Código abierto
Python es un lenguaje gratuito y de código abierto. Eso quiere decir que no está sujeto a lanzamientos y actualizaciones oficiales para avanzar en su desarrollo. Si consideramos este estudio de SlashData donde indican que Python cuenta con una población de 8.2 millones de desarrolladores, podemos contar una rápida evolución del lenguaje.
Hay muchas cosas a tomar en cuenta antes de comenzar a desarrollar inteligencias artificiales. El Deep Learning es solo una sub-rama de las Redes Neuronales, que a su vez están dentro del Machine Learning. Así que, es un largo camino por recorrer. Pero, desde Quid Solutions te aseguramos que, si piensas comenzar con Python, estás tomando la mejor decisión.
