Programación y Robótica

5. Introducción a la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial (IA) es una rama dentro de la computación orientada a la aplicación de la misma con el objetivo de simular acciones propiamente humanas, basadas en razonamiento y conducta. Es decir la IA se aplica en sistemas, por ejemplo, para capacitarlos de ciertas habilidades atribuidas normalmente a humanos, por ejemplo, tomar descisiones, sopesar errores cometidos para mejorar la respuesta, adaptar la conducta en función de la situación, etc.
Desde los años 50 se comienza a trabajar en algoritmos vinculados a la inteligencia artificial, aunque en los últimos años, esta disciplina ha evolucionado a mayor velocidad, gracias al desarrollo de la tecnología y de los lenguajes específicos. Después de una época en la que la IA pasó por unos años de parálisis en su evolución e incluso olvido, recuperó interés cuando, en el año 1997 el campeón mundial de ajedrez perdió contra una inteligencia artificial autónoma llamada Deep Blue.
El avance del hardware ha propiciado que a partir de ese momento comenzaran a aparecer distintos algoritmos basados en estrategias diversas que superarían a los humanos en algunas tareas. 
En la actualidad, podemos ver IA aplicada en multitud de situaciones:

  • En  apps y videojuegos, recreando el movimiento de los personajes.
  • En  industria, aplicada a la optimización de métodos de fabricación y logística.
  • En medicina, donde se hacen modelos que pueden preveer la evolución de una enfermedad o los posibles  efectos secundarios.
  • En la minería de datos, generando patrones en base a una gran cantidad de datos, que un humano no podría gestionar.
  • Machine Learning, el aprendizaje automático de las máquinas, proceso en el que los algoritmos pueden mejorar continuamente su desempeño al observar datos relevantes, identificar patrones, crear modelos de datos que pueden hacer predicciones y luego iterar su aprendizaje.

Podemos clasificar el aprendizaje automático (machine learning) en tres tipos:ay tres tipos:

• Aprendizaje automático supervisado: en este caso, el sistema es entrenado medieante un conjunto de datos etiquetados o estructurados. Los datos actúan como un maestro, entrenando a la máuina para mejorar  su capacidad a la hora de hacer predu¡iciiones o tomar decisiones. En este caso un supervisor humano debe gestionr el entrenamiento del sistema.

• Aprendizaje automático no supervisado: en este caso, los datos son proporcionados al sistema sin etiquetas y el sistema debe generar los patrones de forma autónoma.

• Aprendizaje automático por refuerzo: el aprendizaje se basa en la retoralimentación recibida. De tal manera que la proximidad al objetivo es premiada y el alejamiento se traduce en una penalización. Con base en la retroalimentación, el sistema modifica su estrategia y decisiones para para minimizar los errores.


En educación, al igual que en otro ámbitos, podemos encontrar aplicaciones de la IA en distintas situaciones.
En resumen, agrupamos la presencia de la IA en la educación según su línea de actuación:

  • Educar con IA: se trata de integrar en la educación tecnologías de IA que puedan ayudar  mejorar el proceso de aprendizaje de los alumnos y mejorar la enseñanza. Por ejemplo, la aplicación de herramientas y algoritmos en el análisis de los datos obtenidos para crear un itinerario de aprendizaje específico para un alumno y adaptar el proceso de aprendizaje a cada situación personal.
  • Educar para la IA: busca capacitar a los alumnos en la adquisión de nuevas habilidades necesarias para situaciones cotidianas o profesionales  en un mundo con IA. Es decir, se trata de familizarizar a los estudiantes con la presencia de sistemas basados en Inteligencia Artificial y los cambios que estos sistemas y máquinas pueden incorporar en nuestras visas.
  • Enseñar a crear IA: el objetivo es que los estudiantes comiencen a analizar el aspecto técnico de los sistemas basados en algoritmos de IA. La iniciación en la programación informática y en la creación de herramientas tecnológicas es imprescindible desde edades tempranas para la btención de profesionales en esta disciplina, capaces de afrontar los problemas y situaciones del futuro.

En este capítulo, ubicado dentro del bloque de Programación, nos centraremos en las herramientas que se están desarrollando en la línea de actuación (Aprender a crear IA). Estas aplicaciones permiten a los estudiantes la generación de módulos basados en aprendizaje automático que pueden exportarse e incorporarse en algoritmos de distintos lenguajes de programación creados por los alumnos. Estas aplicaciones servirán para iniciar a los alumnos en el mundo de la creación de herramientas basadas en IA.
Aprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial ya está a nuestro alcance.

¿Te animas a construir una IA capaz de saber quien está sentado delante de la webcam de tu ordenador? ¿O programar un asistente virtual como Alexa? ¿O crear un personaje virtual que imite los gestos de tu cara?