Inteligencia Artificial Simbólica vs Machine Learning. Guía con ejemplos para novatos

La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática que tiene como objetivo crear sistemas capaces de realizar tareas que tradicionalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen reconocer patrones, tomar decisiones, resolver problemas, y hasta aprender de la experiencia. 

La IA no es una tecnología única, sino un conjunto de herramientas y métodos que buscan simular la capacidad cognitiva humana, permitiendo que las máquinas interpreten, procesen y actúen de acuerdo con información compleja.

¿Cómo funciona la IA?

La IA se basa en algoritmos y modelos matemáticos que permiten a las máquinas aprender de los datos que reciben y realizar predicciones o decisiones sin intervención humana directa.

Uno de los principales atractivos de la IA es su capacidad para automatizar procesos en diversos campos, desde la medicina hasta la industria automotriz, pasando por áreas como el comercio y la tecnología. 

La IA y su Capacidad para Procesar Información a Gran Escala

Sin embargo, más allá de simplemente replicar lo que hace un ser humano, la IA puede procesar grandes volúmenes de información mucho más rápido, lo que la convierte en una herramienta esencial para el avance tecnológico.

La IA es el campo que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de patrones o la predicción de resultados. 

Dentro de la IA, tenemos dos grandes enfoques: 

• IA Simbólica
• Aprendizaje Automático (Machine Learning).

IA Simbólica

La IA simbólica se basa en reglas lógicas predefinidas y conocimiento explícito introducido por humanos. Este enfoque no aprende de los datos, sino que aplica reglas para tomar decisiones o hacer predicciones.

Ejemplo de IA Simbólica (Precio de una Casa):

Imagina que queremos predecir el precio de una casa utilizando Inteligencia Artificial simbólica. Un sistema experto estaría programado con reglas predefinidas por un experto en bienes raíces, como:

• Regla 1: Si el tamaño de la casa es mayor a 150 m² y está ubicada en el centro de la ciudad, entonces el precio es mayor a 300,000 €.
• Regla 2: Si la casa tiene más de 3 habitaciones y un jardín grande, entonces el precio aumenta en 50,000 €.
• Regla 3: Si la casa tiene más de 20 años de antigüedad, entonces el precio baja en 30,000 €.

Aquí, el sistema no aprende de los datos; simplemente sigue las reglas introducidas por expertos para calcular el precio.

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Particularidad de la IA Simbólica:

• Ventaja: Es muy interpretable. Las reglas son claras y fáciles de seguir, lo que permite entender cómo se llega a una predicción.
• Desventaja: Es rígida. No puede adaptarse a nuevos datos o factores inesperados, como un cambio en el mercado o una nueva tendencia de precios. Si cambia una tendencia, se deben actualizar las reglas manualmente.

Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML)

El Aprendizaje Automático es una rama de la IA en la que los sistemas aprenden de los datos para hacer predicciones y se puede aplicar por ejemplo para optimizar campañas publicitarias con Machine Learning. Se divide en diferentes enfoques, pero aquí usaremos aprendizaje supervisado para predecir el precio de una casa.

Aprendizaje Supervisado

En el aprendizaje supervisado, se entrena un modelo con datos históricos de casas (tamaño, ubicación, número de habitaciones, antigüedad, etc.) y sus precios asociados. A partir de estos datos, el modelo aprende a predecir el precio de una casa nueva.

Algoritmos Comunes

Regresión Lineal

La regresión lineal es un modelo estadístico que busca establecer una relación lineal entre las características de una casa (como el tamaño o el número de habitaciones) y su precio. Su objetivo es ajustar una línea recta que prediga el precio en función de las variables disponibles.

Ejemplo práctico: Supongamos que tienes datos de varias casas con sus tamaños y precios. El modelo de regresión lineal ajustará una línea que permita predecir que, por ejemplo, una casa de 150 m² costará aproximadamente 320,000 €. La fórmula matemática que representa este ajuste podría ser algo como:

Precio = 50,000+1,800×taman˜o en m²\text {Precio} = 50,000 + 1,800 \times \text{tamaño en m²} Precio = 50,000+1,800×taman˜o en m²

En este caso, por cada metro cuadrado adicional, el precio de la casa aumentaría en 1,800 €.

Particularidades de la regresión lineal:

• Ventaja:
  Es un modelo sencillo y fácil de interpretar. Permite ver claramente cómo influye cada variable (por ejemplo, el tamaño de la casa) en el precio final.
• Desventaja:
  Solo captura relaciones lineales. Si la relación entre el tamaño y el precio no es lineal (por ejemplo, si las casas más grandes aumentan su precio de manera más acelerada), las predicciones del modelo no serán tan precisas.

Árbol de Decisión

• Qué es: Un modelo que toma decisiones en forma de un árbol, donde cada nodo es una pregunta sobre una característica de la casa. Dependiendo de las respuestas (sí/no), el árbol sigue diferentes ramas hasta llegar a una predicción.
• Ejemplo: El árbol podría empezar con la pregunta: «¿El tamaño de la casa es mayor a 120 m²?» Si la respuesta es «sí», podría preguntar «¿La casa está en el centro de la ciudad?». Cada pregunta reduce el conjunto de posibilidades hasta que el modelo llega a una estimación del precio, como 350,000 €.
• Particularidad del Árbol de Decisión:
  • Ventaja: Es muy interpretable porque muestra el proceso de decisión paso a paso.
  • Desventaja: Puede ser inestable, ya que pequeños cambios en los datos pueden modificar significativamente la estructura del árbol.

Redes Neuronales Simples

• Qué es: Un modelo inspirado en las neuronas del cerebro humano que consiste en capas de nodos conectados entre sí. En este caso, usamos una red neuronal con una sola capa oculta.
• Ejemplo: Las entradas al modelo son características como el tamaño, el número de habitaciones y la ubicación. A través de varias capas de neuronas, el modelo ajusta pesos para aprender las relaciones complejas entre las características y el precio, y finalmente predice un precio como 340,000 € para una casa de 130 m².
• Particularidad de las Redes Neuronales Simples:
  • Ventaja: Es más flexible y puede capturar relaciones no lineales entre las características y el precio.
  • Desventaja: Es menos interpretable que los modelos como los árboles de decisión. No es tan fácil entender por qué el modelo hizo una determinada predicción.

Aprendizaje No Supervisado

En el aprendizaje no supervisado, el modelo no tiene etiquetas o resultados conocidos (como los precios de las casas). En lugar de ello, se basa únicamente en las características de los datos para identificar patrones o agrupar las casas en categorías.

Algoritmos Comunes

Clustering (Agrupamiento)

• Qué es: Un algoritmo que agrupa casas con características similares, sin que se conozca previamente el precio.
• Ejemplo: El algoritmo podría agrupar casas en tres categorías: «económicas», «de gama media» y «lujosas», basándose en características como el tamaño, la ubicación y el número de habitaciones. Estas categorías no tienen un precio exacto asociado, pero las casas en el mismo grupo tienden a tener precios similares.
• Particularidad del Clustering:
  • Ventaja: Permite descubrir patrones ocultos en los datos y agrupar objetos similares sin necesidad de etiquetas.
  • Desventaja: No proporciona una predicción concreta del precio, solo clasifica las casas en grupos. Para obtener una predicción de precio, necesitarías un enfoque supervisado después de esta etapa.

Reducción de Dimensionalidad (PCA)

• Qué es: Una técnica que reduce el número de características, encontrando las más importantes. Ayuda a simplificar los datos mientras conserva la mayor parte de la información relevante.
• Ejemplo: Supongamos que tienes muchas características sobre una casa (tamaño, antigüedad, número de habitaciones, proximidad a escuelas, parques, tiendas, etc.). El algoritmo podría reducirlas a solo dos o tres factores principales que influyen en el precio, como el «tamaño y número de habitaciones» o la «ubicación y antigüedad». Esto ayuda a simplificar el análisis del precio.
• Particularidad de la Reducción de Dimensionalidad
  • Ventaja: Facilita el análisis al eliminar características irrelevantes o redundantes, lo que puede hacer más eficiente el modelo.
  • Desventaja: Al reducir la cantidad de características, podrías perder cierta precisión, ya que se simplifica la información.

Aprendizaje por Refuerzo

El aprendizaje por refuerzo se basa en la idea de un agente que toma decisiones para maximizar una recompensa a largo plazo. Este tipo de modelo aprende mediante ensayo y error, evaluando el impacto de sus decisiones.

Algoritmo Común

Q-Learning

• Qué es: Un algoritmo que, en lugar de predecir el precio directamente, toma decisiones que maximizan un beneficio a largo plazo.
• Ejemplo: En el contexto de precios de casas, el modelo no predice directamente el precio de una casa, sino que aprende a tomar decisiones sobre qué características mejorar (tamaño, número de habitaciones, ubicación, etc.) para aumentar el valor de la casa en el mercado. Por ejemplo, el agente podría «aprender» que invertir en agregar una habitación adicional y mejorar el jardín es más rentable que solo renovar la cocina. Cada acción tomada recibe una recompensa (mayor valor de la casa) o castigo (disminución del valor).
• Particularidad del Aprendizaje por Refuerzo:
  • Ventaja: Es útil cuando se trata de optimizar una serie de decisiones a largo plazo y no simplemente predecir un valor inmediato.
  • Desventaja: El proceso de aprendizaje puede ser lento, ya que el modelo debe probar varias acciones para encontrar la mejor estrategia.

Deep Learning (DL)

El Deep Learning es una subdisciplina del Machine Learning que utiliza redes neuronales profundas, es decir, redes con muchas capas. Se utilizan cuando hay grandes volúmenes de datos y relaciones complejas entre las variables.

Ejemplo de Deep Learning (Precio de una casa)

En un escenario más complejo, podríamos tener muchos más datos sobre las casas: no solo tamaño, habitaciones y ubicación, sino también detalles como la proximidad a parques, datos de tráfico, e incluso imágenes de las fachadas de las casas.

• Red Neuronal Profunda: En lugar de una simple red neuronal, ahora usaríamos una red neuronal profunda con múltiples capas ocultas para aprender relaciones más complejas. Cada capa aprende características más abstractas de los datos, como cómo ciertas combinaciones de tamaño, ubicación y antigüedad afectan el precio.

• Ejemplo: A través de muchas capas de procesamiento, el modelo podría descubrir patrones no obvios, como que las casas en ciertas zonas crecen más rápidamente de precio cuando tienen una antigüedad específica y un jardín grande, prediciendo un precio de 370,000 € para una casa que cumple con esos criterios.

Particularidad de la reducción de dimensionalidad

• Ventaja: Es extremadamente poderoso para problemas complejos donde hay muchas variables y grandes volúmenes de datos, como predecir el precio de una casa considerando múltiples factores o incluso imágenes.
• Desventaja: Difícil de interpretar. Aunque es muy preciso, no es fácil entender cómo cada característica afecta la predicción, ya que el proceso es opaco.

¿Qué se puede lograr con la IA a nivel profesional?

La Inteligencia Artificial está transformando múltiples sectores profesionales, permitiendo automatizar tareas repetitivas, mejorar la toma de decisiones y descubrir nuevos patrones en grandes volúmenes de datos.

En el ámbito empresarial, la IA ayuda a optimizar procesos como la predicción de ventas, la personalización de experiencias de cliente y la gestión eficiente de recursos.

Innovación, eficiencia y nuevas oportunidades profesionales

En medicina, permite diagnósticos más precisos y tratamientos personalizados; mientras que en industrias como la construcción o la automoción, la IA impulsa la creación de soluciones más seguras y eficientes.

Con las herramientas adecuadas, cualquier profesional puede aprovechar el potencial de la IA para aumentar la productividad, reducir errores y abrir nuevas oportunidades de innovación. ¡El futuro de la IA es tan amplio como tu capacidad para imaginar sus aplicaciones!