¿Te gustaría crear tu propio robot dotado con inteligencia artificial? ¿Te gustaría diseñar tu propio sistema de domótica para el hogar? En esta artículo te decimos algunos de los conocimientos necesarios para la programación de inteligencia artificial. Eso sí, aprender a dominarlos ya es cosa tuya.
Lenguajes para programación de inteligencia artificial
La inteligencia artificial se basa en algoritmos, los cuáles permiten a una máquina o sistema analizar el entorno y tomar decisiones de manera similar a como lo haría un ser humano. Esto tiene numerosas aplicaciones, como ya hemos visto en nuestros artículos sobre inteligencia artificial en marketing o inteligencia artificial en medicina.
Sin embargo, para saber programar inteligencia artificial es necesario tener ciertos conocimientos, en algunos casos avanzados. A saber, lenguajes de programación, matemáticas avanzadas, Big Data, etc.
A continuación te indicamos los conocimientos que has de tener para crear sistemas de inteligencia artificial, comenzando por los lenguajes de programación más utilizados en este campo.
Python
Python es un poderoso lenguaje de programación creado a mediados de los 90 por Guido Van Rossum. Se trata de un software de licencia open source, es decir, se puede modificar y distribuir libremente, incluso con fines comerciales.
Una de las ventajas de Python para la programación de inteligencia artificial es que el un lenguaje dinámico y resulta más flexible y sencillo de aprender que otros como Java.
Otra de las razones para que se uno de los lenguajes preferidos por los aficionados a la IA es que cuenta con una gran comunidad de programadores detrás y una enorme biblioteca de recursos y archivos de uso libre.
R
R es un lenguaje orientado a la estadística. Posee numerosas posibilidades, entre las cuáles destacan su gran capacidad para la elaboración de análisis y la creación de gráficos. Además, es ampliamente usado para la minería de datos y el cálculo numérico.
Respecto a la programación de inteligencia artificial, R es uno de los lenguajes más empleados en casos en que se necesita hacer una computación independiente, o un análisis individual en servidores.
Aunque es similar a Python, existen algunas diferencias entre ambos. Python es más sencillo de usar y flexible, mientras que R es más visual, por lo que su uso cada vez está más extendido en el ámbito empresarial.
Lisp
Lisp es uno de los lenguajes para programación de inteligencia artificial más antiguos que existen. Data de finales de los años 50 y fue desarrollado por John McCarthy en el MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts).
Es uno de los más fieles representantes de la sintaxis basada en la notación polaca, también denominada notación de prefijo. Se caracteriza por elaborar listas para mostrar la información, de ahí que su modo de trabajo se denomine list processing.
Ha estado tradicionalmente unido a la creación de inteligencia artificial. Su base sirvió par desarrollar muchos otros lenguajes, caso de MacLisp o InterLisp. En la década de los 90, se hizo un enorme esfuerzo por unificar todos los dialectos creados bajo el paradigma de Lisp, lo que dio como resultado el lenguaje Common-Lisp.
Prolog
Como su propio nombre indica, PROLOG proviene de los términos PROgramación LÓGica. Se trata de uno de los lenguajes de programación más utilizados en inteligencia artificial por su capacidad para crear sistemas expertos o que están basados en el conocimiento.
Normalmente se emplea como un programa de apoyo. Es decir, no se suele utilizar en exclusiva para la programación de inteligencia artificial. Normalmente los procesos más generales se programan con otros lenguajes más conocidos, mientras que PROLOG se aplica a la hora de desarrollar tareas más específicas.
Entre sus principales aplicaciones están la construcción de sistemas de verdadero o falso, la creación de bases de conocimiento o resolver problemas de lógica, entre otras.
Java
Java es un lenguaje creado por Sun Microsystems y que actualmente es propiedad de Oracle. Está orientado a objetos y construido sobre la base de C++.
En la mayoría de foros u opiniones que se leen en internet se prefiere programar inteligencia artificial con Python o R, puesto que son más intuitivos, dinámicos, interpretativos y poseen bibliotecas open source de mayor tamaño, sobre todo Python.
Sin embargo, Java también es muy usado en proyectos que tienen un gran volumen de datos y con una marcada evolución en el tiempo. Muchos proyectos de machine learning de tamaño medio-grande hacen uso de este lenguaje de programación, aunque sea más “burocrático” y se necesite precisar mucho más los datos.
C#
C#, también denominado C Sharp, es un lenguaje de programación diseñado por Microsoft que se emplea para la creación de infraestructuras de lenguaje común. Esto es, permite crear sistemas que albergan aplicaciones escritas en múltiples lenguajes de ato nivel.
Forma parte de la plataforma .NET de Microsoft. Como lenguaje de programación para inteligencia artificial es similar a Java, aunque incorpora mejoras basadas en otros lenguajes. Su nombre significa “Do sostenido” en música, haciendo referencia a que está un punto por encima de su antecesor, C++.
C++
Se trata de un lenguaje de programación orientado a la manipulación de objetos. Fue creado en el año 1979 por Bjarne Stroustrup. Tiene funciones de programación genérica, estructurada y orientada a objetos, por lo que se considera un lenguaje multiparadigma.
Permite transformar el código creado por los usuarios en datos comprensibles para las máquinas. Además, su tiempo de respuesta al ejecutar procesos es muy rápido, por lo que es muy útil para la programación de inteligencia artificial.
Torch
Más que un lenguaje de programación, Torch es una biblioteca de código abierto basada en el lenguaje de programación LUA. Se usa principalmente para computación científica y para diseñar rutinas de aprendizaje automatizado.
Es ampliamente utilizado para la creación de redes neuronales, y los emplean empresas tan conocidas como Facebook, IBM o Yandex.
Visual Basic.NET
Es otro lenguaje de programación para inteligencia artificial orientado a objetos, que se desarrolla sobre la plataforma .NET. Es una evolución del primer Visual Basic y su desarrollo estuvo rodeado de cierta polémica al cambiar numerosos paradigmas del original, que los hace incompatibles.
La última versión es Visual Studio 2019, que incorpora funciones como la limpieza de código, obtención de recomendaciones por inteligencia artificial basadas en información de la comunidad y compartir código en otros usuarios en tiempo real.
PHP
PHP consiste en un lenguaje con código del lado del servidor. Es decir, interpreta un script en el servidor web para crear una página web de forma dinámica.
Es uno de los lenguajes de programación más comunes que existen en la red, y debido a su sencillez y funcionalidad es uno de los más empleados a la hora de crear sistemas de inteligencia artificial en la nube.
SQL
SQL es un lenguaje de dominio específico, cuya función es detectar problemas concretos y ofrecer las técnicas adecuadas para su resolución. Una de sus principales aplicaciones es la gestión y recuperación de información en bases de datos relacionales.
Es de gran ayuda para la programación de inteligencia artificial con cualquier otro tipo de lenguaje, ya que sus procesos se pueden implementar con Java, PHP, C++ y un largo etcétera.
Objective-C
Terminamos la lista de lenguajes de programación para inteligencia artificial con Objective-C, el cual está desarrollado como una compilación de los lenguajes de programación C.
Al igual que C o C++ está considerado como un lenguaje de bajo nivel. Básicamente, significa que tiene un mejor rendimiento, pero no tiene capacidad de abstracción ni para tomar sus propias decisiones. Esto implica que el programador ha de toma todas las decisiones, por lo que la probabilidad de error también es mayor.
Estas son algunos de los lenguajes que permiten desarrollar inteligencia artificial con programación. Sin embargo, hay otra serie de conocimientos que también son fundamentales en esta tecnología.
Matemáticas avanzadas
Las matemáticas avanzadas son muy importantes a la hora de afrontar trabajos de inteligencia artificial. Hay una serie de conocimientos que son necesarios para la programación de machine learning o deep learning. El grado de profundidad que debe adquirir en cada campo matemático está relacionado, evidentemente, con el nivel de complejidad de los sistemas que se quieran desarrollar.
Una de las disciplinas de las matemáticas avanzadas para la programación de inteligencia artificial es el álgebra lineal. Se emplea, por ejemplo, para realizar operaciones en espacios vectoriales. Otra de sus aplicaciones es el desarrollo o multiplicación de matrices.
También es obligatorio tener nociones de cálculo multivariable. Los conceptos de cálculo diferencial, vectorial o infinitesimal (entre otros) son básicos para poder analizar funciones, realizar integrales y derivadas, etc.
Por otro lado, en la programación de inteligencia artificial es muy importante saber evaluar las eficacia de un algoritmo o su capacidad para aplicarse a diferentes escalas. Para ello, es imprescindible tener conocimientos sobre estructuras de datos, como pueden ser árboles binarios, gradientes, hashing, etc.
Por último, una de las partes más importantes en la programación de inteligencia artificial y machine learning es la estadística y el cálculo de probabilidades. Hay quien piensa que la I.A. no es más que estadística hipervitaminada, pero lo cierto es que es mucho más. De hecho, la estadística ha dejado paso a las ciencias de la computación a la hora de hacer frente a datasets dinámicos y de enorme volumen.
Conocimientos sobre Ingeniería
La inteligencia artificial es está volviendo cada vez más importante en diferentes campos de la ingeniería. Gracias a ella se pueden crear sistemas que calculan las alternativas existentes para los proyectos y contribuyen a mejorar la planificación.
Hay numerosos ámbitos de la ingeniería en los que se se utiliza la inteligencia artificial, como puede ser la aeronáutica o el sector construcción. Por ejemplo, el análisis inteligente de los datos de sensores permiten crear sistemas más eficaces, resolver problemas y ahorrar costes.
La ingeniería no solo va a tener que hacer uso de la inteligencia artificial, sino de muchos de los avances actuales en el campo de la tecnología: internet de las cosas, ciencias de la computación, computación cuántica o sensórica incrustada. Todo ello permite el diseño de software capaz de tomar decisiones siguiendo los pasos que haría un especialista en su campo, pero con menor probabilidad de error.
Ofimática, fundamentalmente las hojas de cálculo
Hoy en día existen organizaciones que tienen que tratar con una enorme cantidad de datos. La clásica forma de trabajar con las hojas de cálculo desaparecerán, y de hecho, ya están apareciendo herramientas capaz de analizar cantidades ingentes de datos de forma inteligente, como es el caso de MIcrosoft Power BI.
Para que cantidades tan grandes de datos sean útiles, es necesario separarlos, analizarlos y ordenarlos. Es decir, tener herramientas que sean capaces de contar una historia con esa información. Y ahí es donde entra la inteligencia artificial, que puede organizar, clasificar y recuperar esos datos en base a los parámetros introducidos.
Diseño
No es que tener conocimientos de diseño sea imprescindible para la programación de inteligencia artificial; al contrario, la inteligencia artificial será cada vez más importante en el desarrollo de páginas web.
Ya hay numerosos ejemplos de webs o plataformas que emplean la I.A. para crear todo tipo de contenidos. Por ejemplo, Netflix o Amazon la usan para saber qué contenidos sugerirnos. También están otros ejemplos como Wix Adi, que permite crear sitios web de forma casi automatizada, o Autodraw, una herramienta de dibujo creada por Google que también hace uso de la I.A.
Project Management
La I.A. también está cambiando la manera de gestionar proyectos. Los sistemas basados en machine learning o deep learning son capaces de utilizar algoritmos complejos para tomar decisiones más eficaces para la dirección de una organización y, lo mejor de todo, aprender en base a la experiencia.
La fusión del project management con la programación de inteligencia artificial no se entiende sin el binomio hombre/máquina. Las organizaciones más vanguardistas están utilizando una serie de principios denominados MELDS: Mindset (promover una mentalidad receptiva a la I.A.) Experimentation (fomentar la experimentación), Leadership (apoyar el liderazgo), Data (analizar datos) y Skills (desarrollar nuevas habilidades).
Otros conocimientos que te pueden ayudar a desarrollar IA
El avance de la tecnología hace necesario adaptarse a las nuevas innovaciones. La inteligencia artificial no es algo aislado, sino que llega de la mano de otros conceptos como el Big Data, el internet de las cosas o la robótica.
Big data
La programación con inteligencia artificial tiene en el análisis de datos uno de sus grandes pilares. Estos sistemas son capaces de acumular una gran cantidad de información para procesarla de la forma más lógica y eficaz posible.
Un claro ejemplo de procesamiento de Big Data en inteligencia artificial serían los programas Deep Blue o AlphaZero. Estas I.A. son capaces de ganar a los mejores expertos humanos en juegos complejos con casi infinitas posibilidades como el ajedrez o el Go. La razón es que puede procesar millones de datos en muy poco tiempo, y elegir la mejor opción entre todos ellos.
IoT
La inteligencia artificial también será cada vez más importante en el internet de las cosas, es decir, en los objetos inteligentes conectados a internet.
Un claro ejemplo de ello son los asistentes virtuales como Amazon Echo o Google Home, que son capaces de ofrecer información en relación a las preferencias del usuario, o de ejecutar órdenes en base al procesamiento del lenguaje.
Robótica
Cuando se habla de inteligencia artificial, mucha gente piensa automáticamente en robots. Sin embargo, la I.A. no es un campo exclusivo de la robótica, ni mucho menos. Se podría decir que la robótica es el campo de la electrónica que busca dotar de un soporte físico a la inteligencia artificial.
Desde algunos sectores se considera que la I.A. no solo debe crear sistemas inteligentes que actúen como humanos, sino que sean como humanos. Los más radicales afirman incluso que ha tener aspecto de ser humano. Y el último paso sería que tuvieran conciencia de sí mismos. Un ejemplo de esta filosofía de inteligencia artificial es el robot Sophia. Para saber más te recomendamos leer nuestro artículo sobre inteligencia artificial y robótica.
Como ves, existen múltiples caminos para desarrollar inteligencia artificial, y esta tecnología se puede aplicar a numerosos campos de la tecnología. Es de esperar que con el tiempo vayan apareciendo herramientas que permitan crear I.A. de forma casi automatizada haciendo uso de, precisamente, la propia I.A. No es el futuro, es el presente, y es muy real.