Programar IA requiere conocer varios lenguajes de programación, el funcionamiento de los algoritmos de comportamiento humano, matemáticas avanzada y lingüística, entre otras materias.
La inteligencia artificial (IA) debe considerarse una excelente inversión para cualquier empresa que busque mejorar su eficiencia, obtener nuevos ingresos y fidelizar a sus clientes. Sus aplicaciones en sectores tan variados como finanzas, agricultura, logística, transporte, educación o medicina, hacen esencial la existencia de profesionales capacitados en este campo. Por ello, es recomendable que las personas que busquen impulsar este campo en México aprendan cómo programar una inteligencia artificial.
Quienes sean capaces de realizar esta labor podrán acceder a una de las profesiones con más futuro, de acuerdo con el Foro Económico Mundial. Este organismo prevé que la demanda de especialistas en IA se incremente en los próximos años.
Los fundamentos en la programación de IA
Lo primero que hay que entender es que el propósito de la inteligencia artificial es crear sistemas o máquinas que imiten la inteligencia humana, los cuales puedan realizar funciones como aprender, analizar la información que almacenan, solucionar problemas, tomar decisiones y responder de manera natural en una conversación.
Los algoritmos de comportamiento humano son la base de esta tecnología. Estos son el conjunto de instrucciones informáticas que le dicen a la máquina qué, cómo y cuándo hacer una acción. De esta forma, los sistemas son capaces de resolver situaciones complejas, entre las que destacan la deducción, búsqueda, comunicación y clasificación.
Sus desarrolladores deben poseer conocimientos profundos sobre el funcionamiento de los algoritmos, matemáticas avanzadas, estadística, lingüística, programación, hojas de cálculo, big data…
Uno de los primeros pasos para programar inteligencia artificial es entender los procesos, modelos y conceptos que rodean esta tecnología, como aprendizaje automático (machine learning), aprendizaje profundo (deep learning), redes neuronales artificiales (RNA), visión artificial, procesamiento del lenguaje natural (PLN), etc.
También se requiere aprender a utilizar bibliotecas y herramientas vinculadas con esta tecnología, como Strips/PDDL, OpenCV, scikit-learn, TensorFlow, NLTK, Microsoft Azure o AWS. Estas ayudarán a desarrollar y construir los modelos de IA.
Lenguajes más usados para la programación de inteligencias artificiales
Los desarrolladores de inteligencia artificial necesitan dominar diversos lenguajes de programación. Entre los más comunes están:
Python
Python es un lenguaje de programación simple, conciso y versátil. Por ello, es una herramienta efectiva para desarrollar modelos de machine learning, deep learning o procesamiento del lenguaje natural (PNL), entre otros. Además, muchas de las bibliotecas y herramientas de IA están escritas con Python, como TensorFlow, que permite crear modelos más potentes basados en redes neuronales.
Una de sus grandes ventajas es que permite diversos estilos de programación –orientada a objetos, imperativa y funcional–, y se puede integrar con otros lenguajes, como C, C++, Java y Cobra
R
R, Es un lenguaje de propósito general y de programación procedimental. Es de gran utilidad para trabajar el análisis de datos, realizar cálculos estadísticos y el aprendizaje automático.
SQL
Este constituye el lenguaje de consulta estándar para bases de datos relacionales. Manejar y analizar cantidades masivas de datos es esencial para la Inteligencia artificial, por lo que resulta muy útil su uso.
Prolog
Como su nombre indica, es un lenguaje de programación lógica. Entre otras cosas, se usa para elaborar sistemas expertos o sistemas basados en conocimiento, resolver problemas lógicos y detectar coincidencias de patrones en árboles de análisis de lenguaje natural. Por ello, se usa mucho en los modelos de IA vinculados con la salud, analizar idiomas y aplicar razonamiento simbólico
C++
Tiene un alto nivel de control y eficiencia. Sirve para hacer de forma rápida cálculos complejos, optimizar los motores de búsqueda y crear aplicaciones de alto rendimiento. Asimismo, proporciona la posibilidad de reusar programas en desarrollo, debido a la herencia y al ocultamiento de datos. El problema es que su sintaxis es compleja y no es muy bueno en llevar a cabo distintas tareas a la vez.
Java
Este lenguaje es fácil de emplear para la programación orientada a objetos. Se utiliza mucho en algoritmos de búsqueda, redes neuronales y PNL. Una de sus grandes virtudes es su capacidad multiplataforma, ya que los códigos que se escriban y elaboren pueden correr adecuadamente en Windows, Linux, Android, iOS, etc.
Decidir el lenguaje de programación más adecuado dependerá de las preferencias del programador y de lo que se busque conseguir con el modelo de IA que se está elaborando.
Como se puede ver, dominar el desarrollo de esta tecnología no es una tarea sencilla. Por ello, es necesario contar con la formación adecuada, como la Maestría en Inteligencia Artificial de UNIR México. Este posgrado incluye en su plan de estudios las áreas más relevantes de la industria de la IA: percepción computacional, aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural.
