Francis Laclé: Kico ta inteligencia artificial y con precies e ta traha?

ORANJESTAD - " E meta di e articulo aki ta pa duna un splicacion cla y raspa pa tur hende compronde e desaroyo popular di inteligencia artifical" Asina e Marketing Technologist Francis Laclé ta cuminsa bisa. Segun Laclé esaki tin promesa pa yuda sociedad cu cierto problemanan y si abo compronde mas o menos kico e ta e ora abo por considera ki ora y bou di cua circumstancia bo por aplica e heramienta aki.

Kico e ta?

Varios orador (manera esun di UBER cu lo duna un presentacion na e E-Business Seminar) ora nan papia di inteligencia aritificial, nan ta referi na e ramo di 'machine learning'. Esaki no ta nada spectacular manera bo sa mira den pelicula, pero un sciencia cu ta hopi mas simpel y ordinario cu bo ta kere. E machine, den e caso aki e computer ta ehecuta un programa cu ta lague siña y corda e datos cu el a topa prome biaha pa asina aplica loke el a siña ariba datos nobo.

Pero con un computer por siña?

Pa splica esaki, nos ta bai presenta un ehempel hopi simpel. Imagina cu nos kier wak e relacion entre un number y un otro number. Pa e ehempel aki nos ta tuma e number 5 anto nos ta tuma un otro number e number 10 como e resultado. Anos a siña na scol cu si bo multiplica 2 cu 5 bo ta haya 10. Awor nos kier pa e computer tambe siña e number 2 y corda loke el a siña pa e siguiente biaha ora e topa un otro number. Un di e technicanan simpel cu ta wordo usa den machine learning ta yama 'gradient descent'. Gradient descent ta yuda busca un number cu lo haci e distancia pa yega na 10 for di 5 mas chikito cu ta posibel. Den e caso aki, si e distancia ta 0 e ora e resultado lo ta e number 2. Cu un programa nos por cuminsa busca e number misterioso aki, y pa cada number cu e computer kies e programa ta calcula e distancia. Loke ta practico di gradient descent ta cu e ta no solamente yudabo cana den e bon direccion pero tambe e sa si e mester tuma un stap grandi of uno chikito. E ta haci esaki door di wak na e afgeleide ('derivative' den Ingles). Esnan cu a haya wiskunde na scol secundario por corda cu e afgeleide ta bisabo con skerpi of plat un subida of bahada ta. Imaginabo awor un komchi bashi anto bo ta laga un kiniki cai lora den dje. E kiniki ta cuminsa lora bai straight abao (vertical) y e ta keda bira e bocht di e komchi te ora e yega e vloer cual ta plat (horizontal). Gradient descent lo tuma stap mas grandi ora e kiniki cuminsa anto segun cu e ta yegando e vloer e ta cuminsa tuma stap mas chikito. Esaki lo reduci e tempo cu e programa mester dedica pa yega na un solucion. E komchi ta e ora e espacio di tur posibel distancia, y si bo logra touch e vloer cu bo kiniki e ora bo sa cu e distancia ta 0. Si tur cos a bai bon, e computer ta haya e number 2 na final di e programa y ta warda esaki pa e siguiente ronde.

Big Data y Deep Learning

E ehempel di awor ey a encera un number so, pero awendia cu e aumento di capacidad di personal computers y accesso pa controla miles di computer via asina maya 'cloud computing' a habri porta pa un fenomemo nobo cual nan ta yama 'Big Data'. Ora cu bo tin asina hopi datos warda cu e no ta ni pas den bo Excel sheet, e ora bo sa cu bo ta trahando cu big data!

Pero tanto bal nos tin asina hopi datos y ningun manera pa train ariba nan pa haci pronostico of yuda polis haci facial recognition di un sospechoso di atraco cu potretnan warda den nan database. E necesidad aki combina cu e aumento den speed den computation a trece atencion bek na un technica di aña 70, esta 'artificial neural networks'. Nos no ta bai hopi den detayes aki pero e ta importante pa nota cu artificial neural networks ta un modelo cu a wordo inspira di e cerebro mamifero pero ta te eynan tambe e similaridad a yega. E cerebro mamifero ta hopi mas complica y te ainda nos no sa tur cos pa por traduci esaki den un modelo mathematico. E idea principal di artificial neural networks ta e neuron artificial cu ta recibi un señal (un number), ta haci algun calculacion ariba esaki, ta saca un resultado y ta mande pa e siguiente neuron. E ventaha di neural networks ta cu bo por combina miles y miles di neurons na otro, creando asina un network hopi compleho. Cu un neural network bo por descubri patronchi den bo datos cu abo mes nunca no lo por a ripara cu bo mesun wowo of cu otro heramienta mas simpel. E famia di technicanan cu ta usa neural networks y cu ta combina un nivel grandi neurons nan ta yama 'Deep Learning'.

Kier sa mas?

Awendia bo por haya hopi recurso online cu ta yudabo implementa machine learning ariba datos cu bo tin (djis busca ariba YouTube 'Machine Learning for beginners'). Un otro tip ta pa traha un bon fundeshi di conocimento cu bo por crece ariba dje den futuro. Si bo ta un mayor of bo tin e opportunidad pa sigui studia, semper e ta benificioso pa studia Computer Science. Esaki ta duna abo of bo yiu un conocimento amplio cu ta aplicabel pa mayoria tipo di industria y trabao den futuro. Y si bo kier specialisa den ramo di machine learning y mas general inteligencia artificial bo por conta ariba mas applicacion den futuro y mas demanda pa esnan cu ta domina e disciplina aki.

Autor: Francis Laclé - Marketing Technologist - Aruba Tourism Authority

(Aviso: E opinionnan y punto di bista expresa den e articulo aki ta di e autor y no necessariamente ta refleha e posicion oficial di Aruba Tourism Authority)