¿En qué se relaciona Python con la inteligencia Artificial?

inteligencia artifical y python

En la actualidad, todos los programas y aplicaciones de software buscan ahorrarle tiempo y esfuerzo a sus usuarios. Esto se ha logrado a través del uso de lenguajes de programación con inteligencia artificial como es el caso de Python.

El dominio de la programación radica en el éxito de los algoritmos, que se incluyen en los sistemas o códigos para hacer lograr la simulación de una inteligencia artificial o IA (por sus siglas).

Con el pasar de los años, los lenguajes de programación han ido evolucionando, permitiendo la aparición de nuevos códigos con mejor adaptación al usuario y el entorno como Python.

Aunque Python es nuevo en comparación con los años de existencia de sus competidores más cercanos, ha logrado establecerse en una posición elevada con lenguaje de alto nivel.

Para comprender mejor el funcionamiento de Python y su relación con la inteligencia artificial, es necesario comprender sus características y comparación con otros lenguajes.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La capacidad de todo ser vivo de responder de forma autónoma ante un estímulo o situación, se le puede considerar inteligencia.

En el caso de los seres humanos, poseemos una inteligencia natural que está dada por la interacción de nuestras neuronas en el cerebro, las cuales almacenan, procesan y responden a ciertos estímulos o instrucciones.

En el caso de de la inteligencia artificial, el portal digital de Oracle la define como aquellos sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para ejecutar alguna actividad específica, donde adquieren la capacidad de ir mejorando la realización de la tarea a medida que la van repitiendo

Un ejemplo notorio de una IA se puede notar en los bots utilizados por algunas empresas, para responder o conversar con los clientes a través de ciertas plataformas, agilizando la atención y disminuyendo costos en tiempo de espera y personal contratado.

Tipos de lenguajes de programación

Al hablar de lenguajes de programación, es necesario hacer la diferenciación entre los tipos de lenguaje y los avances logrados en su programación.

Lenguajes de bajo nivel.

Tienen mayor rendimiento en acciones y son más robustos cuando están bien diseñados los programas, pero requieren mayor complejidad de programación y códigos, y un nivel bastante avanzado de programador. Ejemplos de estos lenguajes son C, C++ y Objective-C.

Lenguajes de nivel intermedio.

Tienen un rendimiento de resultados de su código y la dificultad de programación del mismo equilibrados entre ambos sin dejar de ser un lenguaje robusto.

Cuenta con algunas herramientas que ayudan al programador a realizar correcciones de código, pero dejan muchas decisiones de ejecución en manos del mismo programador para optimizarlas. Un ejemplo de este tipo de lenguajes es Java.

Lenguajes de alto nivel

Estos lenguajes permiten una serie de funciones en su código, donde el compilador del programa puede tomar decisiones autónomas, liberando al desarrollador de tomarlas.

Suelen ser lenguajes menos eficientes al suponer que las decisiones no son tomadas por el desarrollador en su código, sino por el compilador, y tienden a ser menos humanas. Pero por el contrario, las probabilidades de fallo de estos sistemas son menores. Ejemplos de estos lenguajes son Python y Javascript.

Tal como se definió anteriormente, una inteligencia artificial se fundamenta en el aprendizaje autónomo o machine learning (es un campo de las ciencias de la computación que se encarga de que las máquinas aprendan por sí solas).

Este aprendizaje se logra con códigos preestablecidos en bibliotecas de datos y con programación específica hacia una función o tarea.

 ¿Qué es Python?

Entonces, el portal Unipython, define a Python, como un un lenguaje de programación de alto nivel, lo que lo ha convertido en uno de los más populares a nivel mundial por su versatilidad y facilidad de programación.

En la actualidad, Python cuenta con la mayor comunidad de desarrolladores que respaldan el código y permiten demostrar su solidez ante otros lenguajes como Java.

Entre las características más resaltantes, Python cuenta con una amplia bibliotecas de librerías que permiten obtener diversos recursos de código abierto aplicables para inteligencia artificial.

Estas bibliotecas de código son muy superiores a la existente con Java, por lo tanto, los desarrolladores buscan siempre lo que está hecho para solucionar situaciones planteadas en vez de perder tiempo en codificación ya existente.

El lenguaje de programación en Python es dinámico, lo que hace que los módulos o aplicaciones se puedan crear y probar más rápido que otros lenguajes. Esto también permite el aprendizaje del desarrollador en menor tiempo.

Tal vez te interese leer-> ¿Qué es Python y por qué es tan relevante?

Características de Python

Python es un lenguaje interpretado, el cual no requiere ser compilado. Por este motivo el programador puede utilizar el lenguaje de forma directa en el programa o aplicación que realice.

Por ser un lenguaje de alto nivel, se puede utilizar Python para solucionar situaciones complejas, ya que el uso de código de programación será menor en cuanto a variables, matrices y manejo de objetos.

Otra característica importante de Python es la gestión de memoria automática, que le permite analizar situaciones diversas en la programación. También hay una disponibilidad de este lenguaje en todos los sistemas operativos.

Python posee una amplia cantidad de recursos que permiten el aprendizaje de una inteligencia artificial. También posee muchas plataformas educativas en línea a través de artículos de blog, libros, cursos, etc.

Python y la inteligencia artificial

Al ser Python, uno de los lenguajes de programación, con mayor popularidad en el mundo, y al poseer una menor complejidad en su código, lo han convertido en el medio más aceptable para la creación de sistemas de inteligencia artificial.

Las bibliotecas de Python abarcan áreas de computación científica avanzada y el aprendizaje automático como Numpy, Scipy y Pybrain. Por tal motivo, su amplio uso en los lenguajes para Inteligencia Artificial.

-La combinación del IDE (entorno de desarrollo integrado) con la flexibilidad de uso en las diversas plataformas de sistemas operativos, permite a Python la comprobación de los códigos con distintos algoritmos más eficientemente.

Bibliotecas de Python para implementar la inteligencia artificial

En las bibliotecas de códigos de fuentes de los diversos lenguajes de programación orientados a Machine Learning, están los algoritmos que representan ese aprendizaje preprogramado para ciertas acciones.

Entre las bibliotecas más populares y útiles de Python para la inteligencia artificial, se destacan según el portal iartificial.net, las siguientes:

Visualización

  • Matplotlib: es una librería netamente gráfica, y es la más conocida de Python. Permite crear gráficos tanto digitales como impresos.
  • Seaborn: es una librería basada en matplotlib, pero orientada a la visualización de datos estadísticos. Posee una interfaz gráfica de alto nivel para datos estadísticos.
  • Bokeh: Permite visualizar datos de forma interactiva en un navegador web. Crea gráficos dinámicos e interactivos  que se ajustan en tiempo real.

Cálculo Numérico y Análisis de Datos

  • NumPy: Permite una estructuración de datos de forma universal, ideal para su análisis y la interacción con los algoritmos. Implementa diversos vectores multidimensionales y matrices que pueden manejar altos volúmenes de datos.
  • SciPy: Integra rutinas numéricas muy eficientes y de fácil uso. Se complementa con los algoritmos usados en NumPy.
  • Pandas: Considerada la librería más utilizada por los científicos de datos. maneja estructura de datos de una y dos dimensiones, muy recomendada para operaciones financieras y de ingeniería
  • Numba: es una librería que permite traducir funciones escritas en python a código máquina optimizado a la hora de ejecutarse.

Machine Learning

  • Scikit-learn: Esta librería está basada en NumPy, SciPy y Matplotlib. Se utiliza para el aprendizaje automático supervisado y no supervisado que implementa.

Deep Learning

  • TensorFlow: es una biblioteca desarrollada por Google, que permite cálculos numéricos mediante diagramas de flujo de datos para codificar un gráfico. Los nodos de este gráfico pasan a ser operaciones matemáticas y las aristas representan los tensores (matrices de datos multidimensionales).
  • Keras: Es una interfaz de alto nivel que permite trabajar con redes neuronales. Es más fácil de usar que TensorFlow. Esta interfaz es ideal para verificar si los desarrollos obtendrán los resultados esperados rápidamente. Keras utiliza otras librerías de deep learning (TensorFlow, CNTK o Theano) de forma transparente para hacer el trabajo que se indique.
  • PyTorch: Es una librería desarrollada por Facebook, que permite de forma eficiente realizar cálculo numérico. Posee una cualidad de procesamiento mejorado en GPUs, por eso se considera en desarrollo de deep learning.

IA explicable

  • SHAP: se utiliza para ejecutar Inteligencia Artificial Explicable (XAI por sus siglas in inglés eXplainable Artificial Intelligence). Aplica cálculos del campo de la teoría de juegos para conseguir las variables que poseen más importancia en las predicciones de las técnicas de machine learning. Esta librería permite entender la forma de cómo se toman las decisiones en los modelos de random forest o redes neurales.

Procesamiento de Lenguaje Natural

  • NLTK (Natural Language Toolkit): librería utilizada para el procesamiento del lenguaje natural, y actividades como la tokenización o exclusión de palabras en entradas de datos de seguridad. Representa una de las primeras librerías creadas en Python.
  • Gensim: también es una librería para el procesamiento del lenguaje natural. Es muy utilizada para la construcción e importación de vectores distribuidos y el análisis de similaridad entre documentos.
  • SpaCy: Es mas rapida que las anteriores. Es muy útil para preparar texto para otras tareas de aprendizaje automático. Permite interactuar con otras librerías TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Gensim, etc.
  • Jupyter Notebook: no es una librería de Python, pero es muy utilizada para el manejo de datos científicos. Es una aplicación web para crear documentos que contienen código, ecuaciones, visualizaciones y texto.
  • Anaconda: es considerada un conjunto de librerías de distribución de Python para la realización de cálculos, análisis, machine learning. Permite crear varios entornos de trabajo.

Tal vez te interese leer-> ¿Qué es Django y cómo puede facilitar tus labores?

Conclusiones:

La inteligencia artificial forma parte inseparable de la mayoría de los desarrollos de aplicaciones informáticas a nivel mundial.

Cada día se gana más terreno en la creación de tecnologías autónomas a través de códigos de machine learning incorporados a estos equipos.

Existen diversos lenguajes de programación, que tendrán su mayor o mejor utilidad dependiendo del nivel de desarrollo del sistema por parte del programador, o del nivel de independencia del módulo a través de los algoritmos aplicados en el mismo.

Python está entre los mejores lenguajes de alto nivel, ya que, posee una amplia gama de bibliotecas de datos y fuentes con algoritmos establecidos, y su código de programación es mucho más amigable, permitiendo módulos menos extensos por el uso de inteligencia artificial en ellos.

Si, quiero estudiar Python
17 junio, 2021

INGENIO LEARNING: Instituto de Educación Superior dedicado a la investigación y desarrollo de experiencias de aprendizaje significativo intensivas en uso de Tecnología.

Tarjetas

Send this to a friend