Proceso de inferencia en Inteligencia Artificial (IA)
Es el mecanismo mediante el cual un sistema realiza deducciones.
Conclusiones a partir de datos o reglas previamente establecidos.
Es un componente esencial en muchas aplicaciones de IA.
En sistemas expertos, redes neuronales, lógica difusa y aprendizaje automático.
La inferencia permite que una máquina «razone»
A partir de los datos disponibles.
La convierte en una herramienta clave.
Para tomar decisiones automatizadas.
Definición de Inferencia en IA
La inferencia se refiere al proceso de aplicar reglas lógicas
Modelos entrenados a datos para obtener conclusiones.
Estas conclusiones pueden tomar la forma de decisiones.
Predicciones o clasificaciones, dependiendo del contexto.
A través de la inferencia el sistema puede adaptar su comportamiento.
Realizar nuevas tareas basándose en información previa.
Tipos de Inferencia en IA
Inferencia Deductiva
Proceso:
Comienza con premisas generales.
Para llegar a conclusiones específicas.
Es un tipo de inferencia en la que.
Si las premisas son verdaderas.
La conclusión necesariamente también lo será.
Ejemplo
Si «Todos los mamíferos tienen corazón» (premisa general)
«El perro es un mamífero» (premisa específica)
Entonces la conclusión es que «El perro tiene corazón».
Aplicación
En sistemas expertos y motores de reglas.
Se utilizan reglas predefinidas para hacer deducciones.
Basadas en hechos conocidos.
Inferencia Inductiva
Proceso
Se parte de ejemplos o casos específicos.
Generalizar hacia conclusiones más generales.
Es el proceso que se utiliza en el aprendizaje automático
Genera modelos a partir de datos.
Ejemplo
A partir de observar varios gatos.
Con características similares el sistema puede concluir.
Que estos animales tienen ciertas características comunes.
Las patas pequeñas o el pelaje suave.
Aplicación
En modelos de aprendizaje supervisado.
Redes neuronales donde el sistema aprende patrones.
A partir de ejemplos etiquetados.
Inferencia Abductiva
Proceso
Es un tipo de razonamiento que intenta encontrar.
La mejor explicación posible para un conjunto de observaciones.
Basándose en las probabilidades.
Se utiliza cuando no se tiene toda la información.
Se busca la hipótesis más plausible.
Ejemplo
Si un sistema ve que un motor no arranca.
Sabe que el combustible podría estar agotado.
Que la batería está descargada.
Puede deducir que la causa más probable.
Es la batería descargada.
Aplicación
En sistemas que manejan incertidumbre.
En la predicción de errores o diagnósticos.
En entornos incompletos.
Inferencia en Modelos de Aprendizaje Automático
En el contexto del aprendizaje automático.
La inferencia se refiere al proceso de usar un modelo entrenado
Hacer predicciones o clasificaciones sobre nuevos datos.
Que no han sido vistos durante el entrenamiento.
Este proceso es crucial en aplicaciones.
La clasificación de imágenes, predicción de series temporales
Análisis de sentimientos en texto.
Inferencia en Redes Neuronales
Después de entrenar una red neuronal.
Una red neuronal convolucional para clasificación de imágenes.
La inferencia consiste en pasar una nueva imagen.
A través de la red para predecir su categoría.
La inferencia se refiere a la propagación hacia adelante.
De los datos a través de las capas de la red neuronal.
La obtención de la salida final.
Inferencia en Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)
Una vez que se ha entrenado un modelo SVM para clasificación.
La inferencia consiste en pasar un nuevo dato.
Por el modelo para predecir en qué clase caerá.
Inferencia en Árboles de Decisión
Durante el proceso de inferencia el modelo recorre el árbol de decisiones.
Siguiendo las ramas que corresponden a las características.
Del nuevo dato hasta llegar a una predicción final.
Proceso de Inferencia en Sistemas Expertos
En los sistemas expertos la inferencia se lleva a cabo.
Utilizando una serie de reglas de producción o reglas IF-THEN.
El sistema utiliza estas reglas para llegar a conclusiones.
Recomendaciones basadas en los datos ingresados.
Fases del proceso de inferencia en un sistema experto
Recolección de hechos
El sistema recoge los hechos disponibles.
Sobre la situación actual.
Aplicación de reglas
Se aplican reglas predefinidas para deducir nuevos hechos.
Conclusiones a partir de los hechos existentes.
Conclusión o recomendación
Finalmente, el sistema llega a una conclusión.
Realiza una recomendación basada en la aplicación de las reglas.
Inferencia en Lógica Difusa
La lógica difusa es una extensión de la lógica clásica.
Permite manejar la incertidumbre y los valores intermedios.
La inferencia se utiliza para calcular conclusiones.
A partir de valores vagos o imprecisos.
Ejemplo:
En lugar de una regla estricta;
«Si la temperatura es mayor que 30°C, entonces el ventilador debe estar encendido».
En lógica difusa se puede usar;
«Si la temperatura es algo alta, entonces el ventilador debe estar un poco encendido«.
Aplicaciones de la Inferencia en IA
Diagnóstico Médico
Utilizando modelos de inferencia.
Los sistemas pueden analizar síntomas y enfermedades conocidas.
Ofrece diagnósticos precisos o recomendaciones.
Predicción de Comportamientos de Clientes
Los sistemas de recomendación utilizan inferencia.
Prever qué productos podría comprar un cliente.
En función de su historial de compras y comportamiento.
Asistentes Virtuales
Los asistentes virtuales como ChatGPT utilizan inferencia.
Procesar las preguntas de los usuarios.
Generar respuestas basadas en patrones.
Aprendidos y datos contextuales.
Reconocimiento de Imágenes y Visión por Computadora
Los sistemas de visión por computadora utilizan la inferencia.
Clasificar imágenes o detectar objetos en ellas.
El proceso de inferencia es una piedra angular en Inteligencia Artificial.
A través de la inducción de reglas, modelos y datos.
Permite que las máquinas tomen decisiones.
Basadas en los conocimientos adquiridos.
Ya sea mediante deducción lógica, inducción de patrones.
Abducción de hipótesis plausibles.
La inferencia es esencial para lograr la autonomía.
De las máquinas en tareas complejas.
Para la toma de decisiones inteligentes.
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