Inteligencia Artificial ¿Qué es y por qué importa?

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La inteligencia artificial (IA) permite a las máquinas aprender de la experiencia, adaptarse a los cambios fácilmente y realizar tareas similares a las de los humanos.

La IA pretende equiparar la forma en la que actúa un robot y como lo haría un ser humano. 

La mayoría de los ejemplos de IA que existe hoy en día, desde computadoras de juego de ajedrez hasta autos que conducen por cuenta propia, dependen en gran medida del aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural

Usando estas tecnologías, las computadoras pueden capacitarse para realizar tareas específicas mediante el procesamiento de grandes cantidades de datos y el reconocimiento de patrones en los datos.

Historia sobre Inteligencia Artificial

El término inteligencia artificial se ha vuelto más popular hoy en día gracias al aumento del Big Data y los algoritmos avanzados.

En la década de 1950 hizo su aparición la IA. Pero no fué hasta la década de 1960, que el Departamento de Defensa de los EU se interesó en este tipo de trabajo y comenzó a entrenar computadoras para imitar el razonamiento humano básico.

 Por ejemplo, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) completó proyectos de mapeo de calles en la década de 1970.

 Y DARPA produjo asistentes personales inteligentes en 2003, mucho antes de que Siri, Alexa o Cortana fueran nombres familiares.

Este trabajo inicial allanó el camino para la automatización y el razonamiento formal que vemos en las computadoras hoy en día, incluidos los sistemas de apoyo a la decisión y los sistemas de búsqueda inteligente que pueden diseñarse para complementar y aumentar las capacidades humanas.

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1950s-1970s Redes neuronales

Si te preguntasen que te viene a la mente al pensar en inteligencia artificial seguramente pensarías en robots humanoides que se apoderan del mundo, pero la realidad sobre la IA no es tan aterradora, ni tan inteligente, todavía…

Ha evolucionado para proporcionar beneficios específicos en cada industria.

Sigue leyendo para conocer ejemplos modernos de inteligencia artificial.


El trabajo inicial con redes neuronales despierta el entusiasmo por las “máquinas pensantes”


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1980s-2010s Aprendizaje automático

El aprendizaje automático se vuelve popular


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Actualidad –  Aprendizaje profundo

Los avances en el aprendizaje profundo impulsan el auge de la IA.


¿Por qué es importante la inteligencia artificial?

  • IA automatiza el aprendizaje repetitivo y el descubrimiento a través de datos.  Pero la IA es diferente de la automatización robótica basada en hardware. En lugar de automatizar las tareas manuales, realiza tareas informáticas frecuentes, de gran volumen, de manera confiable y sin fatiga. 
  • IA agrega inteligencia a los productos existentes. En la mayoría de los casos, no se venderá como una aplicación individual. Más bien, los productos que ya usa se mejorarán con las capacidades de IA, como Siri se agregó como una característica a una nueva generación de productos de Apple. 
  • IA se adapta mediante algoritmos de aprendizaje progresivo para permitir que los datos realicen la programación. Encuentra la estructura y las regularidades en los datos para que el algoritmo adquiera una habilidad. 
  • IA analiza más datos y más profundos utilizando redes neuronales que tienen muchas capas ocultas. Construir un sistema de detección de fraude con cinco capas ocultas era casi imposible hace unos años. 
  • IA logra una precisión increíble. Por ejemplo, sus interacciones con Alexa, la Búsqueda de Google y Google Photos se basan en un aprendizaje profundo, y son cada vez más precisas a medida que las utilizamos. 
  • IA saca el máximo provecho de los datos. Cuando los algoritmos son de auto aprendizaje, los datos pueden convertirse en propiedad intelectual. Las respuestas están en los datos; Solo tienes que aplicar IA para sacarlos.  

Inteligencia Artificial hoy en día

Ver IA en todas las industrias

Mire dentro de un hospital habilitado para la IA, una tienda minorista asistida por la IA y un sistema de análisis predictivo que habla. 


IA y el Internet de las cosas

El Internet de las cosas (IoT) tiene la capacidad de aprovechar grandes volúmenes de datos, mientras que la inteligencia artificial (AI) puede aprender patrones en los datos para automatizar tareas.



Integre la IA en su programa de análisis

Para que la inteligencia artificial se utilice de manera efectiva, es importante que la estrategia a su alrededor se incorpore a su estrategia comercial más amplia, siempre teniendo en cuenta la convergencia de personas, procesos y tecnología.

¿Cómo se usa la inteligencia artificial?

Los sistemas de respuesta a preguntas pueden utilizarse para asistencia legal, búsquedas de patentes, notificación de riesgos e investigación médica

Cuidado de la salud

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Las aplicaciones de IA pueden proporcionar lecturas personalizadas de rayos X y medicamentos. Los asistentes de atención médica personal pueden actuar como entrenadores de vida, recordándole que tome sus pastillas, haga ejercicio o coma de manera más saludable.

Fabricación

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AI puede analizar los datos de IoT de fábrica a medida que fluyen desde los equipos conectados para pronosticar la carga y la demanda esperadas utilizando redes recurrentes.   

Bancario

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En las instituciones financieras, las técnicas de IA pueden utilizarse para identificar qué transacciones pueden ser fraudulentas, adoptar una puntuación de crédito rápida y precisa, así como automatizar tareas de administración de datos.

¿Qués desafíos tiene usar la inteligencia artificial?

La principal limitación de la IA es que aprende de los datos. Eso significa que cualquier inexactitud en los datos se reflejará en los resultados. Y cualquier capa adicional de predicción o análisis debe agregarse por separado.

Los sistemas de inteligencia artificial de hoy en día están capacitados para realizar una tarea claramente definida.

 El sistema que juega al poker no puede jugar al solitario.

De hecho, un sistema de AI que detecta el fraude en la atención médica no puede detectar con precisión el fraude fiscal o el fraude de reclamaciones de garantía.

La IA va a cambiar cada industria, pero tenemos que entender sus límites.

En otras palabras, estos sistemas son muy, muy especializados. Están enfocados en una sola tarea y están lejos de comportarse como los humanos.

Asimismo, los sistemas de auto aprendizaje no son sistemas autónomos. 

Las tecnologías imaginadas de IA que se ven en las películas y en la televisión siguen siendo ciencia ficción

Pero las computadoras que pueden sondear datos complejos para aprender y perfeccionar tareas específicas se están volviendo bastante comunes.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

  • El aprendizaje  automático automatiza la construcción de modelos analíticos. 
  • Una red neuronal es un tipo de aprendizaje automático.
  • El aprendizaje profundo utiliza enormes redes neuronales con muchas capas de unidades de procesamiento.
  • La computación cognitiva es un subcampo de la IA que se esfuerza por lograr una interacción natural.
  • La visión por computadora se basa en el reconocimiento de patrones y el aprendizaje profundo para reconocer lo que hay en una imagen o video. 
  • El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es la capacidad de las computadoras para analizar, comprender y generar el lenguaje humano, incluido el habla. 

1 Comentario

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