Hoy en la actualidad la Inteligencia Artificial o IA constituye uno de los pilares fundamentales en el crecimiento tecnológico en casi todas las áreas, a continuación, describimos todo lo que necesitas conocer sobre la Inteligencia artificial.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Las aplicaciones específicas de la IA incluyen sistemas expertos, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz y visión artificial. En otras palabras, la IA se ocupa de construir máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
¿Cómo funciona la IA?
La IA requiere una base de hardware y software especializados para escribir y entrenar algoritmos de aprendizaje automático. En general, los sistemas de IA funcionan ingiriendo grandes cantidades de datos de entrenamiento etiquetados, analizando los datos en busca de correlaciones y patrones, y utilizando estos patrones para hacer predicciones sobre estados futuros.
Un ejemplo claro es un chatbot que se alimenta de ejemplos de chats de texto, puede aprender a producir intercambios realistas con las personas, o una herramienta de reconocimiento de imágenes puede aprender a identificar y describir objetos en imágenes revisando millones de ejemplos.
La programación de IA se centra en tres habilidades cognitivas: aprendizaje, razonamiento y autocorrección.
Procesos de aprendizaje. Este aspecto de la programación de IA se centra en la adquisición de datos y la creación de reglas sobre cómo convertir los datos en información procesable. Las reglas, que se denominan algoritmos, proporcionan a los dispositivos informáticos instrucciones paso a paso sobre cómo completar una tarea específica
Procesos de razonamiento. Este aspecto de la programación de IA se centra en elegir el algoritmo adecuado para alcanzar el resultado deseado.
Procesos de autocorrección. Este aspecto de la programación de IA está diseñado para ajustar continuamente los algoritmos y garantizar que proporcionen los resultados más precisos posibles.
¿Por qué es importante la inteligencia artificial?
La IA es importante porque puede dar a las empresas información sobre sus operaciones de la que pueden no haber sido conscientes anteriormente y porque, en algunos casos, la IA puede realizar tareas mejor que los humanos. Particularmente cuando se trata de tareas repetitivas y orientadas a los detalles, como analizar un gran número de documentos legales para garantizar que los campos relevantes se completen correctamente, las herramientas de IA a menudo completan los trabajos rápidamente y con relativamente pocos errores.
En la actualidad Uber se ha convertido en una de las compañías más grandes del mundo al utilizar la inteligencia artificial. Utiliza sofisticados algoritmos de aprendizaje automático para predecir cuándo es probable que las personas necesiten viajes en ciertas áreas, lo que ayuda a que los conductores salgan a la carretera de manera proactiva antes de que se necesiten. Es decir, Las empresas más grandes y exitosas de hoy en día han utilizado la IA para mejorar sus operaciones y obtener ventaja sobre sus competidores.
¿Cuáles son las ventajas y desventajas de la inteligencia artificial?
Ventajas
- Bueno en trabajos orientados a los detalles;
- Reducción del tiempo para tareas con gran carga de datos;
- Ofrece resultados consistentes; y
- Los agentes virtuales impulsados por IA siempre están disponibles.
Desventajas
- Costoso
- Requiere una profunda experiencia técnica;
- Suministro limitado de trabajadores calificados para construir herramientas de IA;
- Solo sabe lo que se ha mostrado
- Falta de capacidad para generalizar de una tarea a otra.
IA fuerte vs. IA débil
La IA se puede clasificar como débil o fuerte.
- La IA débil, también conocida como IA estrecha, es un sistema de IA que está diseñado y entrenado para completar una tarea específica. Los robots industriales y los asistentes personales virtuales, como Siri de Apple, utilizan una IA débil.
- La IA fuerte, también conocida como inteligencia general artificial (AGI), describe la programación que puede replicar las capacidades cognitivas del cerebro humano. Cuando se le presenta una tarea desconocida, un sistema de IA fuerte puede usar lógica difusa para aplicar el conocimiento de un dominio a otro y encontrar una solución de forma autónoma.
¿Cuáles son los 4 tipos de inteligencia artificial?
Según Arend Hintze en la universidad de Michigan, la IA se puede clasificar en cuatro tipos, comenzando con los sistemas inteligentes específicos de la tarea en amplio uso hoy en día y progresando a los sistemas sensibles, que aún no existen. Las categorías son las siguientes:
- Máquinas reactivas. Estos sistemas de IA que no tienen memoria y son específicos de la tarea. Un ejemplo es Deep Blue, el programa de ajedrez de IBM que venció a Garry Kasparov en la década de 1990. Deep Blue puede identificar piezas en el tablero de ajedrez y hacer predicciones, pero debido a que no tiene memoria, no puede usar experiencias pasadas para informar a las futuras.
- Memoria limitada. Estos sistemas de IA tienen memoria, por lo que pueden utilizar experiencias pasadas para informar decisiones futuras. Algunas de las funciones de toma de decisiones en los automóviles autónomos están diseñadas de esta manera.
- Teoría de la mente. La teoría de la mente es un término de psicología. Cuando se aplica a la IA, significa que el sistema tendría la inteligencia social para comprender las emociones. Este tipo de IA será capaz de inferir las intenciones humanas y predecir el comportamiento, una habilidad necesaria para que los sistemas de IA se conviertan en miembros integrales de los equipos humanos.
- En esta categoría, los sistemas de IA tienen un sentido de sí mismos, lo que les da conciencia. Las máquinas con autoconciencia entienden su propio estado actual. Este tipo de IA aún no existe.
Como se utiliza la inteligencia artificial
La IA se incorpora a una variedad de diferentes tipos de tecnología. Aquí hay seis ejemplos:
- Automatización. Cuando se combinan con tecnologías de IA, las herramientas de automatización pueden ampliar el volumen y los tipos de tareas realizadas. Un ejemplo es la automatización robótica de procesos(RPA), un tipo de software que automatiza tareas repetitivas de procesamiento de datos basadas en reglas que tradicionalmente realizan los humanos. Cuando se combina con el aprendizaje automático y las herramientas emergentes de IA, RPA puede automatizar porciones más grandes de trabajos empresariales, lo que permite a los bots tácticos de RPA transmitir inteligencia de AI y responder a los cambios en los procesos.
- Aprendizaje automático. Esta es la ciencia de hacer que una computadora actúe sin programación. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que, en términos muy simples, puede considerarse como la automatización del análisis predictivo.
- Visión artificial. Esta tecnología le da a una máquina la capacidad de ver. La visión artificial captura y analiza la información visual utilizando una cámara, la conversión de analógico a digital y el procesamiento de señal digital. A menudo se compara con la vista humana, pero la visión artificial no está limitada por la biología y se puede programar para ver a través de las paredes.
- Procesamiento del lenguaje natural (PNL). Este es el procesamiento del lenguaje humano por un programa de computadora. Uno de los ejemplos más antiguos y conocidos de PNL es la detección de spam, que mira la línea de asunto y el texto de un correo electrónico y decide si es basura. Los enfoques actuales de la PNL se basan en el aprendizaje automático. Las tareas de PNL incluyen traducción de texto, análisis de sentimientos y reconocimiento de voz.
- Robótica. Este campo de la ingeniería se centra en el diseño y la fabricación de robots. Los robots a menudo se utilizan para realizar tareas que son difíciles de realizar para los humanos o realizar de manera consistente. Por ejemplo, los robots se utilizan en líneas de montaje para la producción de automóviles o por la NASA para mover objetos grandes en el espacio. Los investigadores también están utilizando el aprendizaje automático para construir robots que puedan interactuar en entornos sociales.
- Coches autónomos. Los vehículos autónomos utilizan una combinación de visión por computadora, reconocimiento de imágenes y aprendizaje profundo para desarrollar habilidades automatizadas para pilotar un vehículo mientras permanecen en un carril determinado y evitan obstrucciones inesperadas, como los peatones.
¿Cuáles son las aplicaciones de la IA?
La inteligencia artificial se ha abierto camino en una amplia variedad de mercados. Aquí hay algunos ejemplos.
La IA en el la salud
Las mayores apuestas son mejorar los resultados de los pacientes y reducir los costos. Las empresas están aplicando el aprendizaje automático para hacer diagnósticos mejores y más rápidos que los humanos. La IA incluyen el uso de asistentes de salud virtuales en línea y chatbots para ayudar a los pacientes y clientes de atención médica a encontrar información médica, programar citas y completar otros procesos administrativos. Además, la IA se está utilizando una serie de tecnologías para predecir, combatir y comprender pandemias como covid-19.
La IA en los negocios
Los algoritmos de aprendizaje automático se están integrando en plataformas de análisis y gestión de relaciones con los clientes (CRM) para descubrir información sobre cómo servir mejor a los clientes. Los chatbots se han incorporado a los sitios web para proporcionar un servicio inmediato. La automatización de los puestos de trabajo también se ha convertido en un tema de conversación entre académicos y analistas de TI.
La IA en la educación
La IA puede automatizar la calificación, dando a los educadores más tiempo. Puede evaluar a los estudiantes y adaptarse a sus necesidades, ayudándolos a trabajar a su propio ritmo. Los tutores de IA pueden proporcionar apoyo adicional a los estudiantes, asegurando que se mantengan en el buen camino. Y podría cambiar dónde y cómo aprenden los estudiantes, tal vez incluso reemplazando a algunos maestros.
La IA en las finanzas
La IA en aplicaciones de finanzas personales, como Intuit Mint o TurboTax, está alterando las instituciones financieras. Aplicaciones como estas recopilan datos personales y proporcionan asesoramiento financiero. Otros programas, como IBM Watson, se han aplicado al proceso de compra de una vivienda. Hoy en día, el software de inteligencia artificial realiza gran parte de las operaciones en las bolsas de valores.
La IA en la ley
El proceso de descubrimiento, examinar documentos, en la ley a menudo es abrumador para los humanos. El uso de la IA para ayudar a automatizar los procesos intensivos en mano de obra de la industria legal está ahorrando tiempo y mejorando el servicio al cliente. Los bufetes de abogados están utilizando el aprendizaje automático para describir datos y predecir resultados, la visión por computadora para clasificar y extraer información de documentos y el procesamiento del lenguaje natural para interpretar las solicitudes de información.
IA en la fabricación
La fabricación ha estado a la vanguardia de la incorporación de robots en el flujo de trabajo. Por ejemplo, los robots industriales que en un momento fueron programados para realizar tareas individuales y separados de los trabajadores humanos, funcionan cada vez más como robots más pequeños y multitarea que colaboran con humanos y se encargan de más partes del trabajo en almacenes, plantas de fábrica y otros espacios de trabajo.
IA en el transporte
Además del papel fundamental de la IA en la operación de vehículos autónomos, las tecnologías de IA se utilizan en el transporte para administrar el tráfico, predecir los retrasos en los vuelos y hacer que el transporte marítimo sea más seguro y eficiente.
IA en la banca
Los bancos están empleando con éxito chatbots para que sus clientes conozcan los servicios y ofertas y para manejar transacciones que no requieren intervención humana. Los asistentes virtuales de IA se están utilizando para mejorar y reducir los costos del cumplimiento de las regulaciones bancarias. Las organizaciones bancarias también están utilizando la IA para mejorar su toma de decisiones sobre préstamos, establecer límites de crédito e identificar oportunidades de inversión.
La IA en la Seguridad
La IA y el aprendizaje automático están en la parte superior de la lista de palabras de moda que los proveedores de seguridad utilizan hoy en día para diferenciar sus ofertas. Las organizaciones utilizan el aprendizaje automático en el software de información de seguridad y gestión de eventos y áreas relacionadas para detectar anomalías e identificar actividades sospechosas que indiquen amenazas. La IA puede proporcionar alertas a ataques nuevos y emergentes mucho antes que los empleados humanos y las iteraciones tecnológicas anteriores.
¿Cuál es la historia de la IA?
El concepto de objetos inanimados dotados de inteligencia ha existido desde la antigüedad. El dios griego Hefesto fue representado en los mitos como forjan sirvientes parecidos a robots de oro. Los ingenieros en el antiguo Egipto construyeron estatuas de dioses animados por sacerdotes. A lo largo de los siglos, pensadores desde Aristóteles hasta el teólogo español del siglo 13 Ramon Llull hasta René Descartes y Thomas Bayes utilizaron las herramientas y la lógica de su tiempo para describir los procesos de pensamiento humano como símbolos, sentando las bases para conceptos de IA como la representación del conocimiento general.
A finales del siglo 19 y la primera mitad del siglo 20 se llevó a la luz el trabajo fundacional que daría lugar a la computadora moderna. En 1836, el matemático de la Universidad de Cambridge Charles Babbage y Augusta Ada Byron, condesa de Lovelace, inventaron el primer diseño para una máquina programable.
Década de 1940. El matemático de Princeton John Von Neumann concibió la arquitectura para la computadora de programa almacenado: la idea de que el programa de una computadora y los datos que procesa se pueden mantener en la memoriade la computadora. Y Warren McCulloch y Walter Pitts sentaron las bases para las redes neuronales.
En 1950 con el advenimiento de las computadoras modernas, los científicos pudieron probar sus ideas sobre la inteligencia de las máquinas. Un método para determinar si una computadora tiene inteligencia fue ideado por el matemático británico y descifrador de códigos de la Segunda Guerra Mundial Alan Turing. La prueba de Turing se centró en la capacidad de una computadora para engañar a los interrogadores haciéndoles creer que sus respuestas a sus preguntas fueron hechas por un ser humano.
En 1956 el campo moderno de la inteligencia artificial es ampliamente citado como a partir de este año durante una conferencia de verano en dartmouth college. Patrocinada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA), a la conferencia asistieron 10 luminarias en el campo, incluidos los pioneros de la IA Marvin Minsky,Oliver Selfridge y John McCarthy,a quien se le atribuye la acuñación del término inteligencia artificial. También asistieron Allen Newell, un científico informático, y Herbert A. Simon, economista, politólogo y psicólogo cognitivo, quienes presentaron su innovador Logic Theorist, un programa informático capaz de probar ciertos teoremas matemáticos y conocido como el primer programa de IA.
En las décadas de 1950 y 1960, a raíz de la conferencia del Dartmouth College, los líderes en el incipiente campo de la IA predijeron que una inteligencia artificial equivalente al cerebro humano estaba a la vuelta de la esquina, atrayendo un importante apoyo gubernamental e industrial. De hecho, casi 20 años de investigación básica bien financiada generaron avances significativos en IA: por ejemplo, a fines de la década de 1950, Newell y Simon publicaron el algoritmo General Problem Solver (GPS), que no llegó a resolver problemas complejos pero sentó las bases para desarrollar arquitecturas cognitivas más sofisticadas; McCarthy desarrolló Lisp,un lenguaje para la programación de IA que todavía se utiliza hoy en día. A mediados de la década de 1960, el profesor del MIT Joseph Weizenbaum desarrolló ELIZA, un programa de procesamiento de lenguaje natural temprano que sentó las bases para los chatbots de hoy.
En 1970 y 1980 el logro de la inteligencia general artificial resultó esquivo, no inminente, obstaculizado por las limitaciones en el procesamiento informático y la memoria y por la complejidad del problema. El gobierno y las corporaciones se retiraron de su apoyo a la investigación de la IA, lo que llevó a un período de barbecho que duró de 1974 a 1980 y se conoce como el primer «Invierno de la IA». En la década de 1980, la investigación sobre técnicas de aprendizaje profundo y la adopción por parte de la industria de los sistemas expertos de Edward Feigenbaum provocaron una nueva ola de entusiasmo por la IA, solo para ser seguida por otro colapso de la financiación gubernamental y el apoyo de la industria. El segundo invierno de IA duró hasta mediados de la década de 1990.
Desde 1990 hasta hoy, los aumentos en el poder computacional y una explosión de datos provocaron un renacimiento de la IA a fines de la década de 1990 que ha continuado hasta nuestros días. El último enfoque en IA ha dado lugar a avances en el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, la robótica, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y más. Además, la IA se está volviendo cada vez más tangible, alimentando automóviles, diagnosticando enfermedades y consolidando su papel en la cultura popular. En 1997, Deep Blue de IBM derrotó al gran maestro de ajedrez ruso Garry Kasparov, convirtiéndose en el primer programa informático en vencer a un campeón mundial de ajedrez. Catorce años más tarde, Watson de IBM cautivó al público cuando derrotó a dos ex campeones en el programa de juegos Jeopardy!. Más recientemente, la histórica derrota del 18 veces campeón del mundo de Go Lee Sedol por AlphaGo de Google DeepMind sorprendió a la comunidad de Go y marcó un hito importante en el desarrollo de máquinas inteligentes. Fuente: Techtarget
