Inteligencia
Artificial

El comienzo de una nueva era

Definicion

La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la ciencia relacionado con la creación de computadoras y máquinas que pueden razonar, aprender y actuar de una manera que normalmente requeriría inteligencia humana o que involucre datos cuya escala exceda lo que los humanos pueden analizar.

La IA es un campo amplio que abarca muchas disciplinas diferentes, incluidas la informática, el análisis de datos y las estadísticas, la ingeniería de hardware y software, la lingüística, la neurociencia y hasta la filosofía y la psicología.

A nivel operativo para el uso empresarial, la IA es un conjunto de tecnologías que se basan principalmente en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que se usan para el análisis de datos, la generación de predicciones y previsiones, la categorización de objetos, el procesamiento de lenguaje natural, las recomendaciones, la recuperación inteligente de datos y mucho más.

Tipos de IA

La inteligencia artificial se puede organizar de varias maneras, según las etapas de desarrollo o las acciones que se están realizando.

Por ejemplo, se suelen reconocer cuatro etapas de desarrollo de la IA.

  • Memoria limitada

    Se considera que la mayor parte de la IA moderna es de memoria limitada. Puede usar la memoria para mejorar con el tiempo mediante el entrenamiento con datos nuevos, por lo general, a través de una red neuronal artificial o algún otro modelo de entrenamiento. El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, se considera inteligencia artificial con memoria limitada.

  • Maquinas Reactivas

    IA limitada que solo reacciona a diferentes tipos de estímulos basados en reglas preprogramadas. No usa memoria y, por lo tanto, no puede aprender con datos nuevos. Deep Blue de IBM, que venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997, fue un ejemplo de una máquina reactiva.

    maquinas reactivas
  • maquinas reactivas

    Teoría de la mente

    Actualmente no existe IA con teoría de la mente, pero se están investigando distintas posibilidades. El término hace referencia a IA que puede emular la mente humana y tiene capacidades de toma de decisiones similares a las de un ser humano, lo cual incluye reconocer y recordar emociones, y reaccionar en situaciones sociales como lo haría un ser humano.

  • Autoconocimiento

    Un paso más allá de lsa IA con teoría de la mente, el concepto de IA con autoconocimiento describe una máquina mítica que tiene conocimiento de su propia existencia y tiene las capacidades intelectuales y emocionales de un ser humano. Al igual que la IA con teoría de la mente, la IA con autoconciencia no existe en la actualidad.

    maquinas reactivas

Modelos

Cuando las empresas hablan de IA, suelen hablar de "datos de entrenamiento". Pero ¿qué significa eso? Recuerda que la inteligencia artificial con memoria limitada es una IA que mejora con el tiempo, ya que se entrena con datos nuevos. El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que usa algoritmos para entrenar datos y obtener resultados.

  • Aprendizaje supervisado

    Es un modelo de aprendizaje automático que asigna una entrada específica a un resultado mediante datos de entrenamiento etiquetados (datos estructurados). En términos simples, para entrenar un algoritmo que reconozca imágenes de gatos, se lo alimenta con imágenes etiquetadas como gatos

  • Aprendizaje no supervisado

    Es un modelo de aprendizaje automático que aprende patrones en función de datos no etiquetados (datos no estructurados). A diferencia del aprendizaje supervisado, el resultado final no se conoce con anticipación. En cambio, el algoritmo aprende de los datos y los clasifica en grupos en función de diversos atributos. Por ejemplo, el aprendizaje no supervisado es bueno para identificar patrones y realizar modelado descriptivo.

Beneficios

Automatización Reduce errores humanos Elimina las tareas repetitivas
La IA puede automatizar flujos de trabajo y procesos, o trabajar de forma independiente y autónoma de un equipo humano. Por ejemplo, la IA puede ayudar a automatizar aspectos de la seguridad cibernética mediante la supervisión y el análisis continuos del tráfico de red. De manera similar, una fábrica inteligente puede tener decenas de tipos diferentes de IA en uso, como robots que usan visión artificial para navegar por las fábricas o inspeccionar productos en busca de defectos, crear gemelos digitales o usar analítica en tiempo real para medir la eficiencia y la producción. La IA puede eliminar errores manuales en el procesamiento de datos, las estadísticas, el ensamblaje en la fabricación y otras tareas a través de automatización y algoritmos que siguen los mismos procesos cada vez. La IA se puede usar para realizar tareas repetitivas, lo que libera al capital humano a fin de que trabaje en los problemas de mayor impacto. La IA se puede usar para automatizar procesos, como verificar documentos, transcribir llamadas telefónicas o responder preguntas sencillas de los clientes, como “¿A qué hora cierran?”. Con frecuencia, los robots se usan para realizar tareas “aburridas, sucias o peligrosas” en lugar de que las haga un ser humano.
Rápido y preciso Disponibilidad infinita Investigación y desarrollo acelerados
La IA puede procesar más información de forma más rápida que un ser humano, mediante la búsqueda de patrones y el descubrimiento de relaciones en datos que el humano podría no detectar. La IA no tienen limitaciones en términos de horarios, necesidad de descansar ni ningún otro factor que pueda interrumpir la labor de un ser humano. Cuando se ejecutan en la nube, la IA y el aprendizaje automático pueden estar “siempre activos”, y trabajar continuamente en las tareas asignadas. La capacidad de analizar grandes cantidades de datos con rapidez puede acelerar los avances en investigación y desarrollo. Por ejemplo, la IA se usó en el modelado predictivo de nuevos tratamientos farmacéuticos potenciales o para cuantificar el genoma humano.

Conclusion

Desde una perspectiva inicial, la inteligencia artificial es un tema complejo y emocionante en el que alguien que está empezando a adentrarse se encuentra. Se percata de que la inteligencia artificial implica el desarrollo de programas y sistemas que pueden aprender y tomar decisiones de forma autónoma, buscando replicar la forma en que los seres humanos piensan y resuelven problemas.

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