INTELIGENCIA ARTIFICIAL

 La inteligencia artificial es cambiante y experimental.

Es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades del ser humano. Ha estado presente desde haces años en nuestro día a día a todas horas.

La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y realicen tareas como seres humanos.

El término inteligencia artificial fue adoptado en 1956, pero se ha vuelto más popular hoy día gracias al incremento en los volúmenes de datos, algoritmos avanzados, y mejoras en el poder de cómputo y el almacenaje.

 

TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL:

Los expertos en ciencias de la computación Stuart Russell y Peter Norvig diferencias varios tipos de inteligencia artificial:

•      Sistemas que piensan como humanos: Automatizan actividades como la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje.

•      Sistemas que actúan como humanos: Se trata de computadoras que realizan tareas de forma similar a como lo hacen las personas

•      Sistemas que piensan racionalmente: Intentan emular el pensamiento lógico racional de los humanos, se investiga como lograr que las maquinas puedan percibir, razonar y actuar en consecuencia

•      Sistemas que actúan racionalmente: Son aquellos que tratan de imitar de manera racional el comportamiento humano.

 

 

Principales aplicaciones de la inteligencia artificial:

•      Asistentes personales virtuales: Se interactuara con Chatbots que podrán sugerirnos productos, restaurantes, hoteles, servicios, espectáculos, según la historia de búsqueda  

•      Finanzas: Se puede ayudar a los bancos a detectar el fraude, predecir patrones del mercado y aconsejar operaciones a sus clientes.

•      Educación: Permite saber si un estudiante esta a punto de cancelar su registro, sugerir nuevos cursos o crear ofertas personalizadas para optimizar el aprendizaje 

•      Comercial: Posibilita hacer pronósticos de ventas y elegir el producto adecuado para recomendárselo al cliente

•      Climáticas: Flotas de dones capaces de plantar mil millones de árboles l año para combatir la deforestación , vehículos submarinos no tripulados para detectar fugas en oleoductos, edificios inteligentes diseñados para reducir el consumo energético. 

•      Agrícola: Plataformas especificas que, por medio de análisis predictivos, mejoran los rendimientos agrícolas y advierten de impactos ambientales adversos

•      Logística y transporte: Sera útil a la hora de evitar colisiones y atascos y también para optimizar el tráfico.

•      Sanidad: La recolección de datos ayuda a identificar factores genéticos susceptibles de desarrollar una enfermedad

LAS SEIS LEYES DE LA ROBÓTICA PROPUESTAS POR EL PARLAMENTO EUROPEO

Esta vertiginosa irrupción de la IA y de la robótica en nuestra sociedad ha llevado a los organismos internacionales a plantearse la necesidad de crear una normativa para regular su uso y empleo y evitar, de este modo, posibles problemáticas que puedan surgir en el futuro.

1.      Los robots deberán contar con un interruptor de emergencia para evitar cualquier situación de peligro.

2.      No podrán hacer daño a los seres humanos. La robótica está expresamente concebida para ayudar y proteger a las personas.

3.      No podrán generarse relaciones emocionales.

4.      Será obligatoria la contratación de un seguro destinado a las máquinas de mayor envergadura. Ante cualquier daño material, serán los dueños quienes asuman los costes.

5.      Sus derechos y obligaciones serán clasificados legalmente.

6.      Las máquinas tributarán a la seguridad social. Su entrada en el mercado laboral impactará sobre la mano de obra de muchas empresas. Los robots deberán pagar impuestos para subvencionar las ayudas de los desempleados.

 Importancia de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial automatiza el aprendizaje y descubrimiento repetitivos a través de datos.

La inteligencia artificial analiza más datos y datos más profundos empleando redes neuronales que tienen muchas capas ocultas. 

IA agrega inteligencia a productos existentes.

La inteligencia artificial logra una increíble precisión a través de redes neuronales profundas – lo cual antes era imposible. 

La inteligencia artificial se adapta a través de algoritmos de aprendizaje progresivo para permitir que los datos realicen la programación. 

La inteligencia artificial saca el mayor provecho de los datos. 

 

 Cómo funciona la inteligencia artificial

La inteligencia artificial funciona combinando grandes cantidades de datos con procesamiento rápido e iterativo y algoritmos inteligentes, permitiendo al software aprender automáticamente de patrones o características en los datos. La inteligencia artificial es un vasto campo de estudio que incluye muchas teorías, métodos y tecnologías, además de los siguientes subcampos principales:

·         El aprendizaje basado en máquina automatiza la construcción de modelos analíticos. Emplea métodos de redes neurales, estadística, investigación de operaciones y física para hallar insights ocultos en datos sin ser programada de manera explícita para que sepa dónde buscar o qué conclusiones sacar.

·         Una red neural es un tipo de aprendizaje basado en máquina que se compone de unidades interconectadas (como neuronas) que procesa información respondiendo a entradas externas, transmitiendo información entre cada unidad. El proceso requiere múltiples pases en los datos para hallar conexiones y obtener significado de datos no definidos.

·         El aprendizaje a fondo utiliza enormes redes neurales con muchas capas de unidades de procesamiento, aprovechando avances en el poder de cómputo y técnicas de entrenamiento mejoradas para aprender patrones complejos en grandes cantidades de datos. Algunas aplicaciones comunes incluyen reconocimiento de imágenes y del habla.

·         El cómputo cognitivo es un subcampo de la inteligencia artificial que busca una interacción de tipo humano con las máquinas. Utilizando la inteligencia artificial y el cómputo cognitivo, el objetivo final es que una máquina simule procesos humanos a través de la capacidad de interpretar imágenes y el habla – y luego hable de forma coherente como respuesta.  

·         La visión por computadora se apoya en el reconocimiento de patrones y el aprendizaje profundo para reconocer lo que hay en una imagen o video. Cuando las máquinas pueden procesar, analizar y entender imágenes, pueden capturar imágenes o videos en tiempo real e interpretar sus alrededores.

·         El procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) es la capacidad de las computadoras de analizar, entender y generar lenguaje humano, incluyendo el habla. La etapa siguiente de NLP es la interacción en lenguaje natural, que permite a los humanos comunicarse con las computadoras utilizando lenguaje normal de todos los días para realizar tareas.