1. Inteligencia Artificial
¿Qué es?
AI son siglas en ingles de “Inteligencia Artificial”, que es una simulación de procesos de la
inteligencia humana por parte de máquinas. Estos procesos incluyen el aprendizaje, el
razonamiento, y la autocorrección. Las aplicaciones particulares de la AI incluyen sistemas
expertos, reconocimiento de voz y visión artificial.
¿Cómo funciona?
La AI se desarrolla a partir de algoritmos, que son capacidades matemáticas de aprendizaje, y
de los datos que hacen falta para entrenar los algoritmos. Los datos normalmente son datos
observables, datos disponibles públicamente o datos generados.
¿Cómo nos ayuda?
Las maquinas con AI son capaces de lograr muchas cosas y la inversión en empresas con
sistemas de aprendizaje automático será una importante fuente de conocimiento.
Ventajas:
- Automatización de procesos
- Minimiza el error humano
- Mantenimiento Predictivo
- Minimiza el tiempo de análisis de datos
- Mejora en la toma de decisiones
- Aumento de productividad y calidad
Desventajas:
- Costo y tiempo de implementación
- Aumento de desempleo
- Falta de cualificación
- No tiene creatividad
Diferentes tipos de IA muy utilizadas:
A) Sistema experto
Es una IA que intenta emular a un experto humano en una determinada materia. Desde un
trabajador del servicio técnico a una recepcionista, un cinéfilo o un economista.
B) Aprendizaje automático (Machine Learning)
Es la capacidad que tiene una IA, un software o un robot para aprender por su cuenta. Sigue
los pasos clásicos de la IA: Aprendizaje, entrenamiento y resultados.
Suele ser de dos tipos:
Supervisado: el desarrollador le dice lo que hace bien o mal.
No supervisado: la propia IA tiene que aprender a descubrir lo que hace bien y lo que hace
mal, en función de unas reglas que diseña el desarrollador.
Se suele usar en los asistentes virtuales, el diagnóstico de enfermedades, prevención de
riesgos, videojuegos, etc…
2. C) Redes neuronales
Intentan copiar el comportamiento de las neuronas. Una neurona artificial recibe datos de
entrada, aplica operaciones matemáticas y una función de activación, y genera un resultado.
Es sencillo, pero la complejidad llega cuando millones de neuronas trabajan en paralelo para
crear Redes Neuronales Artificiales (RNA).
No siguen órdenes, se asocian entre sí y cambian sus entradas y salidas mediante el
aprendizaje y error, según la tarea encomendada.
Se usan en cosas como el control de robots, reconocimiento de texto e imágenes,
procesamiento de lenguaje natural, etc.
D) Aprendizaje profundo (Deep Learning)
Usa redes neuronales para aprender a través capas de información cada vez más abstractas,
como lo hace nuestro cerebro. Por ejemplo, si busca manos en una foto, comienza a separar
según la forma, para diferenciarla de un pie. Añadiendo capas cada vez más abstractas, hasta
que sea capaz de responder una pregunta y no se equivocará.
Es esencial para trabajar con Big Data, o grandes cantidades de datos. Desde reconocimiento
facial, coloración de imágenes en blanco y negro, traducción de textos e imágenes y más.
Algunas empresas que usan inteligencia artificial:
1. Netflix
Emplea algoritmos de IA para recomendar nuevo contenido. El contenido personalizado que
vemos cada vez que abrimos la plataforma se crea a través de un volumen masivo de datos y
adoptando IA. La IA también es utilizada por Netflix para generar miniaturas personalizadas
para sus usuarios.
Otra área en la que emplea IA es en su streaming optimizado. Netflix incluso está empleando
IA durante la preproducción de sus programas y películas originales, por ejemplo, escaneando
la disponibilidad de posibles actores y sus ubicaciones para buscar el área perfecta para el
rodaje.
2. Google
La IA de Google tiene interés en el aprendizaje profundo, donde las redes neuronales simulan
la forma en que el cerebro humano y procesa los datos. Desarrollada para el reconocimiento
de imágenes, también en su Asistente de Google, que permite tanto la entrada de voz como
de texto. Facilita varios servicios, desde comandos de voz, búsqueda de voz, control de
dispositivos activados por voz hasta traducción en tiempo real, etc.
El aprendizaje profundo se ha empleado en todo, desde el procesamiento del lenguajenatural
hasta recomendaciones de usuarios en YouTube. Su plataforma de programación de
aprendizaje automático TensorFlow de código abierto permite a los usuarios crear sus propias
soluciones de red neuronal. La IA también está impulsando los esfuerzos de automóviles
autónomos de Google.
3. Amazon
El aspecto más importante en el que ha incorporado la IA es Alexa, un asistente virtual
controlado por voz, que procesa el lenguaje natural, así como aprendizaje automático para
manejar consultas de usuarios y ejecutar acciones como ordenar productos o administrar
dispositivos para el hogar inteligente.
3. La visión artificial, ayuda a rastrear cuando los clientes seleccionan artículos para realizar
compras en ausencia de cajeros humanos. La tecnología de recomendación de productos de
Amazon, que hace que la plataforma se distinga para todos sus usuarios, interpreta las
compras de los usuarios para sugerir artículos que los clientes podrían preferir comprar en el
futuro.
4. Apple
Siempre ha usado IA en sus operaciones, diseñando aplicaciones que puedan abordar el
aprendizaje automático en sus dispositivos. Mediante el uso de Core ML, obtienen acceso a
herramientas de aprendizaje automático para realizar tareas comunes que incluyen el
reconocimiento de imágenes.
En el iPhone X, Apple agregó un motor neural a su procesador A11 para acelerar tareas
específicas de la IA.
Apple usa IA en su asistente virtual Siri que utiliza consultas de voz que puede hacer llamadas,
enviar mensajes de texto, responder preguntas y ofrecer recomendaciones. También se
adapta al idioma, a las búsquedas y las preferencias de los usuarios.
5. Tesla
Usa IA para centrarse principalmente en 2 áreas: propulsión eléctrica total y conducción
autónoma. A través de sus chips de IA autogenerados, teniendo como objetivo garantizar
automóviles que puedan navegar no solo en autopistas, sino también en calles locales, así
como las señales de tráfico.
El sistema Tesla consta de dos chips de IA para un mejor rendimiento en carretera. Cada uno
de los chips hace una evaluación separada de la situación del tráfico para guiar el automóvil.
La evaluación de ambos chips es igualada por el sistema y seguida si la entrada de ambos es
la misma.
6. Facebook
Emplea el aprendizaje automático para interpretar y predecir intereses de los usuarios. Evalúa
gustos del usuario, gustos de sus amigos, datos de ubicación, utiliza la información para decidir
el contenido que siente que su usuario disfrutará. También se pueden emplear para predecir
otro comportamiento futuro, como productos que un usuario podría comprar, que a su vez se
otorga a los anunciantes.
También utiliza IA para reconocer imágenes que ayudan a identificar las caras en una foto,
para que pueda solicitar al usuario que la etiquete. Está muy dedicada a esta tecnología, ya
que las fotos tienen un gran protagonismo.
Conclusión
Con la IA teniendo una influencia poderosa y dominante en el mundo actual, es un hecho
innegable que esta tecnología haya impactado vidas humanas, así como en la sociedad
haciendo la vida más fácil de muchas formas.
Además, la IA está en una evolución constante que probablemente algún día pueda haber
robots con la capacidad de tener y sentir emociones al igual que los humanos.
