Inteligencia Artificial

¿Qué es Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial (IA) es una amplia rama de la informática que se ocupa de construir máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que generalmente requieren inteligencia humana.

La Inteligencia Artificial es una ciencia interdisciplinaria con múltiples enfoques. Debido a ello los avances en el Machine Learning o aprendizaje automático y el aprendizaje profundo están creando un cambio de paradigma en prácticamente todos los sectores de la industria tecnológica.

Qué es Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a las nuevas entradas de datos y realicen tareas similares a las de los humanos.

La mayoría de los ejemplos de IA que escuchas hoy van desde computadoras que juegan al ajedrez hasta autos sin conductor, dependen en gran medida del aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural.

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

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

Las opiniones varían enormemente entre lo utópico y distópico con respecto a las aplicaciones actuales y futuras, o peor aún, las implicaciones de la inteligencia artificial. Sin los bases adecuados, nuestras mentes tienden a navegar en aguas fabricadas en Hollywood, repletas de revoluciones de robots, autos autónomos y muy poca comprensión de cómo funciona realmente la IA.

Esto se debe principalmente al hecho de que la IA en sí misma está describiendo diferentes tecnologías, que brindan a las máquinas la capacidad de aprender de una manera «inteligente».

como funciona la inteligencia artificial
IA en Westworld, Fuente NBC

¿Cómo se aplica la inteligencia artificial?

Los conceptos erróneos populares tienden a colocar a la IA en una isla con robots y automóviles autónomos. Sin embargo, este enfoque no reconoce la aplicación práctica de la inteligencia artificial; procesando la gran cantidad de datos generados diariamente.

Al aplicar estratégicamente la inteligencia artificial a ciertos procesos, la recopilación de información y la automatización de tareas se producen a una velocidad y escala inimaginables.

Analizando las montañas de datos creados por humanos, los sistemas de IA realizan búsquedas inteligentes, interpretan textos e imágenes para descubrir patrones en datos complejos, y luego actúan sobre esos aprendizajes.

¿Cuáles son los componentes básicos de la inteligencia artificial?

Muchas de las tecnologías revolucionarias de AI son palabras de moda comunes, como «procesamiento del lenguaje natural», «aprendizaje profundo» y «análisis predictivo». Tecnologías de vanguardia que permiten a los sistemas informáticos comprender el significado del lenguaje humano, aprender de la experiencia y hacer predicciones, respectivamente.

Comprender la jerga de AI es la clave para facilitar la discusión sobre las aplicaciones del mundo real de esta tecnología. Las tecnologías son disruptivas, revolucionan la forma en que los humanos interactúan con los datos y toman decisiones, y todos debemos entenderlas en términos básicos.

¿Cuáles son los componentes básicos de la inteligencia artificial?

Machine Learning | Aprendiendo de la experiencia

Aprendizaje Automatico en Inteligencia Artificial

Machine learning, o ML, es una aplicación de IA que proporciona a los sistemas informáticos la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente.

ML se centra en el desarrollo de algoritmos que pueden analizar datos y hacer predicciones.

Más allá de ser utilizado para predecir qué películas de Netflix te pueden gustar o la mejor ruta para tu Uber, el aprendizaje automático se aplica a las industrias de la salud, la farmacia y las ciencias de la vida para ayudar al diagnóstico de enfermedades, la interpretación de imágenes médicas y acelerar el desarrollo de medicamentos.

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Deep Learning | Máquinas autodidactas

Aprendizage Profundo en Inteligencia Artificial

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que emplea redes neuronales artificiales que aprenden procesando datos. Las redes neuronales artificiales imitan las redes neuronales biológicas en el cerebro humano.
 
Múltiples capas de redes neuronales artificiales trabajan juntas para determinar una salida única de muchas entradas, por ejemplo, identificando la imagen de una cara de un mosaico de mosaicos. Las máquinas aprenden a través del refuerzo positivo y negativo de las tareas que llevan a cabo, lo que requiere un procesamiento constante y refuerzo para progresar.
 
Otra forma de aprendizaje profundo es el reconocimiento de voz, que permite al asistente de voz en los teléfonos comprender preguntas como: «Hola Siri, ¿cómo funciona la inteligencia artificial?»

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Neural Network | Hacer asociaciones

Redes Neuronales en Inteligencia Artificial

Las redes neuronales permiten el aprendizaje profundo. Como se mencionó, las redes neuronales son sistemas informáticos modelados a partir de conexiones neuronales en el cerebro humano.

El equivalente artificial de una neurona humana es un perceptrón. Al igual que la unión de neuronas crean redes neuronales en el cerebro, las pilas de perceptrones crean redes neuronales artificiales en los sistemas informáticos.
 

Las redes neuronales aprenden procesando ejemplos de entrenamiento. Los mejores ejemplos vienen en forma de grandes conjuntos de datos, como, por ejemplo, un conjunto de 1,000 fotos de gatos. Al procesar las muchas imágenes (entradas), la máquina puede producir una sola salida, respondiendo a la pregunta: «¿Es la imagen un gato o no?»

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Cognitive Computing | Hacer inferencias desde el contexto

Computacion Cognitiva en inteligencia artificial

La computación cognitiva es otro componente esencial de la IA. Su propósito es imitar y mejorar la interacción entre humanos y máquinas.

La computación cognitiva busca recrear el proceso de pensamiento humano en un modelo de computadora, en este caso, mediante la comprensión del lenguaje humano y el significado de las imágenes.

Juntos, la computación cognitiva y la inteligencia artificial se esfuerzan por dotar a las máquinas con comportamientos similares a los humanos y habilidades de procesamiento de información.

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Natural Language Processing (NLP) | Entendiendo el idioma

Procesamiento de Lenguaje Natural en Inteligencia Artificial

El procesamiento del lenguaje natural o PNL, permite a las computadoras interpretar, reconocer y producir lenguaje y habla humana.

El objetivo final de PNL es permitir una interacción perfecta con las máquinas que usamos todos los días mediante la enseñanza de sistemas para comprender el lenguaje humano en contexto y producir respuestas lógicas.  

Los ejemplos reales de PNL incluyen Skype Translator, que interpreta el habla de varios idiomas en tiempo real para facilitar la comunicación.

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Computer Vision | Entendiendo las imágenes

Computer Vision En inteligencia Artificial

La visión por computadora es una técnica que implementa el aprendizaje profundo y la identificación de patrones para interpretar el contenido de una imagen; incluidos los gráficos, las tablas y las imágenes de los documentos PDF, así como otros textos y videos.

La visión por computadora es un campo integral de IA, que permite a las computadoras identificar, procesar e interpretar datos visuales. Las aplicaciones de esta tecnología ya han comenzado a revolucionar industrias como la investigación y el desarrollo y la atención médica.

La visión por computadora se está utilizando para diagnosticar a los pacientes más rápidamente mediante el uso de la visión por computadora y el aprendizaje automático para evaluar los escáneres de rayos X de los pacientes.

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