5 tecnologías de inteligencia artificial están mejorando el futuro de la IA en todos los sectores de nuestras vidas.
Inteligencia artificial:
La replicación de los procesos intelectuales humanos por las máquinas, en particular los sistemas informáticos, se conoce como inteligencia artificial. Los sistemas expertos, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz y la visión artificial son ejemplos de aplicaciones de IA. La inteligencia artificial se utiliza ampliamente para brindar a los consumidores sugerencias personalizadas basadas en sus búsquedas y compras anteriores, así como en otras actividades en línea. En los negocios, la IA juega un papel fundamental en la optimización de productos, la planificación de inventario y la logística, entre otras cosas. En 1956 se acuñó la frase «inteligencia artificial».
Inteligencia artificial y sus aplicaciones:
- Industria de la salud: La inteligencia artificial en el cuidado de la salud puede proporcionar lecturas de medicación y rayos X a medida. Los asistentes personales de atención médica pueden servir como entrenadores de vida, recordándole que debe tomar sus medicamentos, hacer ejercicio y comer de manera más saludable.
- Fabricación: La IA de fabricación puede utilizar redes recurrentes, una forma de red de aprendizaje profundo utilizada con datos de secuencia, para evaluar los datos de IoT de fábrica a medida que fluyen desde los equipos conectados para anticipar la carga y la demanda proyectadas.
- Ciencias de la vida: La tecnología de inteligencia artificial puede desbloquear todo el potencial de los datos para abordar algunos de nuestros problemas de salud más importantes, desde garantizar la seguridad de los medicamentos hasta llevar medicamentos nuevos al mercado más rápido.
- Al por menor: Las funciones de compra virtual proporcionadas por Retail AI incluyen sugerencias personalizadas y discusión de opciones de compra con el cliente. La inteligencia artificial también impulsará la gestión de existencias y la tecnología de diseño de sitios.
- Sector bancario: La inteligencia artificial en la banca mejora la velocidad, precisión y eficacia de las actividades humanas. Los enfoques de inteligencia artificial se pueden utilizar en instituciones financieras para determinar qué transacciones pueden ser fraudulentas, implementar una calificación crediticia rápida y precisa y automatizar las actividades de administración de datos que requieren mucha mano de obra.
- Sector público: La inteligencia artificial tiene el potencial de hacer que las ciudades inteligentes sean más inteligentes. Puede ayudar a las fuerzas armadas con la preparación para la misión y el mantenimiento preventivo. La IA tiene el potencial de aumentar la eficiencia y la eficacia de los programas en todos los ámbitos.
Aprendizaje automático:
El aprendizaje automático es un tipo de análisis de datos que automatiza la creación de modelos analíticos. Es un campo de la inteligencia artificial basado en la noción de que las computadoras pueden aprender de los datos, reconocer patrones y tomar decisiones con poca o ninguna participación humana.
Aplicaciones del aprendizaje automático: La importancia de la tecnología de aprendizaje automático ha sido reconocida por la mayoría de los sectores que se ocupan de grandes volúmenes de datos.
- Servicios en el sector financiero: Los bancos y otras instituciones financieras utilizan el aprendizaje automático para dos propósitos principales: identificar información valiosa en los datos y prevenir el fraude.
- Servicios de atención médica: Debido al desarrollo de dispositivos portátiles y sensores que pueden utilizar datos para analizar la salud de un paciente en tiempo real, el aprendizaje automático es una tendencia de rápido crecimiento en el sector de la salud. Los especialistas médicos pueden usar la tecnología para examinar datos y detectar tendencias o señales de alerta que podrían conducir a un mejor diagnóstico y tratamiento.
- Gobierno: Debido a que tienen muchas fuentes de datos que pueden extraerse para obtener información, las organizaciones gubernamentales, como la seguridad pública y los servicios públicos, tienen una necesidad especial de aprendizaje automático.
- Al por menor: El aprendizaje automático se utiliza para evaluar su historial de compras mediante sitios web minoristas que proponen productos que podría disfrutar en función de compras anteriores. Los minoristas utilizan el aprendizaje automático para recopilar, evaluar y aplicar datos a fin de personalizar las experiencias de compra, ejecutar campañas de marketing, optimizar los precios, planificar el suministro de artículos y obtener información sobre los consumidores.
Aprendizaje profundo:
El aprendizaje profundo es una especie de aprendizaje automático en el que se enseña a una computadora a realizar tareas similares a las de los humanos, como el reconocimiento de voz, la identificación de imágenes y la predicción. El aprendizaje profundo establece parámetros fundamentales sobre los datos y educa a la computadora para que aprenda por sí misma mediante la detección de patrones que utilizan múltiples capas de procesamiento, en lugar de organizar los datos para que se ejecuten a través de ecuaciones predeterminadas.
Aplicaciones del aprendizaje profundo:
- Reconocimiento de voz: El aprendizaje profundo para el reconocimiento de voz ha ganado terreno tanto en el ámbito empresarial como en el académico. Para detectar patrones de voz y habla humana, Xbox, Skype, Google Now y Siri de Apple, por nombrar algunos, ya están utilizando tecnología de aprendizaje profundo en sus sistemas.
- Procesamiento natural del lenguaje: Durante muchos años, las redes neuronales, un componente clave del aprendizaje profundo, se han utilizado para procesar e interpretar el texto textual. Este enfoque, que es un subconjunto de la minería de texto, se puede utilizar para encontrar patrones en una variedad de fuentes, incluidas quejas de los consumidores, notas médicas e historias noticiosas, por nombrar algunas.
- Reconocimiento de imágenes: Los subtítulos automáticos de imágenes y la descripción de escenas son dos aplicaciones prácticas del reconocimiento de imágenes. La adopción de la tecnología de cámara de 360 grados en los automóviles autónomos también mejorará el reconocimiento de imágenes.
- Sistemas de recomendación: Amazon y Netflix popularizaron la idea de un sistema de recomendación que puede predecir lo que podría interesarle a continuación en función de su actividad anterior. El aprendizaje profundo se puede utilizar para mejorar las sugerencias en muchas plataformas en contextos complicados como gustos musicales o preferencias de ropa.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP):
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un campo de inteligencia artificial que ayuda a las computadoras a comprender, interpretar y manipular el lenguaje humano. Para cerrar la brecha entre la comunicación humana y la comprensión de la máquina, la PNL depende de una variedad de campos, incluida la informática y la lingüística computacional. El procesamiento del lenguaje natural no es un tema nuevo, pero está progresando rápidamente gracias al creciente interés en la comunicación hombre-máquina, así como a la disponibilidad de datos enormes, computación potente y algoritmos mejorados.
Aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural:
- Análisis de texto y procesamiento de lenguaje natural: El análisis de texto, que cuenta, clasifica y categoriza palabras para extraer estructura y significado de enormes cantidades de material, va de la mano con el procesamiento del lenguaje natural.
- Ejemplos de PNL en la vida cotidiana: La PNL tiene una amplia gama de aplicaciones comunes y prácticas en nuestra vida diaria. El filtrado de spam bayesiano es un enfoque de procesamiento de lenguaje natural estadístico que compara los términos de spam con los correos electrónicos legítimos para identificar el spam. ¿Alguna vez se perdió una llamada telefónica y luego leyó la transcripción del correo de voz en la bandeja de entrada de su correo electrónico o en la aplicación de su teléfono inteligente? Esa es la conversión de voz a texto, que es una función de PNL.
Visión por computador:
La visión por computadora es un área de inteligencia artificial que enseña a las computadoras a analizar y comprender imágenes. Las máquinas pueden detectar y categorizar cosas de manera confiable utilizando imágenes digitales de cámaras y videos, así como modelos de aprendizaje profundo, y luego reaccionar a lo que observan. En muchas áreas, la visión por computadora se acerca y supera la capacidad visual humana, desde la identificación de personas hasta el análisis de la acción en vivo de un partido de fútbol.
Aplicaciones de la visión por computadora:
- La segmentación de imágenes divide una imagen en numerosas áreas o fragmentos, cada uno de los cuales puede estudiarse de forma independiente.
- La detección de objetos es el proceso de identificar un objeto específico en una fotografía. Un campo de fútbol, un jugador ofensivo, un jugador defensivo, una pelota, etc., se reconocen mediante la identificación avanzada de objetos en una sola imagen. Para construir un cuadro delimitador e identificar todo lo que hay dentro de él, estos modelos emplean una coordenada X, Y.
- El reconocimiento facial es una forma de detección de objetos sofisticada que no solo reconoce, sino que también identifica a una persona específica en una imagen.
- La detección de bordes es un método para determinar el borde exterior de un elemento o paisaje para identificar mejor lo que hay en la imagen.
- La técnica de identificar formas repetidas, colores y otras señales visuales en imágenes se conoce como detección de patrones.
- La categorización de fotografías las divide en categorías distintas.
- La coincidencia de características es una forma de reconocimiento de patrones que compara similitudes de imágenes para ayudar a clasificarlas.
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