¿Qué es la Inteligencia Artificial? ¿Cómo funciona la IA, sus tipos y su futuro?

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La respuesta corta a lo que es la Inteligencia Artificial es que depende de a quién le preguntes.

Un aficionado con un entendimiento fugaz de la tecnología la vincularía a los robots. Dirían que la Inteligencia Artificial es una figura similar a un terminador que puede actuar y pensar por sí misma.

Un investigador de la IA diría que es un conjunto de algoritmos que pueden producir resultados sin tener que ser instruido explícitamente para hacerlo. Y todos ellos estarían bien. Así que para resumir, la Inteligencia Artificial es:

Resumen de la Inteligencia Artificial

Una entidad inteligente creada por los humanos.
Capaz de realizar tareas de forma inteligente sin ser instruido explícitamente.
Capaz de pensar y actuar racional y humanamente.

Historia de la Inteligencia Artificial

El concepto de seres inteligentes existe desde hace mucho tiempo. Los antiguos griegos, de hecho, tenían mitos sobre los robots cuando los ingenieros chinos y egipcios construyeron autómatas. Sin embargo, los inicios de la IA moderna se remontan a la época en que los filósofos clásicos intentaron describir el pensamiento humano como un sistema simbólico. Entre los años 40 y 50, un puñado de científicos de diversos campos discutieron la posibilidad de crear un cerebro artificial. Esto llevó al surgimiento del campo de la investigación de la IA – que fue fundada como una disciplina académica en 1956 – en una conferencia en el Dartmouth College, en Hanover, New Hampshire. La palabra fue acuñada por John McCarthy, que ahora es considerado como el padre de la Inteligencia Artificial.

A pesar de un esfuerzo global bien financiado durante numerosas décadas, los científicos encontraron extremadamente difícil crear inteligencia en las máquinas. Entre mediados de los años 70 y 90, los científicos tuvieron que hacer frente a una aguda escasez de fondos para la investigación de la IA. Estos años llegaron a conocerse como los «inviernos de la IA». Sin embargo, a finales de 1990, las empresas estadounidenses una vez más se interesaron en la IA. Además, el gobierno japonés también, hizo planes para desarrollar una quinta generación de computadoras para el avance de la IA. Por último, en 1997, el Deep Blue de IBM derrotado se convirtió en el primer ordenador en vencer a un campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov.

A medida que la IA y su tecnología continuaron marchando – en gran parte debido a las mejoras en el hardware de las computadoras, las corporaciones y los gobiernos también comenzaron a utilizar con éxito sus métodos en otros dominios estrechos. En los últimos 15 años, Amazon, Google, Baidu, y muchos otros, han logrado aprovechar la tecnología de la IA para obtener una enorme ventaja comercial. La IA, hoy en día, está integrada en muchos de los servicios online que usamos. Como resultado, la tecnología ha logrado no sólo desempeñar un papel en todos los sectores, sino también impulsar una gran parte del mercado de valores.

¿Cómo medimos si la Inteligencia Artificial actúa como un humano?

Incluso si llegamos a ese estado en el que una IA puede comportarse como lo hace un humano, ¿cómo podemos estar seguros de que puede seguir comportándose de esa manera? Podemos basar la semejanza humana de una entidad de IA con el:

El test de Turing.

El enfoque de modelización cognitiva.
El enfoque de la ley del pensamiento.
El enfoque del agente racional.

Echemos un vistazo detallado a cómo funcionan estos enfoques:

¿Qué es el Test de Turing en Inteligencia Artificial?

La base de la Prueba de Turing es que la entidad de Inteligencia Artificial debe ser capaz de mantener una conversación con un agente humano. Lo ideal sería que el agente humano no pudiera concluir que está hablando con una Inteligencia Artificial. Para lograr estos fines, la IA necesita poseer estas cualidades:

Procesamiento del Lenguaje Natural para comunicarse con éxito.

Representación del conocimiento para actuar como su memoria.
Razonamiento Automatizado para usar la información almacenada para responder preguntas y sacar nuevas conclusiones.
Aprendizaje automático para detectar patrones y adaptarse a nuevas circunstancias.

Enfoque de modelo cognitivo

Como su nombre indica, este enfoque trata de construir un modelo de Inteligencia Artificial basado en la Cognición Humana. Para destilar la esencia de la mente humana, hay 3 enfoques:

Introspección: observando nuestros pensamientos, y construyendo un modelo basado en eso
Experimentos psicológicos: realizar experimentos con humanos y observar su comportamiento

Imágenes del cerebro: Usando la resonancia magnética para observar cómo funciona el cerebro en diferentes escenarios y replicando eso a través de un código.

El enfoque de las leyes del pensamiento

Las Leyes del Pensamiento son una larga lista de afirmaciones lógicas que gobiernan el funcionamiento de nuestra mente. Las mismas leyes pueden ser codificadas y aplicadas a los algoritmos de inteligencia artificial. Los problemas con este enfoque, porque resolver un problema en principio (estrictamente de acuerdo con las leyes del pensamiento) y resolverlos en la práctica puede ser bastante diferente, requiriendo matices contextuales para aplicarlos. Además, hay algunas acciones que realizamos sin estar 100% seguros de un resultado que un algoritmo podría no ser capaz de reproducir si hay demasiados parámetros.

El enfoque del agente racional

Un agente racional actúa para lograr el mejor resultado posible en sus circunstancias actuales.

Según el enfoque de las Leyes del Pensamiento, una entidad debe comportarse de acuerdo con las afirmaciones lógicas. Pero hay algunos casos, en los que no hay nada lógico correcto que hacer, con resultados múltiples que implican diferentes resultados y los correspondientes compromisos. El enfoque del agente racional trata de hacer la mejor elección posible en las circunstancias actuales. Significa que es un agente mucho más dinámico y adaptable.

Ahora que entendemos cómo la Inteligencia Artificial puede ser diseñada para actuar como un humano, echemos un vistazo a cómo están construidos estos sistemas.

¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial (IA)?

Construir un sistema de IA es un cuidadoso proceso de ingeniería inversa de los rasgos y capacidades humanas en una máquina, y usar su destreza computacional para superar lo que somos capaces de hacer.

Para entender cómo funciona realmente la Inteligencia Artificial, hay que sumergirse profundamente en los diversos sub-dominios de la Inteligencia Artificial y entender cómo esos dominios podrían ser aplicados en los diversos campos de la industria.

Aprendizaje de la máquina: El ML enseña a una máquina a hacer inferencias y decisiones basadas en experiencias pasadas. Identifica patrones, analiza datos pasados para inferir el significado de estos puntos de datos para llegar a una posible conclusión sin tener que involucrar la experiencia humana. Esta automatización para llegar a conclusiones mediante la evaluación de datos, ahorra un tiempo humano a las empresas y les ayuda a tomar una mejor decisión.
Deep Learning: El aprendizaje profundo o Deep Learning es una técnica de ML. Enseña a una máquina a procesar las entradas a través de capas para clasificar, inferir y predecir el resultado.

Redes neuronales: Las redes neuronales trabajan con principios similares a los de las células neuronales humanas. Son una serie de algoritmos que captan la relación entre las diversas variables subyacentes y procesan los datos como lo hace un cerebro humano.
Procesamiento del Lenguaje Natural: La PNL es una ciencia de la lectura, comprensión, interpretación de un lenguaje por una máquina. Una vez que una máquina entiende lo que el usuario intenta comunicar, responde en consecuencia.
Visión por computador: Los algoritmos de visión por computador tratan de entender una imagen descomponiendo una imagen y estudiando diferentes partes de los objetos. Esto ayuda a la máquina a clasificar y aprender de un conjunto de imágenes, para tomar una mejor decisión de salida basada en observaciones previas.

Computación cognitiva: Los algoritmos de computación cognitiva tratan de imitar el cerebro humano analizando texto/voz/imágenes/objetos de la manera en que un humano lo hace y trata de dar el resultado deseado.

La Inteligencia Artificial puede construirse sobre un conjunto diverso de componentes y funcionará como una amalgama de:

Filosofía.

Matemáticas.
Economía.
Neurociencia.

Psicología.
Ingeniería Informática.
Teoría del Control y Cibernética.

Lingüística.

Echemos un vistazo detallado a cada uno de estos componentes.

Filosofía

El propósito de la filosofía para los humanos es ayudarnos a entender nuestras acciones, sus consecuencias y cómo podemos tomar mejores decisiones. Los sistemas inteligentes modernos pueden ser construidos siguiendo los diferentes enfoques de la filosofía que permitirán a estos sistemas tomar las decisiones correctas, reflejando la forma en que un ser humano ideal pensaría y se comportaría. La filosofía ayudaría a estas máquinas a pensar y comprender la naturaleza del conocimiento en sí mismo. También les ayudaría a establecer la conexión entre el conocimiento y la acción mediante un análisis basado en objetivos para lograr los resultados deseados.

Matemáticas

Las matemáticas son el lenguaje del universo y el sistema construido para resolver problemas universales tendría que ser competente en él. Para que las máquinas entiendan la lógica, la computación y la probabilidad son necesarias.

Los primeros algoritmos eran sólo caminos matemáticos para facilitar los cálculos, a los que pronto siguieron teoremas, hipótesis y más, que seguían una lógica predefinida para llegar a una salida computacional. La tercera aplicación matemática, la probabilidad, permite hacer predicciones precisas de los resultados futuros en los que los algoritmos de inteligencia artificial basarían su toma de decisiones.

Economía

La economía es el estudio de cómo las personas toman decisiones de acuerdo a sus resultados preferidos. No se trata sólo de dinero, aunque el dinero es el medio por el que las preferencias de las personas se manifiestan en el mundo real. Hay muchos conceptos importantes en la economía, como la teoría del diseño, la investigación de operaciones y los procesos de decisión de Markov. Todos ellos han contribuido a nuestra comprensión de los «agentes racionales» y las leyes de pensamiento, utilizando las matemáticas para mostrar cómo se están tomando estas decisiones a gran escala junto con sus resultados colectivos. Este tipo de técnicas de teoría de la decisión ayudan a construir estos sistemas inteligentes.

Neurociencia

Dado que la neurociencia estudia cómo funciona el cerebro y la Inteligencia Artificial intenta replicar lo mismo, hay una obvia superposición aquí. La mayor diferencia entre el cerebro humano y las máquinas es que las computadoras son millones de veces más rápidas que el cerebro humano, pero el cerebro humano todavía tiene la ventaja en términos de capacidad de almacenamiento e interconexiones. Esta ventaja se está cerrando lentamente con los avances en el hardware de las computadoras y en el software más sofisticado, pero todavía hay un gran desafío que superar ya que todavía no se sabe cómo utilizar los recursos de las computadoras para alcanzar el nivel de inteligencia del cerebro.

Psicología

La psicología puede ser vista como el punto medio entre la neurociencia y la filosofía. Trata de entender cómo nuestro cerebro especialmente configurado y desarrollado reacciona a los estímulos y responde a su entorno, ambos son importantes para construir un sistema inteligente. La psicología cognitiva ve al cerebro como un dispositivo de procesamiento de información, operando basado en creencias y objetivos y creencias, de manera similar a como construiríamos una máquina de inteligencia propia.
Muchas teorías cognitivas ya han sido codificadas para construir algoritmos que potencien los chatbots de hoy en día.

La ingeniería informática

La aplicación más obvia aquí, pero hemos puesto este fin para ayudarles a entender en qué se va a basar toda esta ingeniería informática. La ingeniería informática traducirá todas nuestras teorías y conceptos a un lenguaje legible por las máquinas para que pueda hacer sus cálculos para producir una salida que podamos entender. Cada avance en la ingeniería informática ha abierto más posibilidades para construir sistemas de Inteligencia Artificial aún más poderosos, que se basan en sistemas operativos avanzados, lenguajes de programación, sistemas de gestión de la información, herramientas y hardware de última generación.

Teoría de Control y Cibernética

Para ser verdaderamente inteligente, un sistema necesita ser capaz de controlar y modificar sus acciones para producir el resultado deseado. El resultado deseado en cuestión se define como una función objetiva, hacia la cual el sistema tratará de avanzar, modificando continuamente sus acciones en función de los cambios de su entorno, utilizando cálculos matemáticos y lógicos para medir y optimizar sus comportamientos.

Lingüística

Todo pensamiento se basa en algún lenguaje y es la representación más comprensible de los pensamientos. La lingüística ha llevado a la formación del procesamiento del lenguaje natural, que ayuda a las máquinas a entender nuestro lenguaje sintáctico, y también a producir la salida de una manera que es comprensible para casi todo el mundo. Comprender un idioma es más que aprender cómo se estructuran las oraciones, también requiere un conocimiento del tema y el contexto, lo que ha dado lugar a la rama de representación del conocimiento de la lingüística.

¿Cuáles son los tipos de inteligencia artificial?

No todos los tipos de IA todos los campos anteriores simultáneamente. Diferentes entidades de Inteligencia Artificial se construyen para diferentes propósitos, y así es como varían. La IA puede clasificarse en base al Tipo 1 y al Tipo 2 (basado en las funcionalidades). Aquí hay una breve introducción del primer tipo.

3 Tipos de Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial Estrecha (ANI).
Inteligencia General Artificial (AGI).
Super Inteligencia Artificial (ASI).

Echemos un vistazo detallado.

¿Qué es la Inteligencia Artificial Estrecha (ANI)?

Es la forma más común de IA que se encuentra en el mercado ahora. Estos sistemas de Inteligencia Artificial están diseñados para resolver un solo problema y serían capaces de ejecutar una sola tarea muy bien. Por definición, tienen capacidades estrechas, como recomendar un producto a un usuario de comercio electrónico o predecir el tiempo. Este es el único tipo de Inteligencia Artificial que existe hoy en día. Son capaces de acercarse al funcionamiento humano en contextos muy específicos, e incluso superarlos en muchos casos, pero sólo sobresalen en entornos muy controlados con un conjunto limitado de parámetros.

¿Qué es la Inteligencia General Artificial (AGI)?

La AGI sigue siendo un concepto teórico. Se define como IA que tiene un nivel humano de función cognitiva, a través de una amplia variedad de dominios como el procesamiento del lenguaje, el procesamiento de imágenes, el funcionamiento y el razonamiento computacional y así sucesivamente.

Todavía estamos muy lejos de construir un sistema de AGI. Un sistema AGI necesitaría comprender miles de sistemas de Inteligencia Artificial Estrecha trabajando en tándem, comunicándose entre sí para imitar el razonamiento humano. Incluso con los más avanzados sistemas e infraestructuras de computación, como el K de Fujitsu o el Watson de IBM, les ha llevado 40 minutos simular un solo segundo de actividad neuronal. Esto habla tanto de la inmensa complejidad e interconexión del cerebro humano, como de la magnitud del desafío de construir un AGI con nuestros recursos actuales.

¿Qué es la Super Inteligencia Artificial (ASI)?

Estamos casi entrando en territorio de ciencia-ficción aquí, pero la ASI es vista como la progresión lógica de la AGI. Un sistema de Super Inteligencia Artificial (ASI) sería capaz de superar todas las capacidades humanas. Esto incluiría la toma de decisiones, la toma de decisiones racionales, e incluso incluye cosas como hacer mejor arte y construir relaciones emocionales.

Una vez que logremos la Inteligencia General Artificial, los sistemas de IA serían capaces de mejorar rápidamente sus capacidades y avanzar hacia reinos que tal vez ni siquiera habríamos soñado. Mientras que la brecha entre AGI y ASI sería relativamente estrecha (algunos dicen que tan sólo un nanosegundo, porque así de rápido aprendería la Inteligencia Artificial) el largo viaje que nos espera hacia la propia AGI hace que esto parezca un concepto que está muy lejos en el futuro.

Inteligencia artificial fuerte y débil

La extensa investigación en Inteligencia Artificial también la divide en dos categorías más, a saber, Inteligencia Artificial Fuerte e Inteligencia Artificial Débil. Los términos fueron acuñados por John Searle con el fin de diferenciar los niveles de rendimiento en diferentes tipos de máquinas de IA. Aquí están algunas de las principales diferencias entre ellas.

IA débil	IA fuerte
Se trata de una aplicación estrecha con un alcance limitado.	Se trata de una aplicación más amplia con un alcance más vasto.
Esta aplicación es buena para tareas específicas.	Esta aplicación tiene una increíble inteligencia a nivel humano.
Utiliza el aprendizaje supervisado y no supervisado para procesar los datos.	Utiliza la agrupación y la asociación para procesar los datos.
Ejemplo: Siri, Alexa.	Ejemplo: Robótica avanzada

Tipo 2 (basado en las funcionalidades)

Máquinas reactivas

Una de las formas más básicas de la IA, no tiene memoria previa y no utiliza la información del pasado para acciones futuras. Es una de las formas más antiguas de la IA pero posee una capacidad limitada. No tiene ninguna funcionalidad basada en la memoria. Tampoco puede aprender y puede responder automáticamente a un conjunto limitado de entradas. No se puede confiar en que este tipo de IA mejore sus operaciones basadas en la memoria. Un ejemplo popular de una máquina de IA reactiva es la Deep Blue de IBM, que es una máquina que venció a Garry Kasparov, un gran maestro de ajedrez en 1997.

Memoria limitada

Los sistemas de IA que pueden hacer uso de la experiencia para influir en las decisiones futuras se conocen como Memoria limitada. Casi todas las aplicaciones de la IA entran en esta categoría. Los sistemas de IA se entrenan con la ayuda de grandes volúmenes de datos que se almacenan en su memoria como forma de referencia para futuros problemas. Tomemos el ejemplo del reconocimiento de imágenes. La IA se entrena con la ayuda de miles de imágenes y sus etiquetas para enseñarla. Ahora, cuando la imagen sea escaneada, utilizará las imágenes de entrenamiento como referencia y entenderá el contenido de la imagen que se le presente en base a la «experiencia de aprendizaje». Su precisión aumenta con el tiempo.

Teoría de la mente

Este tipo de IA es sólo un concepto o un trabajo en progreso y requeriría cierta cantidad de mejoras antes de que se complete. Se está investigando actualmente y se utilizará para comprender mejor las emociones, necesidades, creencias y pensamientos de las personas. La inteligencia emocional artificial es una industria en ciernes y un área de interés, pero alcanzar este nivel de comprensión requerirá tiempo y esfuerzo. Para comprender verdaderamente las necesidades humanas, la máquina de IA tendría que percibir a los humanos como individuos cuya mente está moldeada por múltiples factores.

Concienciación de sí mismo

Un tipo de IA que tiene su propia conciencia, superinteligente, y es autoconsciente. Este tipo de IA tampoco existe todavía, pero si se logra será uno de los mayores hitos alcanzados en el campo de la Inteligencia Artificial. Puede considerarse como la etapa final del desarrollo y existe sólo hipotéticamente. La IA consciente de sí misma estaría tan evolucionada, que sería capaz de asemejarse al cerebro humano. Puede ser extremadamente peligroso crear un nivel de IA que sea avanzado a este nivel porque puede poseer ideas y pensamientos propios y podría fácilmente superar el intelecto de los seres humanos.

Razonamiento en la IA

El razonamiento se define como el proceso de impulsar conclusiones y predicciones lógicas basadas en el conocimiento, los hechos y las creencias disponibles. Es un proceso general de pensar racionalmente para sacar ideas y conclusiones a partir de los datos disponibles. Es esencial y crucial en la inteligencia artificial para que las máquinas puedan aprender y pensar racionalmente, como el cerebro humano. El desarrollo del razonamiento dentro de la IA conduce a un rendimiento de la máquina similar al de los humanos.

Los diferentes tipos de razonamiento en la IA son:

Razonamiento de sentido común.
Razonamiento deductivo.

Razonamiento inductivo.
Razonamiento abductivo.
Razonamiento no monótono.

Razonamiento monótono.

¿Cuál es el propósito de la inteligencia artificial?

El propósito de la Inteligencia Artificial es ayudar a las capacidades humanas y ayudarnos a tomar decisiones avanzadas con consecuencias de gran alcance. Esa es la respuesta desde un punto de vista técnico. Desde una perspectiva filosófica, la Inteligencia Artificial tiene el potencial de ayudar a los seres humanos a vivir vidas más significativas y sin esfuerzo, y ayudar a gestionar la compleja red de individuos, empresas, estados y naciones interconectados para funcionar de una manera que sea beneficiosa para toda la humanidad.

Actualmente, el propósito de la Inteligencia Artificial es compartido por todas las diferentes herramientas y técnicas que hemos inventado en los últimos mil años – para simplificar el esfuerzo humano, y para ayudarnos a tomar mejores decisiones. La Inteligencia Artificial también ha sido promocionada como nuestro Invento Final, una creación que inventaría herramientas y servicios innovadores que cambiarían exponencialmente la forma en que llevamos nuestras vidas, con la esperanza de eliminar los conflictos, la desigualdad y el sufrimiento humano.

Sin embargo, todo eso está en un futuro lejano, todavía estamos muy lejos de ese tipo de resultados. En la actualidad, la Inteligencia Artificial está siendo utilizada principalmente por empresas para mejorar la eficiencia de sus procesos, automatizar tareas con gran cantidad de recursos y hacer predicciones de negocios basadas en datos fidedignos en lugar de en las corazonadas. Como toda tecnología anterior a ésta, los costos de investigación y desarrollo deben ser subvencionados por las empresas y los organismos gubernamentales antes de que sea accesible a los legos en la materia.

¿Dónde se utiliza la Inteligencia Artificial (IA)?

La IA se utiliza en diferentes dominios para dar información sobre el comportamiento de los usuarios y dar recomendaciones basadas en los datos. Por ejemplo, el algoritmo de búsqueda predictiva de Google utiliza datos de usuarios anteriores para predecir lo que un usuario escribirá a continuación en la barra de búsqueda.

Netflix utiliza datos de usuarios anteriores para recomendar qué película podría querer ver un usuario a continuación, lo que hace que el usuario se enganche a la plataforma y aumente el tiempo de visualización. Facebook utiliza los datos pasados de los usuarios para dar automáticamente sugerencias para etiquetar a sus amigos, basándose en sus rasgos faciales en sus imágenes.

La IA es usada en todas partes por grandes organizaciones para hacer la vida de un usuario final más sencilla. Los usos de la Inteligencia Artificial entrarían en general en la categoría de procesamiento de datos, que incluiría lo siguiente:

Buscando dentro de los datos, y optimizando la búsqueda para dar los resultados más relevantes.
Cadenas lógicas para el razonamiento if-then, que puede ser aplicado para ejecutar una cadena de comandos basados en parámetros.

Detección de patrones para identificar patrones significativos en un gran conjunto de datos para una comprensión única.
Modelos probabilísticos aplicados para predecir resultados futuros.

¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia artificial?

No hay duda de que la tecnología ha mejorado nuestra vida. Desde recomendaciones musicales, direcciones de mapas, banca móvil hasta la prevención de fraudes, la IA y otras tecnologías han tomado el control. Hay una fina línea entre el avance y la destrucción. Siempre hay dos caras de la moneda, y ese es el caso de la IA también.

Echemos un vistazo a algunas ventajas de la Inteligencia Artificial:

Ventajas de la Inteligencia Artificial (IA)

Reducción del error humano.
Disponible 24×7.

Ayuda en el trabajo repetitivo.
Asistencia digital.
Decisiones más rápidas.

Tomador de decisiones racionales.
Aplicaciones médicas.
Mejora la seguridad.

Comunicación eficiente.

Echemos un vistazo más de cerca

Reducción del error humano

En un modelo de inteligencia artificial, todas las decisiones se toman a partir de la información previamente reunida después de haber aplicado un cierto conjunto de algoritmos. Por lo tanto, los errores se reducen y las posibilidades de exactitud sólo aumentan con un mayor grado de precisión. En el caso de que los humanos realicen cualquier tarea, siempre hay una posibilidad de error. No estamos impulsados por algoritmos y programas y por lo tanto, la IA puede ser utilizada para evitar tal error humano.

Disponible 24×7

Mientras que un humano medio trabaja 6-8 horas al día, la IA se las arregla para hacer que las máquinas funcionen 24×7 sin descansos ni aburrimiento. Como se puede saber, los humanos no tienen la capacidad de trabajar durante un largo período, nuestro cuerpo requiere descanso. Un sistema alimentado por la IA no requiere de ningún descanso intermedio y se utiliza mejor para tareas que requieren de concentración 24/7.

Ayuda en el trabajo repetitivo

La IA puede automatizar productivamente las tareas humanas mundanas y liberarlas para que sean cada vez más creativas, desde enviar un correo de agradecimiento o verificar documentos hasta declarar o responder a consultas. Una tarea repetitiva como la de hacer comida en un restaurante o en una fábrica puede estropearse porque los humanos están cansados o desinteresados durante mucho tiempo. Tales tareas pueden ser fácilmente realizadas de manera eficiente con la ayuda de la IA.

Asistencia digital

Muchas de las organizaciones más avanzadas utilizan asistentes digitales para interactuar con los usuarios a fin de ahorrar recursos humanos. Esos asistentes digitales también se utilizan en muchos sitios web para responder a las consultas de los usuarios y proporcionar una interfaz que funcione sin problemas. Los «chatbots» son un gran ejemplo de ello. Lea aquí para saber más sobre cómo construir un Chatbot de IA.

Decisiones más rápidas

La IA, junto con otras tecnologías, puede hacer que las máquinas tomen decisiones más rápido que un humano medio para llevar a cabo acciones más rápidamente. Esto se debe a que al tomar una decisión, los humanos tienden a analizar muchos factores tanto emocionales como prácticos, a diferencia de las máquinas impulsadas por la IA que entregan resultados programados rápidamente.

Tomador de decisiones racional

Nosotros, como humanos, podemos haber evolucionado en gran medida tecnológicamente, pero cuando se trata de tomar decisiones, todavía permitimos que nuestras emociones tomen el control. En ciertas situaciones, se vuelve importante tomar decisiones rápidas, eficientes y lógicas sin dejar que nuestras emociones controlen nuestra forma de pensar. La toma de decisiones impulsada por la IA se controlará con la ayuda de algoritmos y, por lo tanto, no hay margen para la toma de decisiones emocionales. Esto asegura que la eficiencia no se verá afectada y aumenta la productividad.

Aplicaciones médicas

Una de las mayores ventajas de la Inteligencia Artificial es su uso en la industria médica. Los médicos pueden ahora evaluar los riesgos para la salud de sus pacientes con la ayuda de aplicaciones médicas construidas para la IA. La radiocirugía se está utilizando para operar tumores de tal manera que no dañe los tejidos circundantes y no cause más daños. Los profesionales médicos han sido entrenados para usar la IA para la cirugía. También pueden ayudar a detectar y controlar eficientemente varios trastornos neurológicos y estimular las funciones cerebrales.

Mejora la seguridad

Con el avance de la tecnología, hay posibilidades de que se utilice por razones equivocadas, como el fraude y el robo de identidad. Pero si se usa de la manera correcta, la IA puede ser muy útil para mantener nuestra seguridad intacta. Está siendo desarrollada para ayudar a proteger nuestra vida y nuestra propiedad. Un área importante donde ya podemos ver la implementación de la IA en la seguridad es la Ciberseguridad. La IA ha transformado completamente la forma en que podemos asegurarnos contra cualquier ciberamenaza.
Lee más para saber más sobre la IA en la Ciberseguridad y cómo ayuda, aquí.

Comunicación Eficaz

Cuando miramos la vida hace un par de años, las personas que no hablaban el mismo idioma no podían comunicarse entre sí sin la ayuda de un traductor humano que pudiera entender y hablar ambos idiomas. Con la ayuda de la IA, tal problema no existe. El Procesamiento del Lenguaje Natural o PNL permite que los sistemas traduzcan palabras de un idioma a otro, eliminando un intermediario. Google translate ha avanzado en gran medida e incluso proporciona un ejemplo de audio de cómo se debe pronunciar una palabra/frase en otro idioma.

¿Cuáles son las desventajas de la Inteligencia Artificial?

Vamos a enumerar la lista que tiene la Inteligencia Artificial a día de hoy.

Desventajas de la Inteligencia Artificial (IA)

Exceso de costos.
La escasez de talento.
Falta de productos prácticos.

Falta de estándares en el desarrollo de software.
Potencial de mal uso.
Altamente dependiente de las máquinas.

Requiere supervisión.

Echemos un vistazo más de cerca a ellos

Exceso de costos

Lo que separa a la IA del desarrollo normal de software es la escala a la que operan. Como resultado de esta escala, los recursos informáticos necesarios aumentarían exponencialmente, elevando el coste de la operación, lo que nos lleva al siguiente punto.

La escasez de talento

Como es un campo todavía bastante incipiente, hay una falta de profesionales experimentados, y los mejores son rápidamente captados por las corporaciones e institutos de investigación. Esto aumenta el costo del talento, lo que hace subir aún más los precios de implementación de la Inteligencia Artificial.

La falta de productos prácticos

A pesar de todo el alboroto que ha rodeado a la IA, no parece tener mucho que mostrar. Es cierto que existen aplicaciones como los robots de chat y los motores de recomendación, pero las aplicaciones no parecen ir más allá de eso. Esto hace que sea difícil argumentar la necesidad de invertir más dinero para mejorar las capacidades de la IA.

La falta de estándares en el desarrollo de software

El verdadero valor de la Inteligencia Artificial radica en la colaboración cuando diferentes sistemas de IA se unen para formar una aplicación más grande y valiosa. Pero la falta de estándares en el desarrollo de software de IA significa que es difícil que los diferentes sistemas «hablen» entre sí. El desarrollo de software de Inteligencia Artificial en sí mismo es lento y costoso debido a esto, lo que actúa como un impedimento para el desarrollo de la IA.

Potencial de uso indebido

El poder de la Inteligencia Artificial es masivo, y tiene el potencial de lograr grandes cosas. Desafortunadamente, también tiene el potencial de ser mal utilizada. La Inteligencia Artificial por sí misma es una herramienta neutral que puede ser utilizada para cualquier cosa, pero si cae en las manos equivocadas, tendría serias repercusiones. En esta etapa naciente en la que las ramificaciones de los desarrollos de la IA todavía no se comprenden completamente, el potencial de mal uso podría ser aún mayor.

Altamente dependiente de las máquinas

La mayoría de la gente ya depende en gran medida de aplicaciones como Siri y Alexa. Al recibir ayuda constante de las máquinas y aplicaciones, estamos perdiendo nuestra capacidad de pensar de forma creativa. Al depender completamente de las máquinas, estamos perdiendo el aprendizaje de habilidades simples para la vida, nos volvemos más perezosos y criamos una generación de individuos altamente dependientes.

Requiere supervisión

Los algoritmos funcionan perfectamente, son eficientes y realizarán la tarea como se ha programado. Sin embargo, el inconveniente es que aún tendríamos que supervisar continuamente el funcionamiento. Aunque la tarea es realizada por máquinas, necesitamos asegurarnos de que no se cometen errores. Un ejemplo de por qué se requiere supervisión es el chat-bot de la IA de Microsoft llamado ‘Tay’. El chat-bot fue modelado para hablar como una adolescente aprendiendo a través de conversaciones en línea. El chat-bot pasó de aprender habilidades básicas de conversación a twittear información altamente política e incorrecta debido a los trolls de internet.

¿Prerrequisitos para la Inteligencia Artificial?

Como principiante, he aquí algunos de los requisitos básicos que ayudarán a comenzar con el tema.

Un fuerte dominio de las matemáticas, a saber, el cálculo, la estadística y la probabilidad.
Una buena cantidad de experiencia en lenguajes de programación como Java, o Python.

Un fuerte dominio de la comprensión y la escritura de algoritmos.
Un fuerte fondo en habilidades de análisis de datos.
Una buena cantidad de conocimiento en matemáticas discretas.

La voluntad de aprender lenguajes de aprendizaje automático.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en los negocios

La IA tiene realmente el potencial de transformar muchas industrias, con una amplia gama de posibles casos de uso. Lo que todas estas diferentes industrias y casos de uso tienen en común, es que todos ellos están basados en datos. Dado que la Inteligencia Artificial es un eficiente sistema de procesamiento de datos en su núcleo, hay mucho potencial de optimización en todas partes.

Echemos un vistazo a las industrias en las que la IA está brillando actualmente.

La atención médica

Administración: Los sistemas de IA ayudan en las tareas administrativas rutinarias y diarias para minimizar los errores humanos y maximizar la eficiencia. Transcripciones de notas médicas a través de PNL y ayuda a estructurar la información del paciente para facilitar su lectura a los médicos.
Telemedicina: Para situaciones que no sean de emergencia, los pacientes pueden acudir al sistema de IA de un hospital para analizar sus síntomas, introducir sus signos vitales y evaluar si hay necesidad de atención médica. Esto reduce la carga de trabajo de los profesionales médicos al llevarles sólo los casos cruciales.

Diagnóstico asistido: A través de la visión computarizada y las redes neuronales convolucionales, la IA es ahora capaz de leer las resonancias magnéticas para comprobar la existencia de tumores y otros crecimientos malignos, a un ritmo exponencialmente más rápido de lo que pueden hacerlo los radiólogos, con un margen de error considerablemente menor.
Cirugía asistida por robot: Las cirugías robóticas tienen un margen de error muy minúsculo y pueden realizar cirugías de forma consistente las 24 horas del día sin agotarse. Como operan con un grado tan alto de precisión, son menos invasivas que los métodos tradicionales, lo que reduce potencialmente el tiempo que los pacientes pasan en el hospital recuperándose.
Monitoreo de Estadísticas Vitales: El estado de salud de una persona es un proceso continuo, que depende de los distintos niveles de sus respectivas estadísticas vitales. Dado que los dispositivos portátiles están alcanzando una gran popularidad en el mercado, estos datos no están disponibles en el mercado, sino que están a la espera de ser analizados para obtener

información procesable: Dado que los signos vitales tienen el potencial de predecir las fluctuaciones de la salud incluso antes de que el paciente se dé cuenta, hay muchas aplicaciones para salvar vidas.

E-commerce

Mejores recomendaciones: Este suele ser el primer ejemplo que la gente da cuando se le pregunta sobre las aplicaciones comerciales de la IA, y eso es porque es un área en la que la IA ya ha dado grandes resultados. La mayoría de los grandes actores del comercio electrónico han incorporado la Inteligencia Artificial para hacer recomendaciones de productos que podrían interesar a los usuarios, lo que ha dado lugar a un aumento considerable de sus resultados.

Chatbots: Otro ejemplo famoso, basado en la proliferación de los robots de chat de Inteligencia Artificial en todas las industrias, y en todos los demás sitios web que parece que visitamos. Estos chatbots están ahora atendiendo a los clientes en horas extrañas y en horas punta también, eliminando el cuello de botella de los limitados recursos humanos.
Filtrando el spam y las críticas falsas: Debido al alto volumen de reseñas que sitios como Amazon reciben, sería imposible para los ojos humanos escanear a través de ellos para filtrar el contenido malicioso. A través del poder de la PNL, la Inteligencia Artificial puede escanear estas reseñas en busca de actividades sospechosas y filtrarlas, lo que hace que la experiencia del comprador sea mejor.
Optimizando la búsqueda: Todo el comercio electrónico depende de que los usuarios busquen lo que quieren y sean capaces de encontrarlo. La Inteligencia Artificial ha estado optimizando los resultados de las búsquedas en base a miles de parámetros para asegurar que los usuarios encuentren el producto exacto que están buscando.

Cadena de suministro: La IA se está utilizando para predecir la demanda de diferentes productos en diferentes marcos temporales para que puedan gestionar sus existencias para satisfacer la demanda.

Recursos Humanos

Construyendo la cultura del trabajo: La IA se utiliza para analizar los datos de los empleados y colocarlos en los equipos adecuados, asignar proyectos basados en sus competencias, recoger información sobre el lugar de trabajo e incluso tratar de predecir si están a punto de dejar la empresa.

Contratación: Con la PNL, la IA puede revisar miles de CV en cuestión de segundos, y determinar si hay un buen ajuste. Esto es beneficioso porque estaría desprovisto de cualquier error o sesgo humano, y reduciría considerablemente la duración de los ciclos de contratación.

Los robots en la IA

El campo de la robótica ha estado avanzando incluso antes de que la IA se hiciera realidad. En esta etapa, la inteligencia artificial está ayudando a la robótica a innovar más rápido con robots eficientes. Los robots en la IA han encontrado aplicaciones en todos los sectores verticales e industriales, especialmente en las industrias de fabricación y empaquetado. A continuación se presentan algunas aplicaciones de los robots en la IA:

Montaje

La IA junto con los sistemas de visión avanzados pueden ayudar en la corrección del curso en tiempo real.

También ayuda a los robots a aprender qué camino es el mejor para un determinado proceso mientras está en funcionamiento.

Servicio de atención al cliente

Los robots habilitados para la IA se están utilizando en una capacidad de servicio al cliente en las industrias de la venta al por menor y la hostelería.
Estos robots aprovechan el Procesamiento de Lenguaje Natural para interactuar con los clientes de forma inteligente y como un humano.

Cuanto más interactúan estos sistemas con los humanos, más aprenden con la ayuda de la máquina de aprendizaje.

Embalaje

La IA permite un empaquetado más rápido, más barato y más preciso.
Ayuda a salvar ciertos movimientos que un robot está haciendo y los refina constantemente, haciendo que la instalación y el movimiento de los sistemas robóticos sea fácil.

Robótica de código abierto

Los sistemas robóticos de hoy en día se venden como sistemas de código abierto con capacidades de IA.
De esta manera, los usuarios pueden enseñar a los robots a realizar tareas personalizadas basadas en una aplicación específica.
Por ejemplo: la agricultura en pequeña escala.

Principales aplicaciones de la inteligencia artificial

Las predicciones de Google impulsadas por la IA (por ejemplo: Google Maps).
Aplicaciones para compartir viajes (por ejemplo: Uber, Lyft).
Piloto automático AI en vuelos comerciales.
Filtros de spam en los correos electrónicos.
Comprobadores de plagio y herramientas.
Reconocimiento facial.
Recomendaciones de búsqueda.
Características de voz a texto.
Asistentes personales inteligentes (por ejemplo: Siri, Alexa).
Protección y prevención del fraude.

Trabajos de Inteligencia Artificial

Según Indeed, la demanda de habilidades de IA se ha más que duplicado en los últimos tres años. Las ofertas de trabajo han aumentado en un 119%. Hoy en día, el entrenamiento de un algoritmo de procesamiento de imágenes puede hacerse en minutos, antes la misma tarea solía llevar horas. Comparado con el número de ofertas de trabajo disponibles, hay una escasez de mano de obra cualificada con las habilidades necesarias.

Algunas habilidades que uno debe aprender antes de sumergirse profundamente en una carrera de Inteligencia Artificial son Redes Bayesianas y Redes Neurales, Ciencias de la Computación (experiencia en codificación con lenguajes de programación), Física, Robótica, y varios niveles de matemáticas como cálculo y estadística. Si estás interesado en construir una carrera en la IA, deberías estar al tanto de los diversos puestos de trabajo disponibles en este campo.

Veamos más de cerca los diferentes roles laborales en el mundo de la IA y las habilidades que uno debe poseer para cada rol laboral…

Ingeniero de Machine Learning

El papel de un Ingeniero de Aprendizaje de Maquinaria es adecuado para alguien que proviene de la Ciencia de los Datos o de la investigación aplicada. También debe ser capaz de demostrar un profundo conocimiento de múltiples lenguajes de programación. Él/ella debe ser capaz de aplicar modelos predictivos y aprovechar la PNL cuando se trabaja con enormes conjuntos de datos. La familiaridad con las herramientas IDE de desarrollo de software como Eclipse e IntelliJ también es importante.

Los Ingenieros de Aprendizaje Automático son los principales responsables de la construcción y gestión de plataformas para varios proyectos de PNL. Se dice que el salario medio anual de un Ingeniero de ML es de 114.856 dólares. Las compañías típicamente contratan individuos que tienen una maestría y un profundo conocimiento sobre Java, Python y Scala. Los requisitos de habilidades pueden variar de una empresa a otra, pero las habilidades analíticas y la experiencia con aplicaciones en la nube son una ventaja.

Data Scientist

Recopilar, analizar e interpretar grandes y complejos conjuntos de datos aprovechando el ML y el análisis predictivo es una de las principales tareas de un científico de datos. Los científicos de datos también ayudan a desarrollar algoritmos que permiten recoger y limpiar datos para su análisis. El salario medio anual de un Científico de Datos es de 120.931 dólares y las habilidades requeridas son las siguientes-

Hive
Hadoop
MapReduce
Pig
Spark
Python
Scala
SQL

Aunque las aptitudes requeridas pueden variar de una empresa a otra, la mayoría de las empresas exigen una maestría o un doctorado en informática. Para un científico de datos que quiera convertirse en un desarrollador de IA, un título avanzado de ciencias de la computación triunfaría. Además de la capacidad de entender datos no estructurados, debe tener fuertes habilidades analíticas y de comunicación para ayudar a comunicar los hallazgos a los líderes empresariales.

Business Intelligence Developer

Una carrera en la IA también incluye el puesto de desarrollador de Inteligencia de Negocios (BI). Uno de los principales objetivos de esta función es analizar conjuntos de datos complejos que ayuden a identificar las tendencias de los negocios y del mercado. Un desarrollador de BI gana un salario medio anual de 92.278 dólares. Algunas de las responsabilidades de un desarrollador de BI incluyen el diseño, el modelado y el mantenimiento de datos complejos en plataformas de datos basadas en la nube. Si está interesado en este rol, debe tener fuertes habilidades tanto técnicas como analíticas. Debe ser capaz de comunicar soluciones a colegas que no poseen conocimientos técnicos y mostrar habilidades de resolución de problemas. Se requiere que un desarrollador de BI tenga una licenciatura en cualquier campo relacionado. La experiencia laboral o las certificaciones también son muy deseables.

Las habilidades requeridas serían la minería de datos, las consultas SQL, los servicios de informes de servidores SQL, las tecnologías de BI y el diseño de almacenes de datos.

Research Scientist

Un científico investigador es una de las carreras líderes en Inteligencia Artificial. Debe ser un experto en múltiples disciplinas como matemáticas aplicadas, aprendizaje profundo, aprendizaje de máquinas y estadística computacional. Los candidatos deben tener amplios conocimientos sobre la percepción de la computadora, los modelos gráficos, el aprendizaje de refuerzo y la PNL.

Al igual que los científicos de datos, se espera que un científico investigador tenga una maestría o un doctorado en ciencias informáticas. Se dice que el salario medio anual es de 99.809 dólares.

La mayoría de las empresas buscan a alguien que tenga un conocimiento profundo de la computación paralela, la computación distribuida, el benchmarking y el aprendizaje de las máquinas.

Ingeniero/Arquitecto de Big Data

Entre los varios trabajos en el campo de la IA, los grandes ingenieros y arquitectos de datos tienen el trabajo mejor pagado con un salario anual medio de 151.307 dólares. Juegan un papel vital en el desarrollo de un ecosistema que permite a los sistemas de negocios comunicarse entre sí y cotejar datos. Cuando se les compara con los Científicos de Datos, a los Arquitectos o Ingenieros de Grandes Datos se les dan típicamente tareas relacionadas con la planificación, diseño y desarrollo del entorno de grandes datos en Spark y Hadoop.

Las compañías buscan contratar individuos que demuestren experiencia en C++, Java, Python y Scala. La minería de datos, la visualización de datos y las habilidades de migración de datos son una ventaja. Un doctorado en matemáticas o en cualquier campo relacionado con la informática sería una ventaja.

Tendencias en la carrera de la inteligencia artificial

Los puestos de trabajo en la IA han ido aumentando constantemente en los últimos años y seguirán creciendo a un ritmo acelerado. El 57% de las empresas indias están deseando contratar el talento adecuado para igualar el Sentimiento del Mercado.

En promedio, ha habido un aumento del 60-70% en los salarios de los aspirantes que han pasado con éxito a los puestos de la IA. Mumbai se mantiene alto en la competencia seguido por Bangalore y Chennai.

Según la investigación, la demanda de trabajos de IA ha aumentado, pero la fuerza de trabajo eficiente no ha seguido el ritmo. Según el FEM, 133 millones de puestos de trabajo se crearán en la Inteligencia Artificial para el año 2020.

¿Qué es el Machine Learning?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que define uno de los principios básicos de la inteligencia artificial: la capacidad de aprender de la experiencia, en lugar de sólo instrucciones.

Los algoritmos de aprendizaje automático aprenden y mejoran automáticamente aprendiendo de sus resultados. No necesitan instrucciones explícitas para producir el resultado deseado.

Aprenden observando sus conjuntos de datos accesibles y los comparan con ejemplos del resultado final. Examinan el resultado final en busca de cualquier patrón reconocible e intentan hacer ingeniería inversa de las facetas para producir un resultado.

Inteligencia Artificial vs. Machine Learning

La IA y el ML suelen utilizarse indistintamente, y aunque el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA, hay algunas diferencias entre ambos. Para su referencia, se han enumerado algunas diferencias a continuación.

Inteligencia Artificial	Machine Learning
La IA tiene como objetivo crear un sistema informático inteligente como los humanos para resolver problemas complejos.	El ML permite que las máquinas aprendan de los datos para que puedan dar resultados precisos.
Se ocupa principalmente de los datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.	El ML se ocupa de los datos estructurados y semiestructurados.
Según la capacidad, la IA puede dividirse en tres tipos. IA débil, IA general e IA fuerte.	El ML también se divide en 3 tipos: Aprendizaje supervisado, Aprendizaje no supervisado y Aprendizaje de refuerzo.
Los sistemas de IA se preocupan por maximizar las posibilidades de éxito.	El Machine learning se refiere principalmente a la precisión y los patrones.
La IA trabaja en la creación de un sistema inteligente que puede realizar varias tareas complejas.	El ML permite que las máquinas aprendan de los datos para que puedan dar una salida precisa.
La IA permite que una máquina simule el comportamiento humano.	El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA. Permite que una máquina aprenda automáticamente de los datos del pasado sin necesidad de programarlos explícitamente.
Las aplicaciones de la IA son Siri, soporte al cliente usando catamaranes, Sistema Experto, juego en línea, robot humanoide inteligente, etc.	Las aplicaciones del ML son el sistema de recomendación en línea, los algoritmos de búsqueda de Google, las sugerencias de etiquetado automático de amigos en Facebook, etc.

¿Cuáles son los diferentes tipos de Machine Learning?

Los tipos de Machine Learning son

Supervised Learning
Unsupervised Learning
Semi-supervised learning
Reinforcement Learning

¿Qué es el Supervised Learning?

El Aprendizaje Automático Supervisado aplica lo que ha aprendido basándose en datos pasados, y lo aplica para producir el resultado deseado. Normalmente se entrenan con un conjunto de datos específico basado en el cual el algoritmo produciría una función inferida. Utiliza esta función inferida para predecir el resultado final y entrega una aproximación del mismo.
Esto se llama aprendizaje supervisado porque el algoritmo necesita ser enseñado con un conjunto de datos específicos para ayudarlo a formar la función inferida. El conjunto de datos está claramente etiquetado para ayudar al algoritmo a «entender» mejor los datos. El algoritmo puede comparar su salida con la salida etiquetada para modificar su modelo para ser más preciso.

¿Qué es el Unsupervised Learning?

Con el aprendizaje no supervisado, los datos de entrenamiento se siguen proporcionando pero no se etiquetan. En este modelo, el algoritmo utiliza los datos de capacitación para hacer inferencias basadas en los atributos de los datos de capacitación, explorando los datos para encontrar cualquier patrón o inferencia. Forma su lógica para describir estos patrones y basa su salida en esto.

¿Qué es el Semi-supervised learning?

Es similar a los dos anteriores, con la única diferencia de que utiliza una combinación de datos etiquetados y no etiquetados. Esto resuelve el problema de tener que etiquetar grandes conjuntos de datos – el programador puede etiquetar simplemente un pequeño subconjunto de los datos y dejar que la máquina calcule el resto basándose en esto. Este método suele utilizarse cuando el etiquetado de los conjuntos de datos no es factible, ya sea debido a los grandes volúmenes de falta de recursos cualificados para etiquetarlos.

¿Qué es el aprendizaje de refuerzo?

El aprendizaje de refuerzo depende del entorno de los algoritmos. El algoritmo aprende interactuando con él los conjuntos de datos a los que tiene acceso, y a través de un proceso de ensayo y error intenta descubrir las «recompensas» y «penalidades» que son establecidas por el programador. El algoritmo tiende a moverse hacia la maximización de estas recompensas, que a su vez proporcionan el resultado deseado. Se llama aprendizaje de refuerzo porque el algoritmo recibe el refuerzo de que va por el camino correcto basándose en las recompensas que encuentra. La retroalimentación de recompensas ayuda al sistema a modelar su comportamiento futuro.

¿Qué es el Deep Learning?

El Deep Learning es un subcampo del aprendizaje por máquina que se ocupa de algoritmos inspirados en la estructura y la función del cerebro llamados redes neuronales artificiales. Los conceptos de Aprendizaje Profundo se usan para enseñar a las máquinas lo que nos llega naturalmente a los humanos. Usando el Deep Learning, un modelo de computadora puede ser enseñado para ejecutar actos de clasificación tomando imagen, texto o sonido como entrada.

El Deep Learning se está volviendo popular ya que los modelos son capaces de lograr una precisión de última generación. Se utilizan grandes conjuntos de datos etiquetados para entrenar estos modelos junto con las arquitecturas de redes neuronales.

En pocas palabras, el Aprendizaje Profundo está usando simulaciones del cerebro con la esperanza de hacer que los algoritmos de aprendizaje sean eficientes y más simples de usar. Veamos ahora cuál es la diferencia entre el Deep Learning y el Aprendizaje Automático.

Cómo se utiliza el Deep Learning: Aplicaciones

Las aplicaciones de Deep Learning han empezado a salir a la superficie, pero tienen un alcance mucho mayor para el futuro. Aquí se enumeran algunas de las aplicaciones de aprendizaje profundo que regirán el futuro.

Añadiendo elementos de imagen y vídeo – Se están desarrollando algoritmos de aprendizaje profundo para añadir color a las imágenes en blanco y negro. Además, se añaden automáticamente sonidos a las películas y a los clips de vídeo.
Traducciones automáticas – Traducir automáticamente el texto a otros idiomas o traducir las imágenes a texto. Aunque las traducciones automáticas automáticas existen desde hace tiempo, el aprendizaje profundo está logrando los mejores resultados.
Clasificación y detección de objetos – Esta tecnología ayuda en aplicaciones como la detección de rostros para los sistemas de asistencia en las escuelas, o la detección de criminales a través de cámaras de vigilancia. La clasificación y detección de objetos se logra mediante el uso de redes neurales convolucionales muy grandes y tienen casos de uso en muchas industrias.
Generación automática de texto – Un gran corpus de texto es aprendido por el algoritmo de aprendizaje automático y este texto es usado para escribir nuevo texto. El modelo es altamente productivo en la generación de texto significativo e incluso puede mapear la tonalidad del corpus en el texto de salida.
Autos sin conductores – Se ha dicho y oído mucho sobre los autos autoconductores y es probablemente la aplicación más popular del aprendizaje profundo. Aquí el modelo necesita aprender de un gran conjunto de datos para entender todas las partes clave de la conducción, por lo que los algoritmos de aprendizaje profundo se utilizan para mejorar el rendimiento a medida que se alimentan más y más datos de entrada.
Aplicaciones en la atención sanitaria – El aprendizaje profundo muestra resultados prometedores en la detección de enfermedades crónicas como el cáncer de mama y el cáncer de piel. También tiene un gran alcance en aplicaciones móviles y de monitorización, y en la predicción y la medicina personalizada.

¿Por qué es importante el Deep Learning?

Hoy en día podemos enseñar a las máquinas a leer, escribir, ver y oír, introduciendo suficientes datos en los modelos de aprendizaje y hacer que estas máquinas respondan de la misma manera que los humanos, o incluso mejor. El acceso a una potencia de cálculo ilimitada respaldada por la disponibilidad de una gran cantidad de datos generados a través de los teléfonos inteligentes e Internet ha hecho posible el empleo de aplicaciones de aprendizaje profundo en problemas de la vida real.

Este es el momento de la explosión del aprendizaje profundo y los líderes tecnológicos como Google ya lo están aplicando en cualquier lugar y en todas partes posibles.

El rendimiento de un modelo de aprendizaje profundo mejora con un aumento de la cantidad de datos de entrada en comparación con los modelos de aprendizaje automático, en los que el rendimiento tiende a disminuir con un aumento de la cantidad de datos de entrada.

¿Cuál es la relación entre la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y el Deep Learning?

Como muestra la imagen anterior, los tres óvalos concéntricos describen la DL como un subconjunto de la ML, que es también otro subconjunto de la IA. Por lo tanto, la IA es el concepto global que surgió inicialmente. Luego le siguió la ML que prosperó más tarde, y por último la DL que ahora promete elevar los avances de la IA a otro nivel.

¿Qué es la PNL?

Un componente de la Inteligencia Artificial, el Procesamiento del Lenguaje Natural es la habilidad de una máquina para entender el lenguaje humano tal como se habla. El objetivo del PNL es entender y descifrar el lenguaje humano para finalmente presentar un resultado. La mayoría de las técnicas de PNL utilizan el aprendizaje por máquina para obtener conocimientos del lenguaje humano.

¿Cuáles son los diferentes pasos involucrados en la PNL?

Los pasos involucrados en la aplicación de la PNL son:

El programa de la computadora recoge todos los datos necesarios. Esto incluye archivos de bases de datos, hojas de cálculo, cadenas de comunicación por correo electrónico, conversaciones telefónicas grabadas, notas y todos los demás datos relevantes.
Se emplea un algoritmo para eliminar todas las palabras de parada de estos datos y normalizar ciertas palabras que tienen el mismo significado.
El texto restante se divide en grupos conocidos como fichas.
El programa de PNL analiza los resultados para detectar patrones de deducción, su frecuencia y otras estadísticas para comprender el uso de las fichas y su aplicabilidad.

¿Dónde se utiliza la PNL?

Algunas de las aplicaciones comunes que están siendo impulsadas por el Procesamiento del Lenguaje Natural son:

Aplicación de traducción de idiomas.
Procesadores de texto para comprobar la exactitud gramatical del texto.
Los centros de llamadas utilizan la Respuesta de Voz Interactiva para responder a las solicitudes de los usuarios; la IVR es una aplicación PNL.
Los asistentes virtuales personales como Siri y Cortana son un ejemplo clásico de PNL.

¿Qué es Python?

Python es un popular lenguaje de programación orientado a objetos que fue creado por Guido Van Rossum y lanzado en el año 1991. Es uno de los lenguajes de programación más utilizados para el desarrollo de la web, el desarrollo de software, la programación de sistemas y muchas otras aplicaciones.

¿Por qué es tan popular Python?

Hay muchas razones detrás de la popularidad de Python como el lenguaje de programación preferido, es decir,

La sintaxis fácil de aprender ayuda a mejorar la legibilidad y, por lo tanto, a reducir el costo de mantenimiento del programa.
Soporta módulos y paquetes para fomentar la reutilización del código.
Permite una mayor productividad ya que no hay un paso de compilación haciendo que el ciclo de edición-prueba-depuración sea increíblemente más rápido.
La depuración en Python es mucho más fácil en comparación con otros lenguajes de programación.

¿Dónde se usa Python?

Python se utiliza en muchas aplicaciones del mundo real como:

Desarrollo Web y de Internet.
Aplicaciones en la interfaz gráfica de escritorio.
Ciencia y aplicaciones numéricas.
Aplicaciones de desarrollo de software.
Aplicaciones en los negocios.
Aplicaciones en la educación.
Acceso a la base de datos.
Juegos y gráficos 3D.
Programación de la red.

¿Cómo puedo aprender pitón?

Hay mucho contenido en línea en forma de videos, blogs y libros electrónicos para aprender Python. Puedes extraer tanta información como puedas a través del material online como puedas y quieras. Pero, si quieres un aprendizaje más práctico en un formato guiado, puedes inscribirte en los cursos de Python que ofrecen muchas empresas de ed-tech y aprender Python junto con un aprendizaje práctico a través de proyectos de un experto que sería tu mentor.

También hay muchos cursos presenciales fuera de línea disponibles. El curso de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático de Great Learning tiene un módulo elaborado sobre Python que se entrega junto con proyectos y sesiones de laboratorio.

¿Qué es la Visión por Computadora?

La Visión por Computadora es un campo de estudio en el que se desarrollan técnicas que permiten a las computadoras «ver» y comprender las imágenes digitales y los videos. El objetivo de la visión por ordenador es sacar conclusiones de las fuentes visuales y aplicarlas para resolver un problema del mundo real.

¿Para qué se usa la Visión por Computadora?

Hay muchas aplicaciones de la Visión por Computadora hoy en día, y el futuro tiene un inmenso alcance.

Reconocimiento facial para sistemas de vigilancia y seguridad.
Las tiendas minoristas también usan la visión computarizada para rastrear el inventario y los clientes.
Vehículos autónomos.
La visión por computador en medicina se usa para diagnosticar enfermedades.
Las instituciones financieras utilizan la visión computarizada para prevenir el fraude, permitir los depósitos móviles y mostrar la información visualmente.

¿Qué es el Deep Learning Computer Vision?

A continuación se detallan los usos del deep learning para la visión por ordenador:

Clasificación y localización de objetos: Implica la identificación de los objetos de clases específicas de imágenes o videos junto con su ubicación resaltada generalmente con un cuadro cuadrado alrededor de ellos.
Segmentación Semántica: Involucra redes neuronales para clasificar y localizar todos los píxeles de una imagen o vídeo.
Coloración: Convertir imágenes en escala de grises en imágenes a todo color.
Reconstrucción de imágenes: Reconstruir imágenes corruptas y manipuladas.

¿Qué son las redes neuronales?

La red neuronal es una serie de algoritmos que imitan el funcionamiento del cerebro humano para determinar las relaciones y patrones subyacentes en un conjunto de datos.

¿Para qué se utilizan las redes neuronales?

El concepto de redes neuronales ha encontrado aplicación en el desarrollo de sistemas de comercio para el sector financiero. También ayudan a desarrollar procesos como la previsión de series temporales, la clasificación de la seguridad y la modelización del riesgo crediticio.

¿Cuáles son las diferentes redes neuronales?

Aquí están los 6 diferentes tipos de redes neuronales

Red neuronal Feedforward: Neurona artificial: Aquí las entradas de datos viajan en una sola dirección, entrando desde el nodo de entrada y saliendo en el nodo de salida.
Función de base radial Red neuronal: Para su funcionamiento, la red neuronal de función de base radial considera la distancia entre un punto y el centro.
Red neuronal auto-organizada de Kohonen: El objetivo aquí es introducir vectores de dimensión arbitraria en un mapa discreto compuesto de neuronas.
Red neuronal recurrente (RNN): La Red Neural Recurrente guarda la salida de una capa y la devuelve a la entrada para ayudar a predecir la salida de la capa.
Red neuronal convolucional: Es similar a las redes neuronales de retroalimentación con las neuronas que tienen sesgos y pesos aprendibles. Se aplica en el procesamiento de señales e imágenes.
Redes neuronales modulares: Es una colección de muchas redes neuronales diferentes, cada una procesando una subtarea. Cada una de ellas tiene un conjunto único de entradas en comparación con otras redes neuronales que contribuyen a la salida.

¿Cuáles son los beneficios de las redes neuronales?

Los tres beneficios clave de las redes neuronales son:

La capacidad de aprender y modelar relaciones no lineales y complejas.
Las RNA pueden generalizar modelos que infieren relaciones invisibles en datos invisibles también.
La RNA no impone ninguna restricción a las variables de entrada.

Películas de inteligencia artificial

Se han hecho muchas películas a lo largo de los años basadas en los conceptos que resuenan con la Inteligencia Artificial. Estas películas dan una idea de cómo podría ser el mundo real en el futuro.

A menudo, algunas de estas películas y los personajes y elementos de la IA en ellas están inspirados en hechos de la vida real. Otras veces, son elementos de la imaginación que podrían inspirar a alguien a replicarlos en la vida real. Por lo tanto, las películas de Inteligencia Artificial no son sólo una obra de ficción y tienen mucho más que entretenimiento.

Para los entusiastas de la Inteligencia Artificial, son una fuente de motivación, inspiración y a veces de conocimiento. Amplían el alcance de la Inteligencia Artificial y empujan los límites de la capacidad e imaginación humanas cuando se trata de aplicar la Inteligencia Artificial a problemas del mundo real.

Curso de Inteligencia Artificial

Tenemos un video interesante para ti si quieres aprender lo básico de la IA. Mira este video para aprender la IA.

El futuro de la inteligencia artificial

Como humanos, siempre hemos estado fascinados por los cambios tecnológicos y la ficción, ahora mismo, estamos viviendo en medio de los mayores avances de nuestra historia. La Inteligencia Artificial ha surgido para ser la próxima gran cosa en el campo de la tecnología. Organizaciones de todo el mundo están presentando innovaciones revolucionarias en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. La inteligencia artificial no sólo está impactando en el futuro de cada industria y cada ser humano, sino que también ha actuado como el principal impulsor de tecnologías emergentes como los grandes datos, la robótica y la IO. Teniendo en cuenta su tasa de crecimiento, seguirá actuando como un innovador tecnológico en el futuro inmediato. Por lo tanto, existen inmensas oportunidades para que los profesionales capacitados y certificados entren en una carrera gratificante. A medida que estas tecnologías continúen creciendo, tendrán cada vez más impacto en el entorno social y en la calidad de vida.

Certificarse en la IA te dará una ventaja sobre los otros aspirantes de esta industria. Con avances como el Reconocimiento Facial, la IA en la Salud, los Chat-bots, y más, ahora es el momento de construir un camino hacia una carrera exitosa en la Inteligencia Artificial. Los asistentes virtuales ya se han abierto camino en la vida cotidiana, ayudándonos a ahorrar tiempo y energía. Los coches auto-conductores de gigantes de la tecnología como Tesla ya nos han mostrado el primer paso hacia el futuro. La IA puede ayudar a reducir y predecir los riesgos del cambio climático, permitiéndonos marcar la diferencia antes de que sea demasiado tarde. Y todos estos avances son sólo el comienzo, hay mucho más por venir. Se dice que la Inteligencia Artificial creará 133 millones de nuevos puestos de trabajo para el año 2022.

Preguntas frecuentes importantes sobre la Inteligencia Artificial (IA)

Pregunta: ¿Dónde se usa la IA?

Respuesta. La Inteligencia Artificial se usa en todas las industrias a nivel mundial. Algunas de las industrias que han profundizado en el campo de la IA para encontrar nuevas aplicaciones son el comercio electrónico, el comercio minorista, la seguridad y la vigilancia. Analítica Deportiva, Manufactura y Producción, Automotriz entre otras.

Pregunta: ¿Cómo ayuda la IA en nuestra vida?

Respuesta. Los asistentes digitales virtuales han cambiado la forma en que realizamos nuestras tareas diarias. Alexa y Siri se han convertido en seres humanos reales con los que interactuamos cada día para nuestras pequeñas y grandes necesidades. Las habilidades del lenguaje natural y la capacidad de aprender por sí mismas sin la interferencia humana son las razones por las que se están desarrollando tan rápidamente y se están convirtiendo como los humanos en su interacción, sólo que más inteligentes y rápidos.

Pregunta: ¿Es Alexa una IA?

Respuesta. Sí, Alexa es una Inteligencia Artificial que vive entre nosotros.

Pregunta: ¿Es Siri una IA?

Respuesta. Sí, al igual que Alexa, Siri también es una inteligencia artificial que utiliza tecnologías avanzadas de aprendizaje de máquinas para funcionar.

Pregunta: ¿Por qué se necesita la IA?

Respuesta. La IA hace que cada proceso sea mejor, más rápido y más preciso. También tiene algunas aplicaciones muy cruciales como la identificación y predicción de transacciones fraudulentas, una puntuación crediticia más rápida y precisa, y la automatización manual de prácticas intensivas de gestión de datos. La Inteligencia Artificial mejora el proceso existente en todas las industrias y aplicaciones y también ayuda a desarrollar nuevas soluciones a problemas que son abrumadores de tratar manualmente.