La inteligencia artificial (IA) continúa ocupando un lugar significativo en las agendas y estrategias empresariales globales. Con avances rápidos en potencia computacional y algoritmos, las empresas están invirtiendo proactivamente en servicios de inteligencia artificial para optimizar operaciones, reducir costos y mejorar servicios. Es, por tanto, fundamental que desarrolladores, empresas y analistas de datos tengan conocimientos integrales sobre la IA y sus tecnologías subyacentes.
La Inteligencia Artificial o IA es una forma de inteligencia demostrada por máquinas al aprender de datos y experiencias humanas. Citando al padre de la IA, John McCarthy:
“La IA es la ciencia e ingeniería de crear máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes. Está relacionada con la tarea similar de usar computadoras para comprender la inteligencia humana, pero la IA no tiene que limitarse a métodos que sean biológicamente observables.”
La inteligencia para computadoras es la capacidad de ejecutar una tarea asignada y alcanzar el objetivo con recursos mínimos y máxima eficiencia. Después de la Segunda Guerra Mundial, muchos investigadores comenzaron a trabajar en IA de forma independiente, sin embargo, el matemático inglés Alan Turing supuestamente fue el primero en demostrar cómo funcionan realmente las máquinas inteligentes.
La IA busca alcanzar un nivel de inteligencia humana mediante programación por computadora. Es posible al recolectar grandes cantidades de datos y combinarlos con algoritmos inteligentes. El resultado, los algoritmos programados y modelos, son capaces de aprender de grandes cantidades de datos similares extrayendo patrones y lógica de esos datos.
A un nivel más profundo, la IA funciona con la ayuda de varias ramas o técnicas o herramientas que combinadas hacen que las máquinas sean más eficientes al realizar ciertas tareas humanas. Esta caja de herramientas incluye:
El proceso de integrar todos los conocimientos y conceptos mencionados anteriormente en un sistema nos lleva a identificar varios subdominios de la IA. Estos subdominios o subconjuntos permiten a las computadoras construir aplicaciones y soluciones innovadoras de IA.
El aprendizaje automático es uno de los subconjuntos más significativos de la IA que permite a las máquinas aprender de experiencias humanas y conocimientos dados. Contrariamente a la programación tradicional que requería grandes cantidades de código para realizar tareas, el aprendizaje automático no requiere programación explícita. Más bien, el aprendizaje automático funciona con datos o simplemente con resultados para generar sus propias reglas o programas para realizar tareas.
Utilizando datos históricos, los algoritmos de aprendizaje automático no solo pueden identificar patrones y soluciones sino que, con el tiempo, mejoran el rendimiento del modelo mediante autoaprendizaje.
Además, existen tres tipos de técnicas de aprendizaje automático, para ampliar:
El aprendizaje supervisado es un tipo en el cual las máquinas aprenden a partir de conjuntos de datos conocidos para predecir el resultado. Para un conjunto de datos dado, los modelos de aprendizaje supervisado intentan hacer coincidir los patrones haciendo coincidir la función exacta. El aprendizaje supervisado se puede dividir aún más en dos tipos principales de algoritmos: clasificación y regresión.
El aprendizaje no supervisado implica aprender con conjuntos de datos no estructurados que no están ni etiquetados ni clasificados para ayudar al modelo en su entrenamiento. Por lo tanto, bajo el aprendizaje no supervisado, las máquinas necesitan aprender sin valores de salida correspondientes. Agrupamiento (clustering) y Asociación son dos tipos de algoritmos de aprendizaje no supervisado que se utilizan para manejar volúmenes de datos desorganizados.
Este tipo de aprendizaje automático implica dar comandos a sistemas donde, con cada acción, el modelo recibe retroalimentación como recompensa. Las recompensas, tanto positivas como negativas, mejoran el rendimiento del modelo.
Como su nombre lo indica, el aprendizaje profundo es otro subdominio del aprendizaje automático. El aprendizaje profundo elimina la necesidad de intervención humana para ciertas tareas de identificación al utilizar redes neuronales. Es la razón por la que el aprendizaje profundo a veces también se conoce como redes neuronales profundas.
Desde el reconocimiento automático de imágenes y detección de objetos hasta autos autónomos, el aprendizaje profundo es la fuente de poder para aplicaciones futuristas de IA.
La arquitectura del aprendizaje profundo está compuesta por múltiples capas de nodos con diferentes funciones, llamadas Redes Neuronales Profundas o DNN. La segregación de las capas se realiza de la siguiente manera:
Dado que cada capa está compuesta por varias neuronas, todas ellas están conectadas y transmiten datos para generar el resultado.
Las redes neuronales se pueden visualizar mejor como un cerebro humano que tiene como objetivo simular para lograr cosas. El motivo detrás de ejecutar una red neuronal es imitar el comportamiento humano mientras realiza tareas de manera razonable y eficiente. Sin embargo, a diferencia del cerebro humano, las redes neuronales son simulaciones por software que tienen lugar dentro de CPUs, GPUs y otros dispositivos IoT.
Las redes neuronales constituyen el funcionamiento del aprendizaje profundo. Aunque ya hemos estudiado la arquitectura de las redes neuronales bajo el aprendizaje profundo, hay más sobre cómo fluye la información a través de una red neuronal.
El proceso funciona simulando datos para generar un resultado y luego comparando ese resultado con el resultado esperado. Luego se sigue iterando el resultado generado, un proceso llamado retropropagación, donde la red aprende sobre las diferencias en el rendimiento y simultáneamente intenta mejorar el resultado reduciendo esas diferencias.
El Procesamiento del Lenguaje Natural o NLP es otro subdominio importante de la IA y la informática que permite a los sistemas informáticos comprender, analizar y responder a lenguajes humanos. Al entrenar sistemas informáticos con lenguaje humano natural en forma de intenciones, somos capaces de construir soluciones interactivas de IA como Siri de Apple y Alexa de Amazon.
El aprendizaje automático es la fuente de poder de los algoritmos NLP que entrenan sistemas para recibir entradas en lenguaje natural y procesar esas intenciones para proporcionar salidas apropiadas. Además de comprender el lenguaje natural, NLP extrae información accionable de los datos de entrada, como el número de clientes que optaron por ciertos servicios digitales.
La sintaxis y la semántica son las dos técnicas utilizadas para analizar la estructura gramatical y el contexto de las palabras en una oración. Las técnicas de sintaxis como la lematización, la segmentación de palabras, el análisis sintáctico y otras ayudan a los algoritmos NLP a aprender de los datos y mejorar el rendimiento.
Aunque la visión por computador (CV) como concepto es más antiguo que la propia IA, la tecnología solo pudo acelerarse utilizando el poder de la IA. Sin embargo, tanto CV como IA están ampliamente asociadas con la informática, y se definen como la ciencia que permite a los sistemas informáticos percibir y comprender imágenes visuales.
Aquí entra en juego el rol de las redes neuronales profundas (DNN). Una clase de DNNs, específicamente las Redes Neuronales Convolucionales, donde cada neurona convolucional procesa píxeles de imágenes para su campo receptivo. Típicamente, una CNN tiene las siguientes tres capas:
Las aplicaciones de visión por computador se utilizan principalmente para identificación de imágenes, detección de objetos, reconocimiento facial, análisis de sentimientos y generación de subtítulos.
La robótica es el campo de diseño y construcción de humanos mecánicos que están cableados para realizar tareas más eficientemente que los humanos. Con los avances en informática e inteligencia artificial, los robots se están volviendo más inteligentes e intuitivos. Ya hemos aprendido sobre algunas de las técnicas como visión por computador, NLP y razonamiento lógico que permiten a la IA y los robots complementarse mutuamente.
Sin embargo, existen diferencias aparentes entre la IA y los robots, tales como:
Acoplados con IA, los robots son capaces de automatizar tareas físicas en industrias manufactureras y cadenas de suministro monitoreando producción, empaquetado y entrega.
Dado que la IA necesita que los sistemas informáticos operen y proporcionen resultados, los científicos de datos requieren medios para comunicar eficazmente información del mundo exterior a las computadoras. La representación del conocimiento es precisamente el subdominio de la IA que maneja la representación de información crítica para que un sistema informático pueda comprender qué se dice y qué acción necesita realizar.
La representación del conocimiento en sistemas de IA se realiza categorizando los siguientes tipos de conocimiento:
La representación del conocimiento permite a los desarrolladores no solo almacenar información sino también aplicarla para construir soluciones y aplicaciones inteligibles de IA.
Con la capacidad de procesar datos y comprender patrones, la IA es capaz de recomendar resultados similares para ciertas búsquedas o entradas. La aplicación de sistemas de recomendación ya ha estado ganando impulso entre diversos negocios incluyendo:
La ciencia detrás de los sistemas de recomendación utiliza algoritmos de aprendizaje profundo que mapean las preferencias de usuarios similares para sugerir productos futuros. El filtrado colaborativo y los sistemas recomendadores basados en contenido son los dos tipos principales de sistemas de recomendación utilizados por gigantes del comercio electrónico como Amazon y Flipkart para aumentar esfuerzos de venta cruzada y upselling.
Predecir resultados futuros basándose en datos históricos es una de las potencialidades más significativas de la IA que está floreciendo en mercados de todo el mundo. Utilizando técnicas de big data como computación de datos, orquestación, predicción, modelado y otras, la IA es capaz de realizar análisis predictivo. El alcance de las aplicaciones de análisis predictivo se expande a:
Canalizando las capacidades de visión por computador de la IA, las empresas son capaces de procesar grandes cantidades de datos visuales como imágenes, videos y grabaciones de CCTV para analizar movimientos y extraer información.
Las aplicaciones de reconocimiento de imágenes y detección de objetos pueden construirse utilizando bibliotecas de aprendizaje automático de código abierto como TensorFlow y OpenCV. Estas aplicaciones están destinadas a:
Hoy en día, empresas globales como manufactureras, alquiler en línea (AirBnB), comercio electrónico, salud y retail están invirtiendo en tecnologías de visión por computador de IA para automatizar y acelerar procesos.
Los Asistentes Virtuales y chatbots ya han reservado un lugar importante en estrategias empresariales críticas para involucrar a clientes y mejorar su experiencia en línea. Algoritmos NLP combinados con intenciones y datos de entrenamiento constituyen el desarrollo de chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA. Para empresas globales, los chatbots aportan valor con los siguientes beneficios:
La combinación de robótica e inteligencia artificial ha impulsado el desarrollo de robots industriales o máquinas que son capaces de automatizar varias tareas industriales sin intervención humana. La Automatización de Procesos Robóticos o RPA es precisamente la aplicación de robots en unidades manufactureras, cadenas de suministro, plantas farmacéuticas y otros campos para gestionar tareas repetitivas.
Algunas de las aplicaciones más prometedoras de RPA en diversas industrias son:
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