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¿Qué Es La IA?

Hace diez años, si mencionaste el término “inteligencia artificial” en una sala de juntas, es muy probable que se rieran de ti. Para la mayoría de la gente, recordaría máquinas inteligentes de ciencia ficción como 2001: A Space Odyssey’s HAL o Star Trek’s Data.
Hoy en día, es una de las palabras de moda más populares en los negocios y la industria. La tecnología de inteligencia artificial es un eje fundamental de gran parte de la transformación digital que tiene lugar en la actualidad, ya que las organizaciones se posicionan para capitalizar la cantidad cada vez mayor de datos que se generan y recopilan.

Entonces, ¿cómo se ha producido este cambio? Bueno, en parte se debe a la propia revolución de Big Data. El exceso de datos ha llevado a una investigación intensificada sobre las formas en que se pueden procesar, analizar y actuar. Dado que las máquinas se adaptan mucho mejor a los humanos que este trabajo, la atención se centró en entrenar a las máquinas para que lo hicieran de la manera más “inteligente” posible.

Este mayor interés en la investigación en el campo, en la academia, la industria y entre la comunidad de código abierto que se encuentra en el medio, ha llevado a avances y avances que están mostrando su potencial para generar un cambio tremendo. Desde atención médica hasta automóviles autónomos y predicción del resultado de casos legales, ¡nadie se ríe ahora!

¿Qué es la inteligencia artificial?

El concepto de lo que define la IA ha cambiado con el tiempo, pero en el fondo siempre ha existido la idea de construir máquinas que sean capaces de pensar como humanos.

Después de todo, los seres humanos han demostrado ser excepcionalmente capaces de interpretar el mundo que nos rodea y de utilizar la información que recopilamos para efectuar cambios. Si queremos construir máquinas que nos ayuden a hacer esto de manera más eficiente, ¡entonces tiene sentido usarnos a nosotros mismos como modelo!
Entonces, se puede pensar que la IA simula la capacidad de pensamiento abstracto, creativo y deductivo, y en particular la capacidad de aprender, utilizando la lógica digital binaria de las computadoras.

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El trabajo de investigación y desarrollo en IA se divide en dos ramas. Uno está etiquetado como “IA aplicada”, que utiliza estos principios de simulación del pensamiento humano para llevar a cabo una tarea específica. El otro se conoce como “IA generalizada”, que busca desarrollar inteligencias mecánicas que puedan dedicar sus manos a cualquier tarea, al igual que una persona.

La investigación en inteligencia artificial aplicada y especializada ya está proporcionando avances en campos de estudio, desde la física cuántica, donde se utiliza para modelar y predecir el comportamiento de sistemas compuestos por miles de millones de partículas subatómicas, hasta la medicina, donde se utiliza para diagnosticar pacientes basándose en datos genómicos.

En la industria, se emplea en el mundo financiero para usos que van desde la detección de fraudes hasta la mejora del servicio al cliente al predecir qué servicios necesitarán los clientes. En la fabricación, se utiliza para gestionar la fuerza de trabajo y los procesos de producción, así como para predecir fallos antes de que ocurran, lo que permite el mantenimiento predictivo.

En el mundo del consumidor, cada vez más tecnología que estamos adoptando en nuestra vida cotidiana está impulsada por la inteligencia artificial, desde asistentes de teléfonos inteligentes como Siri de Apple y el Asistente de Google de Google, hasta automóviles autónomos y autónomos que muchos predicen que superarán en número a los automóviles conducidos manualmente. dentro de nuestras vidas.

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La IA generalizada está un poco más lejos: para llevar a cabo una simulación completa del cerebro humano, se requeriría una comprensión más completa del órgano de la que tenemos actualmente y más potencia de cálculo de la que comúnmente está disponible para los investigadores. Pero puede que no sea así por mucho tiempo, dada la velocidad con la que evoluciona la tecnología informática. Se está diseñando una nueva generación de tecnología de chips de computadora conocida como procesadores neuromórficos para ejecutar de manera más eficiente el código del simulador cerebral. Y sistemas como la plataforma de computación cognitiva Watson de IBM utilizan simulaciones de alto nivel de procesos neurológicos humanos para llevar a cabo una gama cada vez mayor de tareas sin que se les enseñe específicamente cómo realizarlas.

¿Cuáles son los desarrollos clave en IA?

Todos estos avances han sido posibles gracias al enfoque en imitar los procesos de pensamiento humano. El campo de investigación que ha sido más fructífero en los últimos años es el que se conoce como “aprendizaje automático”. De hecho, se ha vuelto tan integral para la IA contemporánea que los términos “inteligencia artificial” y “aprendizaje automático” a veces se usan indistintamente.

Sin embargo, este es un uso impreciso del lenguaje, y la mejor manera de pensarlo es que el aprendizaje automático representa el estado actual de la técnica en el campo más amplio de la IA. La base del aprendizaje automático es que, en lugar de tener que enseñarle a hacer todo paso a paso, las máquinas, si pueden ser programadas para pensar como nosotros, pueden aprender a trabajar observando, clasificando y aprendiendo de sus errores, como nosotros .

La aplicación de la neurociencia a la arquitectura de sistemas de TI ha llevado al desarrollo de redes neuronales artificiales, y aunque el trabajo en este campo ha evolucionado durante el último medio siglo, solo recientemente se han disponible computadoras con la potencia adecuada para hacer la tarea un día. la realidad actual para cualquier persona, excepto para aquellos con acceso a las herramientas especializadas más caras.
Quizás el factor facilitador más importante ha sido la explosión de datos que se ha desatado desde que la sociedad en general se fusionó con el mundo digital. Esta disponibilidad de datos, desde cosas que compartimos en las redes sociales hasta datos de máquinas generados por maquinaria industrial conectada, significa que las computadoras ahora tienen un universo de información disponible para ayudarlas a aprender de manera más eficiente y tomar mejores decisiones.

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¿Cuál es el futuro de la IA?

Eso depende de a quién le preguntes, ¡y la respuesta variará enormemente!

Se han expresado temores reales de que el desarrollo de la inteligencia, que iguala o supera la nuestra, pero tiene la capacidad de trabajar a velocidades mucho más altas, podría tener implicaciones negativas para el futuro de la humanidad, y no solo la ciencia ficción apocalíptica como The Matrix o Terminator, pero científicos respetados como Stephen Hawking .

Incluso si los robots no nos erradican o nos convierten en baterías vivas, un escenario menos dramático pero aún de pesadilla es que la automatización del trabajo (mental y físico) conducirá a un cambio social profundo, quizás para mejor, o quizás para el peor.

Esta comprensible preocupación ha llevado a la fundación el año pasado, por parte de varios gigantes tecnológicos, incluidos Google, IBM, Microsoft, Facebook y Amazon, de Partnership in AI . Este grupo investigará y defenderá las implementaciones éticas de la IA y establecerá pautas para la futura investigación y despliegue de robots e IA.

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