Inteligencia Artificial

INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

La inteligencia artificial es considerada una rama de la ciencia de la computación y relaciona de manera perfecta Es el concepto para máquinas que “piensan como seres humanos”; en otras palabras, que realizan tareas como: razonar, planificar, aprender y entender el lenguaje. Nadie espera que, en la actualidad, o en un futuro cercano, una tecnología pueda igualar la inteligencia humana, pero la IA tiene grandes implicaciones en la forma en que vivimos nuestras vidas. El cerebro de la inteligencia artificial es una tecnología llamada aprendizaje automático, que está diseñada para hacer nuestro trabajo más fácil y productivo.

un fenómeno natural con una analogía artificial que es coordinada por un programa de computadoras (software).

Con este concepto primigenio, podemos deducir entonces lo siguiente:

La inteligencia artificial es un área multidisciplinaria que combina ramas de la ciencia como la lógica, la computación y la filosofía que se encarga de diseñar y crear entidades artificiales que son capaces de resolver problemas o realizar tareas por sí mismos, utilizando algoritmos y paradigmas de comportamiento humano.

En resumen, podemos decir que la inteligencia artificial se encarga de dar la capacidad de resolución de problemas a equipos inanimados, como dispositivos móviles, robots, entre otros. De manera que la vida humana sea mucho más fácil y que las tareas sean mucho más sencillas de realizar.

Como surgió la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial surge definitivamente a partir de algunos trabajos publicados en la década de 1940 que no tuvieron gran repercusión, pero a partir del influyente trabajo en 1950 de Alan Turing, matemático británico, se abre una nueva disciplina de las ciencias de la información.

Si bien las ideas fundamentales se remontan a la lógica y algoritmos de los griegos, y a las matemáticas de los árabes, varios siglos antes de Cristo, el concepto de obtener razonamiento artificial aparece en el siglo XIV. A finales del siglo XIX se obtienen lógicas formales suficientemente poderosas y a mediados del siglo XX, se obtienen máquinas capaces de hacer uso de tales lógicas y algoritmos de solución.

Punto de inflexión de la tierra

En su histórico artículo de 1950, Turing propuso que la pregunta «¿puede pensar una máquina?» era demasiado filosófica para tener valor y, para hacerlo más concreto, propuso un «juego de imitación». En la prueba de Turing intervienen dos personas y una computadora. Una persona, el interrogador, se sienta en una sala y teclea preguntas en la terminal de una computadora. Cuando aparecen las respuestas en la terminal, el interrogador intenta determinar si fueron hechas por otra persona o por una computadora. Si actúa de manera inteligente, según Turing es inteligente. Turing, señaló que una máquina podría fracasar y aún ser inteligente. Aun así creía que las máquinas podrían superar la prueba a finales del siglo XX.

De todas maneras esta prueba no tuvo el valor práctico que se esperaba, aunque sus repercusiones teóricas son fundamentales. El enfoque de Turing de ver a la inteligencia artificial como una imitación del comportamiento humano no fue tan práctico a lo largo del tiempo y el enfoque dominante ha sido el del comportamiento racional, de manera similar, en el campo de la aeronáutica se dejó de lado el enfoque de tratar de imitar a los pájaros y se tomó el enfoque de comprender las reglas de aerodinámica. Aunque desde luego, el enfoque del comportamiento humano y el del pensamiento humano siguen siendo estudiados por las ciencias cognitivas y continúan aportando interesantes resultados a la Inteligencia Artificial, y viceversa.

Diferentes tipos de inteligencia artificial

• Sistemas que piensan como humanos: Son sistemas que emulan al detalle el pensamiento humano.
• Sistemas que actúan como humanos: Estos sistemas se centran en emular y copiar el comportamiento humano.
• Sistemas que piensan racionalmente: Estos sistemas tienden a pensar de manera lógica, como si se tratase del cerebro humano.
• Sistemas que actúan racionalmente: Intentan emular de manera racional el comportamiento humano, este es el concepto ideal de la inteligencia artificial, pero es sumamente difícil de lograr.

Así como existen diferentes tipos de inteligencia artificial, también existen dos escuelas diferentes de inteligencia artificial, las cuales son las siguientes:

• La inteligencia artificial convencional: También conocida como inteligencia artificial simbólico-deductiva, se basa en un análisis formal y estadístico del comportamiento del ser humano, ante diferentes tipos de problemas o escenarios con la finalidad de emular este comportamiento.
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  La inteligencia computacional: Esta inteligencia artificial es conocida como simbólica-inductiva y se centra en el desarrollo de habilidades y mecánicas de pensamiento humano, mediante el aprendizaje continuo y progresivo que viene dado por la interacción con el ser humano.

 

  

Conceptos de inteligencia artificial para tu inteligencia general

La inteligencia artificial está reinventando la forma en la que las compañías compiten y se desarrollan. Cuando se implementan de forma integral, estas tecnologías ayudan a mejorar la productividad y a reducir costes, impulsando aquellos puestos de trabajo más creativos y generando nuevas oportunidades de crecimiento.

Dentro de 5 años, la forma de hacer negocios será se ven completamente diferentes. Las industrias se dividirán en dos grupos: los que han aprovechado estratégicamente la tecnología dentro de su negocio y aquellos que no tengo.

La inteligencia artificial combina tecnologías, permitiendo a las máquinas aprender, comprender, razonar, interactuar y descubrir. Aumenta actividades humanas, empoderando a los humanos para hacer más que nunca.

En su forma más sofisticada, la inteligencia artificial organiza. Eso conecta datos e ideas, a menudo ocultas, para cumplir tareas y encontrar soluciones. Según los expertos, si las empresas hubieran invertido en inteligencia artificial hace tres años, hubiera sido demasiado temprano. Pero si esperan otros tres años, nunca estarán al día.

De hecho, según estudios realizados por Accenture, el 85% de ejecutivos reportan una intención de invertir en inteligencia artificial en el próximos 3 años.

Cuando se implementa estratégicamente, la inteligencia artificial puede adaptarse para hacer frente a necesidades básicas de una empresa. Por ejemplo automatización de la fuerza de trabajo, detección de errores, visión, descubrimiento, o incluso mejorar la experiencia del cliente.

 

Las palabras que vienen junto a la inteligencia artificial

Computación cognitiva, aprendizaje profundo, algoritmos, inteligencia artificial. La industria inventa términos muy rápido y hay algunos que rebosan significado.

En ocasiones, ciertos conceptos que buscan aclarar cuestiones en torno a la inteligencia artificial consiguen el efecto contrario. La profusión de palabras algorítmicas que han trascendido el tecnicismo para colarse en artículos de prensa solo ha contribuido a complicar la comprensión de esta tecnología.

Delimitar estos términos no es sencillo: el propio concepto de inteligencia artificial es una buena muestra de ello. En su momento, una calculadora electrónica o un programa de dibujo fueron considerados inteligentes. El director del laboratorio de inteligencia artificial (IA) en el MIT sostenía que, en cuanto un desarrollo innovador salía finalmente de sus instalaciones, dejaba de ser inteligencia artificial para considerarse un algoritmo más”.

Conscientes de la dificultad de establecer un límite normativo, presentamos una serie de aclaraciones y analogías para entender de qué hablamos cuando hablamos de inteligencia artificial.

 

¿Cuál es la importancia de la Inteligencia Artificial?

Este proceso cognitivo se ha llevado a las máquinas desde la mitad del siglo pasado: la Inteligencia Artificial (IA) hace posible que los sistemas de cómputo aprendan a partir de la experiencia y realicen tareas de forma similar a como las hacen los humanos. Desde computadoras que controlan el sistema de alcantarillado de una ciudad para prevenir inundaciones, hasta vehículos autónomos y asistentes personales digitales como Siri, Cortana y Alexa, basan su funcionamiento en el aprendizaje profundo (Deep Learning) y el procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing).

Hoy en día, la IA y el Machine Learning se están incorporando de forma más natural a la vida cotidiana de la gente y las operaciones de las empresas. Los robots que aparecen en las películas de Hollywood se están desmitificando; la Inteligencia Artificial está evolucionando para brindar innumerables beneficios a todos los sectores productivos (salud, retail, manufactura, ciudades inteligentes, etc.).

En primera instancia, es a través de los datos que la IA automatiza el aprendizaje y el descubrimiento de forma repetitiva. Esto es, la IA es capaz de realizar tareas de cómputo frecuentes de forma confiable y sin fatiga en la búsqueda del mejor resultado, pero, al menos por ahora, la inteligencia humana sigue siendo vital para configurar el sistema y hacer las preguntas indicadas que serán resueltas mediante el uso de la IA.

De esta forma, por solo mencionar un ejemplo, la IA, a través de redes neuronales integradas por múltiples capas, analiza una enorme cantidad de datos para entrenar a los modelos de aprendizaje y con la experiencia se van creando y reforzando las conexiones para aprender. En otras palabras: cuantos más datos se integren al análisis, más precisos se vuelven los resultados.