7 ejemplos de cómo nos ayuda la Inteligencia Artificial


La inteligencia artificial (IA) se refiere en términos generales a cualquier comportamiento similar al humano mostrado por una máquina o sistema. En la forma más básica de IA, las computadoras están programadas para «imitar» el comportamiento humano utilizando datos extensos de ejemplos anteriores de comportamiento similar. Esto puede ir desde reconocer las diferencias entre un gato y un pájaro hasta realizar actividades complejas en una planta de fabricación.

Ya sea que esté hablando de aprendizaje profundo, pensamiento estratégico u otra especie de IA, la base de su uso está en situaciones que requieren respuestas ultrarrápidas. Con IA, las máquinas pueden trabajar de manera eficiente y analizar grandes cantidades de datos en un abrir y cerrar de ojos, resolviendo problemas a través del aprendizaje supervisado, no supervisado o reforzado.

Si bien sus primeras formas permitieron que las computadoras jugaran juegos como damas contra humanos, la IA ahora es parte de nuestra vida diaria. Tenemos soluciones de IA para control de calidad, análisis de video, voz a texto (procesamiento de lenguaje natural) y conducción autónoma, así como soluciones en atención médica, servicios financieros de fabricación y entretenimiento.

La inteligencia artificial puede ser una herramienta muy poderosa tanto para las grandes corporaciones que generan datos significativos como para las pequeñas organizaciones que necesitan procesar sus llamadas con los clientes de manera más efectiva. La IA puede optimizar los procesos comerciales, completar tareas más rápido, eliminar errores humanos y mucho más.

Antes de 1949, las computadoras podían ejecutar comandos, pero no podían recordar lo que hacían ya que no podían almacenar estos comandos. En 1950, Alan Turing discutió cómo construir máquinas inteligentes y probar esta inteligencia en su artículo » Computing Machinery and Intelligence «. Cinco años después, se presentó el primer programa de IA en el Proyecto de Investigación de Verano de Dartmouth sobre Inteligencia Artificial (DSPRAI) . Este evento catalizó la investigación de la IA durante las próximas décadas.

Las computadoras se volvieron más rápidas, baratas y accesibles entre 1957 y 1974. Los algoritmos de aprendizaje automático mejoraron y, en 1970, uno de los anfitriones de DSPRAI le dijo a Life Magazine que habría una máquina con la inteligencia general de un ser humano promedio en ocho años. A pesar de su éxito, la incapacidad de las computadoras para almacenar o procesar información de manera eficiente creó obstáculos en la búsqueda de inteligencia artificial durante los siguientes diez años.

AI inicio de la década de 1980 con la expansión del conjunto de herramientas algorítmicas y más fondos dedicados, John Hopefield y David Rumelhart introdujeron técnicas de «aprendizaje profundo» que permitieron que las computadoras aprendieran a través de la experiencia. Edward Feigenbaum introdujo «sistemas expertos» que imitaban la toma de decisiones humana. A pesar de la falta de financiación gubernamental y de la publicidad pública, la IA prosperó y se lograron muchos objetivos históricos en las siguientes dos décadas. En 1997, el campeón mundial de ajedrez y gran maestro Gary Kasparov fue derrotado por Deep Blue de IBM, un programa informático para jugar al ajedrez. El mismo año, se implementó en Windows el software de reconocimiento de voz desarrollado por Dragon Systems. Cynthia Breazeal también desarrolló Kismet , un robot que podía reconocer y mostrar emociones.

En 2016, el programa AlphaGo de Google venció al maestro de Go Lee Se-dol y en 2017, Libratus, una supercomputadora para jugar al póquer, venció a los mejores jugadores humanos.

La inteligencia artificial se clasifica en dos categorías principales: IA que se basa en la funcionalidad e IA que se basa en las capacidades.

Basado en la funcionalidad

  • Máquina reactiva: esta IA no tiene capacidad de memoria y no tiene la capacidad de aprender de acciones pasadas. Deep Blue de IBM está en esta categoría.
  • Teoría limitada: con la adición de memoria, esta IA utiliza información pasada para tomar mejores decisiones. Las aplicaciones comunes, como las aplicaciones de ubicación GPS, entran en esta categoría.
  • Teoría de la mente: esta IA aún se está desarrollando, con el objetivo de tener una comprensión muy profunda de la mente humana.
  • IA autoconsciente: esta IA, que podría comprender y evocar emociones humanas y tener las suyas propias, sigue siendo solo hipotética.

Basado en capacidades

  • Inteligencia artificial estrecha (ANI): un sistema que realiza tareas programadas estrechamente definidas. Esta IA tiene una combinación de memoria reactiva y limitada. La mayoría de las aplicaciones de IA actuales se encuentran en esta categoría.
  • Inteligencia artificial general (AGI): esta IA es capaz de entrenar, aprender, comprender y actuar como un ser humano.
  • Superinteligencia artificial (ASI): esta IA realiza tareas mejor que los humanos debido a su superior capacidad de procesamiento de datos, memoria y toma de decisiones. No existen ejemplos del mundo real hoy en día.

La inteligencia artificial es una rama de la informática que busca simular la inteligencia humana en una máquina. Los sistemas de IA funcionan con algoritmos, utilizando técnicas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para demostrar un comportamiento «inteligente».

Aprendizaje automático

Una computadora «aprende» cuando su software es capaz de predecir y reaccionar con éxito a los escenarios que se desarrollan en función de los resultados anteriores. El aprendizaje automático se refiere al proceso mediante el cual las computadoras desarrollan el reconocimiento de patrones, o la capacidad de aprender continuamente y hacer predicciones basadas en datos, y pueden hacer ajustes sin estar específicamente programados para hacerlo. El aprendizaje automático, una forma de  inteligencia artificial , automatiza eficazmente el proceso de creación de modelos analíticos y permite que las máquinas se adapten a nuevos escenarios de forma independiente.

Los cuatro pasos para construir un modelo de aprendizaje automático son:

  1. Seleccionar y preparar un conjunto de datos de entrenamiento necesarios para resolver el problema. Estos datos pueden estar etiquetados o no etiquetados.
  2. Elija un algoritmo para ejecutar en los datos de entrenamiento.
    • Si los datos están etiquetados, el algoritmo podría ser de regresión, árboles de decisión o basado en instancias.
    • Si los datos no están etiquetados, el algoritmo podría ser un algoritmo de agrupamiento, un algoritmo de asociación o una red neuronal.
  3. Entrene el algoritmo para crear el modelo.
  4. Utilizar y mejorar el modelo.

Existen tres métodos de aprendizaje automático:

  • El aprendizaje «supervisado» funciona con datos etiquetados y requiere menos capacitación. 
  • El aprendizaje «no supervisado» se utiliza para clasificar datos no etiquetados mediante la identificación de patrones y relaciones. 
  • El aprendizaje «semisupervisado» utiliza un pequeño conjunto de datos etiquetados para guiar la clasificación de un conjunto de datos más grande sin etiquetar.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo  es un subconjunto del aprendizaje automático que ha demostrado un rendimiento significativamente superior a algunos enfoques tradicionales de aprendizaje automático. El aprendizaje profundo utiliza una combinación de redes neuronales artificiales multicapa y capacitación intensiva en datos y computación, inspirada en nuestra última comprensión del comportamiento del cerebro humano. Este enfoque se ha vuelto tan efectivo que incluso ha comenzado a superar las capacidades humanas en muchas áreas, como el reconocimiento de imágenes y voz y el procesamiento del lenguaje natural.

Los modelos de aprendizaje profundo procesan grandes cantidades de datos y, por lo general, no están supervisados ​​o están semisupervisados.

Los 7 ejemplos.

Writesonic es una herramienta de escritura de IA que genera artículos de alta calidad, publicaciones de blog, páginas de destino, anuncios de Google, anuncios de Facebook, correos electrónicos, descripciones de productos y más en segundos. Calificado con 5 estrellas en más de 5000 reseñas.

Miles de empresas usan Synthesia para crear videos de capacitación, instructivos o explicativos de productos. Ahorre hasta el 90% de su tiempo y presupuesto y, francamente, algunos nervios.

Hotpot te ayuda a crear gráficos e imágenes profesionales. Las herramientas de IA permiten a los expertos y no diseñadores despertar la creatividad y automatizar tareas, mientras que las plantillas atractivas y fáciles de editar permiten a cualquier persona crear maquetas de dispositivos, publicaciones en redes sociales, imágenes de marketing, íconos de aplicaciones y otros gráficos de trabajo.

Myheritage es una página para generar increíbles árboles genealógicos, sin embargo la IA está en su apartado de Fotos, es ahí donde puedes dar vida a la foto que quieras.

Beautiful.ai es un diseñador de presentaciones experto, así que no tienes que serlo tú. Haga que su negocio se vea brillante, mantenga a su equipo para siempre en la marca y ahorre horas en lanzamientos de los que realmente está orgulloso.

Namelix genera un nombre comercial corto y de marca usando inteligencia artificial.

Y por último Midomi. Es capaz de encontrar esa canción que tenemos incrustada en la cabeza y que no dejamos de cantar, pero cuyo título no recordamos, tarareándola. Funciona sorprendentemente bien y, aunque parezca arte de magia, lo cierto es que es la inteligencia artificial la que se encarga de darle vida.

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