Las herramientas
- Las herramientas de inteligencia artificial están llegando a nosotros. Los avances en deep learning han impulsado el auge de la Inteligencia Artificial. Esta tecnología permite automatizar el aprendizaje y descubrimiento repetitivos a través de datos, así como agregar inteligencia a productos existentes. La IA también se está utilizando para mejorar los procesos empresariales y optimizar los resultados del marketing digital.
Ventajas de la IA.
La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología que está ganando popularidad y se espera que tenga un gran impacto en el futuro
Está diseñada para aprender de la experiencia, ajustarse a nuevas entradas y realizar tareas como los seres humanos.
La IA ofrece muchas ventajas, como la automatización de procesos, el potenciamiento de tareas creativas, la precisión y la reducción del error humano.
También puede sacar el mayor provecho de los datos al convertirlos en propiedad intelectual.
La IA se está utilizando en todas las industrias, desde hospitales hasta tiendas minoristas.
Inconvenientes de la IA.
Uno de los principales inconvenientes es el desempleo, ya que la automatización y la IA pueden reemplazar trabajos humanos. Por ejemplo, un robot puede realizar tareas repetitivas de forma más eficiente que un ser humano. Además, los algoritmos de aprendizaje automático utilizados para crear IA pueden ser sesgados o inexplicables, lo que dificulta la transparencia. Esto puede conducir a resultados erróneos o injustos, especialmente en áreas como la justicia o la atención médica.
Otro problema asociado con el uso de IA es el aumento de la desinformación, lo que puede llevar a decisiones equivocadas. La IA puede ser utilizada para crear contenido falso o manipulado que puede ser compartido a través de las redes sociales, lo que puede tener consecuencias graves en nuestra sociedad.
Además, la IA también plantea preguntas éticas sobre quién controla y regula su uso. Por ejemplo, ¿quién es responsable si la IA comete un error?
Existen otros problemas relacionados con el uso de IA. Por ejemplo, hay riesgo de errores en los datos utilizados para entrenar modelos de IA. Si los datos utilizados para entrenar una IA están sesgados, los resultados también lo estarán.
Es importante tener en cuenta que las inteligencias artificiales nunca serán iguales a las inteligencias humanas. Las IA son capaces de hacer tareas específicas, pero no tienen la capacidad de pensar y razonar como los seres humanos.
También hay preocupaciones sobre cómo se utiliza la IA y qué retos implica su uso. Aunque la IA puede tener un impacto positivo en el medio ambiente, también existen preocupaciones sobre su impacto negativo en nuestras vidas diarias. Por ejemplo, si se utilizan robots para realizar tareas en lugar de seres humanos, ¿Qué impacto tendrá en la economía y en las comunidades locales?
Seguridad de datos
La seguretat de una IA és una qüestió important que es deu abordar amb serietat. Les IA poden ser útils en molts àmbits, però també poden representar riscos si no estan dissenyades, programades i utilitzades de forma adequada.
-Per assegurar la seguretat de les IA, és important prendre en consideració diversos factors, com ara:
-Fiabilitat: les IA han de ser fiables i precises per evitar errors i resultats imprecisos.
-Protecció de dades: les IA han de complir amb les lleis i normatives de protecció de dades per assegurar que les dades dels usuaris estiguin protegides.
-Transparència: les IA han de ser transparents en el seu funcionament, de manera que els usuaris puguin comprendre com es prenen les decisions i es generen els resultats.
-Robustesa: les IA han de ser robustes per resistir a les amenaces externes i evitar que els ciberdelinqüents puguin explotar les vulnerabilitats.
-Governança: és important tenir una governança adequada per gestionar i supervisar el desenvolupament i ús de les IA.
Los 4 tipos de Inteligencia Artificial
1. Máquinas reactivas
Las máquinas reactivas son el tipo más básico de Inteligencia Artificial. Se basan en decisiones sobre el presente, es decir, no tienen memoria y, por lo tanto, no pueden mirar al pasado para aprender de experiencias pasadas y son incapaces de evolucionar. Esta es la primera etapa de cualquier sistema de IA.
Un ejemplo de este tipo de IA lo encontramos en Deep Blue, el ordenador que ganó al ajedrez al campeón Kasparov. Este ordenador era capaz de reconocer las figuras en el tablero y procesar 200 millones de movimientos en un segundo, pero ese era su único objetivo, procesar la información y los datos en busca del mejor movimiento en tiempo real en función a las jugadas de su oponente.
Los modelos estáticos de aprendizaje automático son máquinas reactivas. Su arquitectura es la más simple y se pueden encontrar en los repositorios de GitHub en toda la web. Estos modelos se pueden descargar, comercializar, pasar y cargar en el kit de herramientas de un desarrollador con facilidad.
2. Memoria limitada
Las máquinas de IA de memoria limitada son capaces de mirar al pasado, pero de una forma limitada y en un cierto periodo de tiempo. De esta manera, pueden almacenar la información que recogen durante cierto tiempo y añadirla a su programación para crear nuevos patrones de comportamiento y respuesta para un futuro próximo. Por lo tanto, no son capaces de realizar representaciones completas y perdurables en el tiempo.
Se puede decir que casi todas las aplicaciones existentes que conocemos pertenecen a esta categoría de IA. Por ejemplo, una IA de reconocimiento de imágenes se entrena utilizando miles de imágenes y sus etiquetas para enseñarle a nombrar los objetos que escanea. Cuando una IA de este tipo escanea una imagen, utiliza las imágenes de entrenamiento como referencias para comprender el contenido de la imagen que se le presenta y, en función de su «experiencia de aprendizaje», etiqueta nuevas imágenes con una precisión cada vez mayor.
Casi todas las aplicaciones de IA actuales, desde chatbots y asistentes virtuales hasta vehículos autónomos, están impulsadas por IA de memoria limitada.
3. Teoría de la mente
Si bien los dos tipos anteriores de IA se encuentran en abundancia, los siguientes dos tipos de IA existen, por ahora, ya sea como un concepto o como un trabajo que está en marcha.
La teoría de la mente presenta sistemas o máquinas cuya IA les permite entender cómo funciona su entorno, es decir, las personas, objetos y otros sistemas que les rodean. Son sistemas capaces de aprender en base a nuestros comportamientos y deducir y saber cuáles son nuestros gustos, necesidades, deseos o hasta cómo esperamos ser tratados.
Este tipo de Inteligencia Artificial tendría la capacidad de entender el mundo que le rodea y cuando esté desarrollada plenamente, será capaz de realizar una interacción social más cercana a la de un ser humano.
4. Autoconciencia
Este tipo de IA solo existe de forma hipotética, porque actualmente no existe ningún tipo de IA con autoconciencia. Se cree que diseñar este tipo de IA está muy lejos de materializarse. Es y siempre será el objetivo final de toda investigación en IA.
Se trataría de una Inteligencia Artificial que ha desarrollado conciencia de sí misma y es capaz de reconocerse como una entidad independiente, que puede tomar sus propias decisiones, diferenciándose entre ella y los objetos, personas y sistemas que la rodean. Sería lo más cercano al cerebro humano.
Hemos compartido los principales tipos de Inteligencia Artificial y las características de cada una.
El origen de la Inteligencia Artificial
El origen de lo que hoy conocemos como inteligencia artificial se remonta a los años 30, cuando el considerado padre de esta, Alan Turing, empieza a trabajar en ello. Ya en la década de los 50, él mismo lanzaba al mundo la pregunta “¿Pueden las máquinas pensar?”, a través de un artículo publicado en la revista Mind. Alan Turing fue uno de los precursores de la IA, seguido de John McCarty, Marvin Misky y Claude Shannon, que empezaron a desarrollarla a mediados del siglo pasado.
Han sido muchos avances hasta llegar a la situación actual, desarrollando competencias y habilidades que prácticamente eran impensables en sus inicios. Los últimos 25-30 años han sido una auténtica revolución en lo que a los tipos de inteligencia artificial se refiere, con la expansión de la tecnología a todos los niveles y el uso generalizado de Internet.
Lo que todos conocemos como inteligencia artificial, e incluso manejamos en nuestro día a día, con máquinas o dispositivos programados para realizar determinadas tareas sin la necesidad de intervención de los seres humanos. Esto se produce gracias al uso de las redes neurales, que son el pilar de la inteligencia artificial. Un ejemplo claro que todos utilizamos a diario es el correo electrónico. Gracias a la programación de IA, el servidor de correo que tengamos es capaz de identificar los correos entrantes de tipo SPAM y llevarlos directamente a la carpeta correspondiente. Es una acción sencilla para nosotros, que tenemos perfectamente interiorizada y asumida, pero que es posible gracias al uso de uno de los tipos de inteligencia artificial.
Si quieres convertirte en todo un experto en los diferentes tipos de inteligencia artificial, puedes buscar formación especializada en la materia, como el Máster en Inteligencia Artificial para la Transformación de Negocios. En este completo programa aprenderás a liderar con éxito proyectos de IA a nivel empresarial, todo un nicho de mercado emergente de cara al futuro.
Dessarollo de la IA en las empresas
Actualmente, la IA está presente en muchos ámbitos y su desarrollo no deja de crecer exponencialmente. Podemos encontrar aplicaciones concretas de IA en multitud de sectores, como el de la sanidad, los recursos humanos, comercial-marketing, seguridad, riesgos o los videojuegos. Los sistemas de IA actuales son capaces de manejar grandes cantidades de datos, extraer la información relevante y crear perfiles o modelos predictivos en numerosos ámbitos.
Una de las innovaciones más importantes que ha traído consigo el desarrollo de la IA es la automatización de los procesos repetitivos en las empresas. Asimismo, la IA está resultando vital para economizar los recursos y el tiempo empleado para el análisis de datos, definición de estrategias, etc. Veamos algunos ejemplos.
La IA analiza el comportamiento de los usuarios en internet para ofrecerles contenidos personalizados. De este modo, puede elaborar perfiles de usuarios, segmentar la audiencia y destacar sólo aquellos productos o servicios que concuerden con sus necesidades y deseos.
En los departamentos de Recursos Humanos de cada vez más empresas se están automatizando la entrada y categorización de currículums, mejorando los procesos de selección y reclutamiento.
Existen programas capaces de generar contenido completamente original en base a determinados conceptos y palabras clave.
La IA aplicada a la atención al cliente permite delegar tareas en asistentes virtuales o chatbots, capaces de simular conversaciones más o menos complejas, dependiendo del grado de complejidad en su programación, con los clientes para ofrecer soporte o ayuda en tiempo real.
¿Qué se necesita para programar inteligencia artificial?
Existen una serie de conocimientos y habilidades que se deben considerar al momento de programar inteligencia artificial. Por ejemplo:
Dominar los lenguajes de programación, los cuales son un conjunto de códigos y símbolos como, Java, el cual es considerado como multiuso e ideal para desarrolladores y es el más usado en todo el mundo. Por otro lado, está, el lenguaje Python, es uno de los más solicitados en Master Data Science Madrid, debido a que, permite diseñar aplicaciones en inteligencia artificial.
De igual modo, está PHP, el cual ofrece excelentes herramientas a los programadores; otro es el C++, es una versión ampliada del lenguaje C; y, Ruby, un lenguaje de programación sencillo, fácil de leer y entender.
También, desarrollar las habilidades en matemáticas avanzadas; ya que, de ello depende que puedas manejar correctamente los lenguajes de programación, variables, constantes y otras funciones de la inteligencia artificial.
Tipos de aprendizaje automático
El “machine learning” o aprendizaje automático, es considerado como una de las disciplinas en el campo de la inteligencia artificial; la cual, a través de algoritmos permite a los ordenadores reconocer los patrones que llegan en datos masivos, y así, poder realizar las predicciones; permitiendo de esta manera, al computador realizar tareas específicas. Esta técnica de aprender automáticamente es indispensable en el Big Data.
Existen diversos tipos de machine learning, descritos a continuación:
Supervisado: Se refiere a un proceso de producción de conocimientos, el cual se realiza con un conjunto de datos, los cuales son etiquetados; esto permite que los resultados que arroja la operación sean previamente conocidos. Además, este modelo alimenta a un gran grupo de resultados, los cuales permiten la realización de predicciones y toma de decisiones sobre el comportamiento de los nuevos datos. De hecho, este modelo se incorpora en diversas aplicaciones que sirven de filtros detectores de spam en los emails, así como en captchas, reconocimientos de voz, entre otros.
No supervisado: Este modelo de aprendizaje no cuenta con el conocimiento previo de su estructura. Es decir, se enfrenta a un conjunto de datos desordenados, sin etiquetar, y sin variables de salida. La función del aprendizaje no supervisado, es de conseguir información que es clave a través de la exploración de la estructura de los datos que no han sido etiquetados previamente. Existen dos categorías en este aprendizaje automático, clustering y reducción dimensional. El primero, se refiere a la exploración que permite el análisis de datos con el fin de organizar la información en grupos con características similares; esta técnica es la más popular en las estrategias de marketing. El segundo, se encarga de aquellos datos más complejos y que presentan mayor demanda y capacidad de procesamiento; a fin de identificar las correspondencias entre las características del grupo de datos para disminuir las redundancias de los datos y el tiempo de análisis, obteniendo así, información de valor.
Semi-supervisado: Se utiliza la combinación del aprendizaje supervisado y no supervisado. Esto permite producir información importante sobre aquellos datos disponibles haciendo uso de los datos etiquetado y no etiquetados.
Por refuerzo: Conocido también como Deep Learning, el cual tiene como objetivo principal la construcción de modelos con alto rendimiento en la toma de decisiones tomando en consideración la experiencia pasada; es decir, el conocimiento se obtiene de la propia experiencia. El proceso consiste en prueba y error, y se refuerza con una recompensa cuando se realiza una decisión correcta; esto permite el ajuste en el comportamiento para realizar acciones en el futuro.
A través de la inteligencia artificial se pueden construir modelos en machine learning para identificar el comportamiento de los clientes, los mercados, el marketing, entre otros; y así desarrollar las mejores estrategias.
