Aspectos importantes de la IA

La inteligencia artificial (IA) es la simulación de los procesos de inteligencia humana por parte de las máquinas, especialmente los sistemas informáticos.

Estos procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y las reglas para utilizar la información), el razonamiento (el uso de las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección.

La IA se ha utilizado y se utiliza en muchas aplicaciones como:

• Los sistemas informáticos.
• La automatización de fábricas.
• La robotización.
• El mando y el control militar.
• El diagnóstico y el tratamiento médico (como GENIE para el tratamiento del cáncer).
• La planificación y la programación.
• El desarrollo de bases de conocimiento.
• Otros ámbitos como el marketing, la seguridad y el derecho.

El nombre de «IA» se eligió para asociar el campo con la tecnología artificial.

La Inteligencia Artificial es uno de los temas más populares de la actualidad.

Son muchos los que intentan crear Inteligencias Artificiales con distintos fines.

Sin embargo, crear una verdadera IA no es una tarea fácil. Así pues, se plantea la cuestión de cómo crear una inteligencia artificial.

Con el Máster en Inteligencia Artificial CEUPE mejorarás tus conocimientos y desarrollarás las habilidades para diseñar y aplicar sistemas de inteligencia artificial. Este Máster te dota de los fundamentos teóricos, prácticos y éticos que te ayudarán a analizar, comprender y desarrollar nuevas tecnologías.

Definir qué es la INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La inteligencia artificial, también conocida como IA, es un término amplio que engloba cualquier tecnología que dé a los ordenadores la capacidad de aprender, adaptarse y tomar decisiones.

La IA se utiliza en muchos sectores y está presente en muchos dispositivos y aplicaciones que utilizamos a diario.

Discutir las limitaciones de la IA.

La principal limitación de la IA es su incapacidad para aprender de una tarea para la que no ha sido programada explícitamente.

Esto significa que si una máquina no ha sido programada para hacer algo, no será capaz de realizar la tarea.

Esto puede ser un problema grave, especialmente en el campo de la medicina, ya que muchos médicos están utilizando la IA para diagnosticar a los pacientes.

Desgraciadamente, este sistema está todavía en una fase relativamente incipiente y no puede realizar todas las tareas necesarias para que sea útil como herramienta de diagnóstico.

Investigar lo que hacen los expertos en IA

El primer paso para entender cómo se puede aplicar la IA es estudiar lo que los expertos están haciendo con ella.

Una de las mejores formas de hacerlo es leer artículos de blogs y seguir a los líderes de opinión en las redes sociales.

Vea a quién siguen en Twitter, sobre qué escriben y a qué conferencias asisten.

Esto puede proporcionar mucha información sobre el estado de la IA, así como las tendencias actuales en el campo.

Investigar lo que hacen los NO expertos en IA.

Para investigar cómo los humanos están resolviendo un problema, es útil mirar el trabajo y las ideas de la gente que no está usando la IA.

Cuando se trata de aprender sobre Inteligencia Artificial, el campo es tan amplio que puede resultar abrumador.

No sólo los expertos en IA están haciendo algo con ella.

Hay muchas personas en diferentes campos que han incorporado la IA a su trabajo.

Una de las mejores formas de entender la IA es observar cómo la utilizan personas ajenas al sector.

Examinar una aplicación específica de la IA

En realidad, los investigadores han desarrollado sistemas que muestran algunos tipos de inteligencia artificial, pero no otros.

Por ejemplo, examinar cómo se está utilizando la IA para los coches autoconducidos:

Los coches sin conductor pueden circular por una autopista sin intervención humana, pero no tienen emociones ni la capacidad de aprender nuevas habilidades para resolver problemas por sí mismos.

En el estado actual de la tecnología, la mayoría de las aplicaciones de IA se encuadran en una de estas tres categorías: sistemas expertos, lógica difusa y redes neuronales.

Utilizar el aprendizaje automático para la inteligencia artificial.

Estos son algunos puntos importantes a tener en cuenta cuando se utiliza el aprendizaje automático para la inteligencia artificial:

1. Verás que hay una gran diferencia entre lo que el ordenador puede entender y lo que no.

La razón es que los ordenadores no son lo suficientemente inteligentes como para entender las cuestiones más complejas del lenguaje, el tono, la expresión facial o el lenguaje corporal.

Por ejemplo, si se reproduce un vídeo para un ordenador en el que aparecen muchas personas reunidas en un entorno al aire libre, el ordenador es incapaz de determinar si las personas se están reuniendo para un mitin político o para un concierto musical al aire libre.

Sin embargo, los ordenadores pueden distinguir fácilmente entre ambos si se les presenta sólo un texto en una página.

2. Siempre hay que ser consciente de los puntos fuertes y las limitaciones de los datos que se utilizan junto con los programas de aprendizaje automático.

Si tienes acceso a grandes cantidades de datos y quieres utilizarlos para predecir algo que nunca ha sucedido antes, entonces es posible que quieras utilizar el aprendizaje automático como parte de tu algoritmo.

Sin embargo, si solo tienes datos limitados y quieres predicciones más precisas que las que obtendrías de la estadística pura, entonces podrías considerar el uso de métodos diferentes por completo.

Construir un motor de IA.

Construir un motor de IA no es fácil, pero es una empresa esencial si se quiere estar a la vanguardia de la tecnología. ¿Cómo se consigue? Siguiendo estos pasos:

• Desarrollar una sólida base de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
• El objetivo de tu motor de IA es aprender y adaptarse, por lo que necesitas saber cómo funciona.
• Aprende sobre los diferentes tipos de aprendizaje automático -el aprendizaje profundo, por ejemplo- y comprende cómo los algoritmos trabajan juntos para crear un sistema de autoaprendizaje.
• Piensa en los objetivos que quieres que alcance tu motor de IA, y aprende sobre los diferentes tipos de estrategias de IA.
• Encuentra la manera de construir una solución escalable. Si estás empezando con la IA, no tienes suficiente información en la que basar las decisiones de tu motor.
• Empiece con algo pequeño, utilizando herramientas como la plataforma de aprendizaje automático de Amazon Web Services, SageMaker, o el proceso AutoML de Google Cloud. Luego, amplíe según sea necesario.
• Encuentre un socio. Amazon y Google son líderes de la industria en tecnología de IA, por lo que son excelentes socios para cualquiera que construya un motor de IA que dependa de su tecnología o infraestructura. Empiece con ellos, y luego amplíe según sea necesario en función del crecimiento de su negocio y de las demandas de sus clientes.
• Aprenda del pasado.

Construye un asistente personal virtual con tu propia voz.

Ahora mismo, los asistentes virtuales son un gran negocio.

Hay bastantes en el mercado, y todos son bastante buenos a la hora de darte la información que necesitas.

Alexa y Siri son conocidos por tener sentido del humor, lo cual es genial si estás preparado para ello.

Pero hay otra opción: construir el tuyo propio.

El proyecto requiere una Raspberry Pi 3 (o más reciente), así como un Amazon Echo Dot , dos micrófonos USB, una protoboard, algunos cables de puente y algunas habilidades básicas de soldadura.

También necesitarás bibliotecas de Python para el reconocimiento de voz, la lectura de texto a voz y Pocketsphinx para el procesamiento de audio.

Una vez que tengas todo listo, puedes utilizar el servicio en la nube de Google para almacenar tus datos (si no tienes ya un servidor), y luego construir tu propio sistema de reconocimiento de voz y enseñarle cualquier cosa que quieras que sepa.

Lo mejor es que puedes hacer que el asistente diga cosas con tu propia voz.

Conclusion: Cómo crear tu propia inteligencia artificial

La respuesta a la pregunta de cómo crear Inteligencia Artificial no es, por desgracia, muy sencilla.

Los pasos para crear IA son muchos y variados, dependiendo de a quién se le pregunte y de qué tipo de IA se esté creando.

Se trata de un tema muy amplio y, obviamente, hoy sólo podremos abarcar una pequeña parte.

Pero, si tomamos aunque sea una pequeña porción de esta enorme ciencia, podremos encontrar una manera de utilizarla para nosotros mismos o al menos aprender algo de ella.