Existe interés en la IA

Últimamente ha habido bastantes películas de éxito que giran en torno a la IA, pero quizá se pregunte por qué hay tanto interés en la Inteligencia Artificial hoy en día.

El hecho es que gran parte de lo que disfrutamos de la tecnología hoy en día se basa en la IA. Lo notarás si ves una película o juegas a un videojuego.

Los algoritmos han mejorado mucho en ambas áreas. El mismo nivel de mejora no se ha visto en otras áreas, por lo que muchos están entusiasmados con las nuevas e innovadoras aplicaciones que la IA puede proporcionar.

La inteligencia artificial es cada vez más popular en el mundo de la tecnología, y muchos escritores y programadores intentan integrar la IA en sus programas y aplicaciones.

Entonces, ¿por qué la gente está entusiasmada con la integración de la IA en sus productos? La respuesta es sencilla: porque la IA tiene el potencial de hacer que los programas sean más rápidos, más fáciles de usar y más atractivos para los usuarios.

La Inteligencia Artificial (IA) existe desde hace décadas, pero es una de las tecnologías más discutidas en estos momentos. Incluso existe la posibilidad de que experimentemos una explosión de IA.

En la actualidad, hay interés por la IA porque los investigadores pueden por fin recopilar suficientes datos para crear sólidos algoritmos de aprendizaje automático, tenemos ordenadores potentes y tecnología suficiente para avanzar en el desarrollo de la IA y debido al éxito de las aplicaciones que utilizan la IA.

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La IA puede ayudar a resolver algunos enigmas de la investigación.

La pregunta de por qué hay tanto interés en la inteligencia artificial estos días es fácil de responder. No es porque la tecnología se haya hecho posible de repente.

Tampoco es porque hayamos encontrado un modo de reducir el consumo de energía necesario para ejecutar los programas informáticos que requiere la IA.

La respuesta es sencilla: se debe a que la cantidad de datos que podemos generar y almacenar está aumentando drásticamente y es cada vez más accesible.

Como resultado, las preguntas de investigación que antes eran imposibles de responder se están abordando ahora porque la IA puede ayudarnos a resolver algunos rompecabezas de investigación mediante el procesamiento y el análisis de enormes cantidades de datos.

Ahora, los investigadores esperan que la IA pueda ser útil también en el mundo académico. La esperanza es que el aprendizaje automático -una rama de la IA que permite a los ordenadores hacer predicciones basadas en patrones que encuentran en grandes cantidades de datos- pueda resolver algunos de los problemas de investigación más difíciles a los que se enfrentan los científicos.

Avances recientes en la IA.

Una gran variedad de aplicaciones empresariales utilizan o dependen de las capacidades de la IA débil, como por ejemplo

Agentes de servicio al cliente automatizados que utilizan el procesamiento del lenguaje natural para entender lo que los clientes necesitan y tienen la capacidad de recuperar información de las bases de datos para proporcionar rápidamente respuestas.

Asistentes personales virtuales como Siri y Alexa de Amazon Echo.

Algoritmos de recomendación que adaptan las sugerencias de productos en función de las compras anteriores o del historial de visitas.

Herramientas de detección de fraude que analizan la actividad de las transacciones para identificar cuándo un comportamiento inusual indica una posible compra no autorizada o una infracción.

Chatbots que pueden mantener conversaciones con humanos utilizando el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento del habla y técnicas de aprendizaje profundo para evaluar las respuestas.

Los drones son otra forma popular de utilizar la tecnología de IA. Ya hemos hablado del uso de drones para la entrega de paquetes, pero se están utilizando para mucho más que la entrega de mercancías (piense en la vigilancia policial).

Vehículos de autoconducción que utilizan técnicas visuales.

¿Qué impulsa el interés por la IA?

Disminución del coste de las tecnologías de IA. El coste del hardware de la GPU, el almacenamiento de datos y la potencia de cálculo ha disminuido considerablemente en los últimos años, lo que ha permitido a las empresas crear modelos de IA más sofisticados.

Mayor disponibilidad de datos. Con la proliferación de los servicios en la nube y los dispositivos IoT, se generan grandes cantidades de datos cada día. Esto ha aumentado las oportunidades para que las empresas utilicen aplicaciones de IA en nuevos escenarios e industrias.

Mayor disponibilidad de algoritmos. Diversas empresas están realizando importantes avances en el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y otras áreas relacionadas con la tecnología de la IA, lo que se traduce en un mejor rendimiento y una mayor aplicabilidad en diferentes ámbitos.

Inversión de los gigantes tecnológicos. Empresas como Google, Amazon, Facebook, Apple y Microsoft están invirtiendo fuertemente en el desarrollo de tecnologías de IA para obtener una ventaja competitiva en el mercado.

Políticas gubernamentales favorables. En algunos países, los gobiernos están ofreciendo exenciones fiscales y otros incentivos a las empresas que adoptan tecnologías de IA como parte de sus operaciones.

Factores limitantes en los sistemas informáticos.

Los sistemas informáticos de IA están limitados por:

Potencia de cálculo. El procesador medio de un smartphone o un portátil tiene menos potencia de cálculo que un caracol.

Aunque se han hecho algunos avances en la mejora de la velocidad de los procesadores y la eficiencia de los algoritmos, los sistemas de IA siguen funcionando esencialmente en máquinas que solo son un poco más potentes que los ordenadores que llevaron a los humanos a la luna.

Datos limitados. Los sistemas de IA sólo pueden ser tan buenos como sus datos. Si un bot está diseñado para ayudar a la gente a encontrar trabajo pero nunca ha tenido acceso a ninguna información sobre empleos, no tendrá mucho éxito en ayudar a nadie a encontrarlos.

Para resolver problemas importantes, un sistema de IA debe tener acceso a datos relevantes, que pueden ser difíciles de obtener.

Educación limitada. Los sistemas de IA son esencialmente tan inteligentes como los programemos (o como «aprendan» utilizando algoritmos de aprendizaje automático).

Un coche autoconducido puede conducirse a sí mismo en una amplia variedad de condiciones, pero sólo después de que sus ingenieros le enseñen a hacerlo alimentándolo con miles de imágenes y ejemplos de situaciones y resultados de conducción de la vida real.

El campo de la IA es complejo y evoluciona rápidamente, e incluso quienes trabajan en él no lo saben todo.

El auge de la IA ha provocado algunas preocupaciones sobre la seguridad.

Estas preocupaciones no son del todo infundadas, ya que en el pasado hemos visto cómo la IA ha sido utilizada por los hackers para desplegar ataques maliciosos.

Un ejemplo de ello sería el uso de la IA para lanzar ataques de denegación de servicio distribuidos (DDoS), en los que se bombardea un servidor con peticiones falsas hasta que se colapsa.

La otra gran preocupación que se plantea a menudo es la posibilidad de que los hackers utilicen la IA para descifrar contraseñas. ¿Pero hasta qué punto es real esta amenaza?

La idea que subyace a esta preocupación es que la IA puede utilizarse para el reconocimiento de patrones, y ¿qué mejor manera de entrar en un sistema que averiguando su contraseña?

Sin embargo, la verdad es que para hacerlo se necesitaría una gran cantidad de datos, e incluso así se necesitaría una cantidad increíble de tiempo para la mayoría de los sistemas.

¿Por qué hay interés en la IA hoy en día?

La IA por fin está ganando terreno, pero ¿por qué? He aquí cuatro razones:

1. Los datos son cada vez más grandes y complejos. La IA destaca en la criba de grandes volúmenes de información para encontrar patrones y hacer predicciones.

2. Tenemos ordenadores más potentes. El hardware ha evolucionado para soportar algoritmos más complejos. La ley de Moore sigue viva, aunque en forma de unidades de procesamiento gráfico (GPU) en lugar de unidades centrales de procesamiento (CPU).

3. Estamos asistiendo a una evolución de las técnicas y la teoría, especialmente en el aprendizaje profundo, una rama de la IA que permite a las máquinas aprender sin ser programadas explícitamente por los humanos.

El aprendizaje profundo utiliza «redes neuronales» -un tipo de algoritmo de aprendizaje de máquinas basado vagamente en el funcionamiento del cerebro- y se basa en grandes cantidades de datos para entrenarse y detectar patrones que los programadores no pueden imaginar de antemano.

4. El mundo ha despertado al potencial de la IA, con gobiernos y empresas invirtiendo miles de millones en el desarrollo de nuevas tecnologías y aplicaciones.

Conclusión: Es importante tener información precisa sobre la inteligencia artificial.

El futuro de la inteligencia artificial es prometedor. Podría ser una solución más eficiente para muchos de los problemas del mundo.

Sin embargo, es fácil sacar conclusiones erróneas al tratar de seguir el ritmo de los avances científicos. El software de IA robótica puede tener todavía defectos y carencias, pero empresas como Google están trabajando para encontrar soluciones que puedan mejorar su potencial en los próximos años.

Esperamos que este recurso ayude a quienes buscan un conocimiento más profundo de este campo por encima de todo.