Cosas que debe saber sobre desarrollar IA (Inteligencia Artificial)
Desarrollar IA ha sido uno de los avances más emocionantes de la tecnología.
La IA, que es un sistema informático que puede aprender y tomar decisiones basándose en la experiencia previa, se ha utilizado para todo.
Con el rápido avance de la IA, muchas personas se preguntan sobre su desarrollo y lo que significa para la sociedad.
Cuando se piensa en desarrollar la inteligencia artificial, es posible que se imagine un equipo de brillantes doctores con las últimas infografías, algoritmos y modelos de datos a su lado.
Sin embargo, no sólo son necesarias esas cosas. También hay otras que hay que tener en cuenta.
Conozca cuáles son en este artículo del blog de los expertos en inteligencia artificial.
El Máster en Inteligencia Artificial de CEUPE es impartido por investigadores de primera línea en el campo de la inteligencia artificial. Incluye una cobertura exhaustiva de las técnicas más avanzadas en IA y aprendizaje interactivo, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo.
Examinamos por qué es importante desarrollar IA.
La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que hace hincapié en la creación de máquinas inteligentes que funcionan y reaccionan como los humanos.
La IA tiene muchas aplicaciones, por ejemplo en los ámbitos de la robótica, el reconocimiento del habla, la extracción de datos y la percepción de las máquinas.
Desarrollar IA es crucial para el futuro de las empresas.
Las máquinas inteligentes son capaces de entender el lenguaje humano y responder a las órdenes que se les dan.
El campo de la IA se desarrolló para que las máquinas pudieran ser programadas para hacer cosas que requieren inteligencia cuando las hacen los humanos.
Tiene aplicaciones en muchos sectores, como la medicina, la fabricación y los negocios.
La IA es la tecnología que está impulsando la innovación en el mundo de los negocios hoy en día.
Permite a las empresas desarrollar mejores productos y servicios.
Desarrollar la inteligencia artificial también puede suponer un importante ahorro de costes para las empresas, ya que elimina la necesidad de mano de obra humana en una serie de funciones.
La industria médica puede utilizar la IA para ayudar a tratar enfermedades como el cáncer mediante el uso de máquinas inteligentes que pueden realizar biopsias a los pacientes sin errores ni retrasos.
La industria manufacturera puede utilizar la inteligencia artificial para reducir los costes de producción mediante el uso de robots y maquinaria controlada por ordenador en lugar de humanos.
Para desarrollar IA, tenemos que centrarnos en los patrones y en el cerebro humano.
La inteligencia artificial está mejorando en tareas que antes se consideraban demasiado difíciles para los ordenadores, como la interpretación del lenguaje, la identificación de personas en imágenes y la conducción de automóviles.
Para ello, la IA tiene que desarrollar habilidades similares a las de los humanos.
Tiene que ser capaz de analizar patrones, entender el mundo que le rodea y aprender de la experiencia.
Sin embargo, investigaciones recientes han demostrado que, aunque los algoritmos pueden replicar los resultados del comportamiento humano, carecen de nuestra comprensión intuitiva de muchas situaciones.
Esta distinción podría ser un paso esencial para desarrollar una verdadera inteligencia artificial.
Marcos y aplicaciones de desarrollo de software de inteligencia artificial.
Los marcos y aplicaciones de desarrollar IA se utilizan para buscar soluciones y aplicaciones para diferentes necesidades empresariales.
Es una nueva tecnología que ha sido y está siendo adoptada por mucha gente en todo el mundo.
El uso de la Inteligencia Artificial en el desarrollo de software puede ayudar a crear soluciones para diversos problemas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, el análisis predictivo, etc.
Hay varios marcos disponibles para el desarrollo de software de IA, como TensorFlow, Caffe, Chainer, Torch y Theano.
Los frameworks de desarrollo de software de inteligencia artificial se pueden dividir en dos categorías:
1. Marcos de inteligencia artificial de propósito general: Estos frameworks de propósito general son muy flexibles y pueden utilizarse para resolver cualquier tipo de problema que requiera aprendizaje automático o aprendizaje profundo.
Estos frameworks utilizan múltiples capas de abstracciones, lo que significa que tienen sus propias bibliotecas de aprendizaje automático incorporadas.
También tienen soporte para la diferenciación automática, que es importante en el proceso de entrenamiento de las redes neuronales profundas.
Algunos ejemplos de frameworks de inteligencia artificial de propósito general son TensorFlow y Torch.
2. Marcos de inteligencia artificial de dominio específico: Estos frameworks se desarrollan teniendo en cuenta un problema específico.
Se pueden utilizar para resolver sólo ese problema específico, pero hacen el trabajo muy bien.
No requieren mucho esfuerzo por parte del desarrollador.
Los ordenadores deben ser potentes para desarrollar IA
Los ordenadores para desarrollar IA deben ser potentes y tener una conexión de alta velocidad a Internet, según un artículo publicado en The New York Times.
Los ordenadores, que se encargan de entrenar a estos sistemas, así como de ejecutarlos cuando se despliegan, tampoco deben consumir mucha energía.
Estos ordenadores deben ser potentes para poder manejar las enormes cantidades de cálculos que requieren las tareas de la IA, como el reconocimiento facial y el reconocimiento de la voz.
Cuanta más información pueda procesar el ordenador a la vez, más precisa será la realización de estas tareas.
Para trabajar con eficacia, estos ordenadores necesitan mucha potencia. De hecho, son tan potentes que se han comparado con el cerebro humano en muchas ocasiones.
Las búsquedas deben ser bien estructuradas al desarrollar IA.
Cuando se hace una pregunta en lenguaje natural, el ordenador sólo reconoce lo que ha sido programado para entender.
No puede entender todo lo que se le dice, y no puede entender nada que no sea específico.
Si la estructura de búsqueda no es correcta, lo más probable es que no obtenga la información correcta.
Lo más importante que debes recordar cuando quieras utilizar un software o una herramienta en particular es que debe estar bien estructurado, para poder desarrollar IA.
Si no lo está, no tiene sentido utilizarlo, porque sólo le hará perder tiempo y energía y no le dará ningún resultado.
El motor de búsqueda debe ser lo suficientemente inteligente como para descifrar tu pregunta de entre todas las posibles consultas que se puedan hacer.
Los motores de búsqueda, como Google, son lo suficientemente inteligentes como para distinguir entre las consultas relevantes y las irrelevantes.
Por ejemplo, si yo buscara detalles sobre el tiempo en la ciudad de Nueva York, entonces escribiría «weather new york city».
Esto se consideraría una consulta relevante, ya que estoy buscando información sobre el tiempo en la ciudad de Nueva York, pero si escribiera «weather new york», se consideraría irrelevante, ya que estoy buscando información sobre la ciudad de Nueva York y no sobre su tiempo.
Para desarrollar IA se necesitan los siguientes elementos: conocimientos, datos y máquinas.
Por conocimiento nos referimos a bibliotecas, herramientas de aprendizaje y experiencia.
Algunos hitos clave para desarrollar IA se han conseguido entrenando a los ordenadores con grandes volúmenes de datos, como fotos de objetos y sonidos para que los identifiquen o den una suposición razonable.
Sin embargo, los grandes datos también están asociados a los sesgos. A veces se puede obtener un buen resultado, pero otras veces el resultado puede ser algo totalmente distinto.
Como ejemplo, consideremos que el software de reconocimiento facial de Google identificó erróneamente a dos personas negras como gorilas.
Se trata de una tendencia preocupante que pone de manifiesto este problema en el que la IA necesita conocimientos, pero puede basarse en información sesgada para tomar decisiones o crear nuevos productos.
Para mejorar la precisión de las habilidades de una IA, necesitamos más datos, pero no aleatorios.
Necesitamos datos etiquetados correctamente por personas que representen realmente la base de clientes y el público objetivo de su producto/servicio.
Conclusión: Componentes para desarrollar IA
Los cuatro componentes principales para desarrollar IA son el modelado, la percepción, la comprensión y la planificación.
Para que un ordenador responda de forma inteligente a su entorno es necesario que haya una interacción continua entre estos cuatro componentes.
Debe haber conocimiento del mundo para que el ordenador pueda modelarlo.
El ordenador utiliza este modelo para tomar decisiones sobre si algo se percibe correctamente o no.
Si no lo es, es necesario corregir el modelo.
La base de conocimientos de lo que es correcto debe actualizarse para que las situaciones futuras se entiendan mejor (comprensión).
