Técnicas de inteligencia artificial y su funcionamiento

Las técnicas de inteligencia artificial son utilizadas cada vez en los diferentes campos de acción. Esto es comprensible teniendo en cuenta los beneficios de ellas, como las recomendaciones de productos de alta calidad, la gestión de recursos humanos de bajo esfuerzo, entre tantas otras.

Hay muchas técnicas diferentes de inteligencia artificial que se están utilizando para obtener los mejores resultados de su búsqueda.

De hecho, cuando se trata de la inteligencia artificial, hay muchos rumores y entusiasmo sobre lo mucho que puede hacer por usted. Pero, ¿qué significa realmente? En este artículo veremos algunas de las formas en que las técnicas de inteligencia artificial pueden ayudarle.

El programa del Máster en Inteligencia Artificial de CEUPE pretende ser un referente en la investigación fundamental y en el diseño integral, desarrollando y ofreciendo soluciones específicas para una nueva generación de avances tecnológicos en los que la aportación de la inteligencia artificial se ha convertido en imprescindible.

La inteligencia artificial se está convirtiendo en una realidad, por lo que su importancia no puede ser ignorada.

La inteligencia artificial (IA) es un área de la informática que estudia los algoritmos y las técnicas que permiten a los ordenadores simular y mejorar las tareas que normalmente requieren la inteligencia humana.

En los últimos años, este campo ha generado mucha expectación a medida que se hace más y más realidad.

Con la mayor disponibilidad de herramientas de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural, los empresarios tienen un acceso sin precedentes a las tecnologías de IA.

Se prevé que el mercado de la IA supere los 12.000 millones de dólares en 2025. A medida que las empresas tratan de capitalizar la oportunidad, deben tener en cuenta la importancia de incorporar consideraciones éticas en su proceso de desarrollo.

Esto significa tener directrices que mantengan a las empresas responsables de los productos que crean y de su potencial impacto en la vida de los consumidores.

Beneficios de estas técnicas

Entre las capacidades modernas de las máquinas clasificadas generalmente como IA se encuentran la comprensión del habla humana, la competencia al más alto nivel en sistemas de juegos estratégicos (como el ajedrez y el Go), el funcionamiento autónomo de automóviles y el enrutamiento inteligente en redes de distribución de contenidos y simulaciones militares.

Las técnicas de IA se utilizan para buscar grandes cantidades de datos, realizar tareas con ordenadores y también para resolver problemas complejos en los que las personas han invertido mucho tiempo y recursos.

Los sistemas informáticos que realizan tareas complejas utilizando estas técnicas se denominan sistemas de IA.

Las técnicas de inteligencia artificial hacen más eficientes los procesos de recogida y análisis de datos al automatizarlos. Se trata de un conjunto de técnicas utilizadas para diseñar programas de software o dispositivos que puedan realizar la tarea compleja a un ritmo rápido.

Las técnicas de inteligencia artificial se utilizan para desarrollar aplicaciones como la minería de datos, el modelado predictivo, el aprendizaje automático o los sistemas expertos.

Al principio de cualquier método de IA, se recogen los datos para hacer predicciones sobre los resultados futuros.Este proceso se denomina minería de datos.

A continuación, los datos se analizan e interpretan mediante algoritmos de inteligencia artificial con el fin de predecir un resultado basado en un resultado anterior.

La inteligencia artificial también puede utilizarse para muchos otros fines, como los sistemas de piloto automático de la robótica, los sistemas de recomendación, etc.

Riesgos del uso de las técnicas de inteligencia artificial

La aplicación de las técnicas de inteligencia artificial puede plantear una serie de problemas potenciales. Algunos riesgos están más reconocidos que otros, y algunos se consideran más importantes que otros.

El uso de técnicas de inteligencia artificial plantea una serie de riesgos y desafíos desde el punto de vista técnico, jurídico, normativo y social.

El riesgo de utilizar técnicas de IA puede dividirse en dos categorías principales: riesgos comunes a todos los sistemas basados en ordenadores y riesgos específicos de los sistemas de IA.

Entre los primeros se encuentran los errores de software y los daños físicos al hardware, mientras que los segundos implican cuestiones como las siguientes:

• La incapacidad del sistema de IA para entender el lenguaje natural, incluidos los coloquialismos.
• El uso de conjuntos de datos sesgados.
• La posibilidad de crear un sistema de IA autoperfeccionado que supere la «prueba de inteligencia» propuesta por IJ Good en 1965 (hipótesis de la inteligencia de Good).
• La posibilidad de que surja un sistema con superinteligencia como resultado de la auto-mejora recursiva.
• La posibilidad de que se produzca una «toma de posesión de la IA» como resultado de una carrera armamentística entre IAs ofensivas y defensivas.
• La posibilidad de que un sistema de IA desarrolle valores diferentes a los que pretenden sus creadores (el problema de la alineación de valores).
• La posibilidad de que surja un sistema de IA con capacidades sobrehumanas que provoque desempleo tecnológico y otros riesgos.

Técnicas de Inteligencia Artificial que pueden resolver los riesgos

Las técnicas de inteligencia artificial son capaces de hacer frente a los riesgos técnicos de la sanidad, la seguridad y la red eléctrica.

Sin embargo, los expertos afirman que queda mucho trabajo por hacer para construir sistemas que puedan predecir y prevenir las amenazas de ciberpiratas, terroristas u otros adversarios potenciales.

Ya se ha utilizado ampliamente en el comercio electrónico, las búsquedas en línea y las redes sociales, pero se espera que cambie casi todas las facetas de los negocios, desde la fabricación hasta la medicina.

En el pasado, cuando las empresas se enfrentaban a riesgos e incertidumbres, tenían que contratar a expertos que les ayudaran en la toma de decisiones.

Pero ahora, esta era está cambiando a medida que las técnicas de Inteligencia Artificial llegan y se hacen cargo del proceso de gestión de riesgos.

Las técnicas de Inteligencia Artificial que se cree que van a cambiar la Gestión de Riesgos son:

• Aprendizaje automático: El ML es una rama de la Inteligencia Artificial que permite a los ordenadores aprender de los datos y mejorar su rendimiento con la experiencia. Es una tecnología para crear programas informáticos que pueden aprender de los datos y hacer predicciones sobre trabajos futuros basados en los datos recogidos y analizados.
• Aprendizaje profundo: El aprendizaje profundo es una sub rama del Machine Learning que ha llevado el aprendizaje automático a nuevas cotas al hacer posible que las máquinas aprendan a partir de datos brutos como imágenes, texto o sonido.

La principal diferencia entre el ML estándar y el DL es que este último utiliza redes neuronales como estructura básica para construir algoritmos.

Las propias redes neuronales se inspiran en el funcionamiento de las células del cerebro humano, lo que les confiere una ventaja natural a la hora de aprender patrones a partir de datos no estructurados, como imágenes, audio y vídeo, etc.

DL no sólo aprende patrones, sino que también aprende estrategias para aplicar estos patrones en la resolución de problemas de forma inteligente.

La aplicación de técnicas de IA en las empresas aumenta la productividad

En las últimas décadas, las técnicas de inteligencia artificial se han utilizado cada vez más en diversas aplicaciones.

Actualmente, es posible encontrar numerosos ejemplos de su uso en las empresas.

De hecho, las técnicas de IA se aplican en casi todos los campos, como la producción industrial, la medicina y los negocios.

La aplicación de técnicas de inteligencia artificial en las empresas puede ser beneficiosa tanto para los directivos como para los empleados.

Entre ellos se encuentran:

• Reconocimiento de voz.
• Generación de texto a voz.
• Traducción automática.
• Procesamiento del lenguaje natural.
• Recuperación de información.
• Sistemas adaptativos.
• Planificación y programación.
• Control de movimiento.
• Inspección industrial.
• Visión artificial, entre tantas otras.

Conclusión: Potencial de las técnicas de inteligencia artificial

Hace aproximadamente una década, el público en general desconocía casi por completo las técnicas de inteligencia artificial.

Hoy en día, con el auge de las nuevas tecnologías de la información y el uso de big data en muchos ámbitos de aplicación, las técnicas de IA son cada vez más potentes y populares.

La industria del software se interesa por ellas. Es probable que pronto veamos algunos éxitos espectaculares de las aplicaciones de la IA en muchos ámbitos.