Introduction
Artificial Intelligence has grown to be one of the most predominant emerging technologies in today's global landscape. It is basically the replication of human intellect in computers, that have been programmed to learn and to mimic human behaviour. These machines can learn from their mistakes and carry out activities similar to those performed by humans. As Artificial Intelligence (AI) advances, it will significantly impact our quality of life.
The science of making machines do things that would require intelligence if done by Humans (Marvin Minsky).
Source: https://www.youtube.com/watch?v=UFDOY1wOOz0
¿Qué es Artificial Intelligence?
Entonces, ¿qué es la IA, qué implica y cómo funciona? ¡La respuesta dependerá en gran medida de a quién le preguntes!
Un laico que solo tenga una comprensión básica de la tecnología la asociaría inmediatamente con los robots. ¡La creencia de que la IA es una figura parecida a un terminador que puede actuar y pensar por sí misma sigue siendo bastante común! Si le pregunta a un investigador de IA qué es la IA, lo más probable es que lo describa como un conjunto de algoritmos que pueden producir resultados sin que se les ordene explícitamente que lo hagan.
En pocas palabras, la IA es una técnica para enseñar a una computadora, robot u otros dispositivos a pensar como un ser humano inteligente. La IA gira en torno a cómo el cerebro humano piensa, aprende, toma decisiones y resuelve problemas. Su objetivo es mejorar las funciones informáticas como el pensamiento, el aprendizaje y la resolución de problemas vinculados a la comprensión humana.
Fuente: https://pixabay.com/illustrations/artificial-intelligence-brain-think-4389372/
¿Tipos de Artificial Intelligence?
A grandes rasgos, existen tres tipos principales de Artificial Intelligence . Estos son:
- Inteligencia Artificial Estrecha (ANI)
- Inteligencia Artificial General (AGI)
- Súper Inteligencia Artificial (ASI)
Fuente: https://www.customsoft.io/wp-content/uploads/2021/03/Types-of-AI.png
ANI está destinado a abordar un problema específico y es capaz de realizar una sola tarea excepcionalmente bien. Por definición, ANI tiene capacidades limitadas, como recomendar un producto a un consumidor de comercio electrónico o predecir el clima. ANI puede imitar y, en algunos casos, incluso superar el rendimiento humano en situaciones muy limitadas, pero solo en circunstancias estrictamente controladas con una gama limitada de parámetros.
AGI es todavía una idea en desarrollo. Se conoce como IA con un nivel humano de función cognitiva en una variedad de disciplinas, incluido el procesamiento del lenguaje, el procesamiento de imágenes y el razonamiento computacional. Actualmente todavía estamos muy lejos de desarrollar un sistema AGI, ya que para emular el razonamiento humano, un sistema AGI efectivo debería estar compuesto por miles de sistemas ANI que funcionen al unísono y se comuniquen entre sí.
ASI es visto como el paso lógico después de AGI. Como tal, ASI podría igualar y superar la actividad humana. Esto implicaría cosas como crear mejor arte, fomentar los lazos emocionales y tomar decisiones sensatas en todos los campos y disciplinas. La realización de ASI eventualmente conduciría a la singularidad tecnológica, o el momento en que el progreso tecnológico se vuelve incontrolable e irrevocable, causando efectos inesperados. Esto se basa en ciclos de superación personal que dan como resultado una poderosa superinteligencia que supera la inteligencia humana.
How does Artificial Intelligence work?
Building an A.I. system is a painstaking process of replicating our attributes and talents in a machine and leveraging its computing prowess to outperform our abilities. To grasp how AI works, one must delve into the many subfields of AI and comprehend how those fields might be applied to the various industries.
Source: https://www.youtube.com/watch?v=Eg4vYqPoKt4
Machine learning (ML) is the process through which a computer learns to think logically and draw conclusions based on available data, without being explicitly programmed to do so. It recognizes patterns, analyzes primary data and infers the meaning of these data points without relying on the human experience. As a result, firms save time and money by automating the process of arriving at conclusions based on data analysis. Deep Learning is one powerful type of machine learning. Consequently, Neural Networks, as a subset of ML, function in the same way that human neural cells do. They're a set of algorithms that capture the relationship between several basic factors and interpret the data in the same way that a human brain does.
Natural Language Processing (NLP) is the science of machine reading, understanding, and interpreting a language. Consequently, when a machine recognises the user's intent, it responds appropriately.
Algorithms for Computer Vision seek to interpret a picture by dissecting it and analysing the various objects’ parts. This aids the machine in classifying and learning from a set of images, allowing it to make better output decisions based on earlier observations.
The purpose of Cognitive Computing algorithms is to think and function in the same way and alongside humans. Cognitive computing can communicate this information and can thus aid humans in real-time decision-making.
Implicaciones de Artificial Intelligence
La IA se está utilizando en varias industrias para obtener información sobre el comportamiento del consumidor y hacer sugerencias basadas en datos. Por ejemplo, el algoritmo de búsqueda predictivo de Google utiliza datos históricos del usuario para pronosticar lo que un usuario ingresaría a continuación en el campo de búsqueda. Netflix aprovecha los datos de usuarios anteriores para sugerir qué película debería ver un usuario a continuación, lo que mantiene a los consumidores en la plataforma y extiende la duración de su visualización. Facebook sugiere etiquetas para tus amigos en función de sus cualidades visuales en fotografías utilizando datos de usuarios anteriores. En este sentido, las aplicaciones de AI implican el procesamiento de datos, que incluye lo siguiente:
- buscar a través de datos y ajustar la búsqueda para producir los resultados más relevantes
- reglas lógicas si-entonces, que pueden ejecutar una serie de tareas basadas en parámetros de entrada
- técnicas de detección de patrones para identificar patrones notables en un gran conjunto de datos para obtener nuevos conocimientos
- modelos probabilísticos para pronosticar resultados futuros
Artificial Intelligence en la vida cotidiana
Aquí hay un resumen de las aplicaciones de IA que puede estar utilizando (¡a veces sin saber que en realidad es IA!) en su vida diaria:
- La IA se utiliza en las compras en línea para presentar a los usuarios recomendaciones personalizadas basadas en búsquedas y compras anteriores.
- Los asistentes de inteligencia artificial de los teléfonos inteligentes pueden responder consultas fácilmente y ayudar a los usuarios a organizar sus actividades diarias
- El software de traducción de idiomas basado en IA puede ayudar a los usuarios a comprender idiomas extranjeros al proporcionar traducciones, subtitulado y reconocimiento de idiomas.
- Al reconocer tendencias y rastrear los ataques, los sistemas impulsados por IA pueden ayudar a reconocer y combatir los ciberataques.
Aplicaciones de Artificial Intelligence en la Industria
Con una gran cantidad de casos de uso concebibles, la IA puede transformar muchos sectores en una amplia gama de industrias. En términos generales, estos sectores y casos de uso se basan principalmente en datos y, por lo tanto, ofrecen una oportunidad para que la IA automatice y aumente las operaciones. Veamos algunos de los campos en los que las soluciones impulsadas por IA se están implementando con éxito.
- Cuidado de la salud
Administración : las tecnologías de IA ayudan con las tareas administrativas ordinarias del día a día para reducir el error humano y aumentar la eficiencia. Por ejemplo, NLP se usa para transcribir notas médicas y ayudar a organizar la información del paciente. Los pacientes pueden usar los sistemas impulsados por IA de un hospital para ingresar sus síntomas y signos vitales, y determinar si se requiere asistencia médica en escenarios que no son de emergencia. Esto disminuye la carga de trabajo del personal médico al presentarles solo instancias críticas.
Diagnóstico asistido : Mediante el uso de la visión por computadora y las redes neuronales, la IA ahora puede interpretar las imágenes por resonancia magnética (IRM) para buscar tumores y otros crecimientos malignos a un ritmo exponencialmente más rápido que los radiólogos, con un margen de error mucho más estrecho.
Cirugía Robótica : Los procedimientos robóticos ofrecen un margen de error muy bajo y pueden realizarse día y noche sin cansar al cirujano. Dichos procedimientos son precisos y menos intrusivos que las operaciones anteriores, lo que reduce potencialmente la cantidad de tiempo que los pacientes pasan recuperándose en el hospital.
Monitoreo de Estadísticas Vitales : Los diversos niveles de las estadísticas vitales de una persona indican el estado de salud actual del individuo. Estos datos ya no están disponibles, esperando ser procesados y convertidos en información práctica, a medida que los dispositivos portátiles se vuelven cada vez más ubicuos. Posteriormente, los sistemas impulsados por IA sirven como dispositivos cruciales que pueden predecir cambios en la salud incluso antes de que el paciente se dé cuenta.
- comercio electrónico
Recomendaciones : este suele ser el primer ejemplo que se proporciona cuando las personas preguntan sobre las aplicaciones de IA relacionadas con los negocios, ya que es un área en la que la IA ya ha producido buenos resultados. La mayoría de las grandes empresas de comercio electrónico han integrado la IA para proporcionar recomendaciones de productos que podrían interesar a los consumidores, lo que se traduce en un aumento significativo de los ingresos.
Chatbots : otro ejemplo bien conocido, basado en el uso cada vez mayor de chatbots impulsados por IA en varias industrias, estas aplicaciones se utilizan para realizar chats en línea con clientes/consumidores, usan NLP para comprender las consultas generadas por los usuarios y, a su vez, brindan soluciones adecuadas.
Filtrado : Debido al gran volumen de reseñas que reciben sitios como Amazon, el ojo humano sería incapaz de filtrar contenidos dañinos y/o inadecuados. AI puede verificar estas reseñas en busca de actividad cuestionable, como spam y reseñas falsas, y, en consecuencia, usar NLP para filtrar el flujo, lo que resulta en una mejor experiencia del comprador.
Optimización de la búsqueda : el éxito del comercio electrónico se basa en que los usuarios encuentren lo que buscan. AI ha optimizado los resultados de búsqueda en función de miles de parámetros para garantizar que los usuarios descubran exactamente lo que buscan, en el menor tiempo posible.
- robótica
Ensamblaje: la IA, específicamente las tecnologías de visión por computadora, pueden ayudar a la corrección del curso en tiempo real en el proceso de fabricación. También ayuda a los robots a determinar qué ruta es la mejor para un proceso determinado mientras se ejecuta durante la etapa de ensamblaje.
Embalaje : la IA permite un embalaje más eficiente, rentable y preciso. Ayuda a guardar y refinar continuamente el movimiento de un robot, haciendo que los sistemas robóticos sean más fáciles de instalar, mover y ejecutar tareas personalizadas según una aplicación específica.
- Recursos humanos
Creación de una cultura laboral : la IA se utiliza para analizar los datos de los empleados y ubicarlos en los equipos apropiados, asignar tareas en función de sus competencias, recopilar comentarios sobre el lugar de trabajo y, en consecuencia, ayudar a cada empleado individual a lograr más.
Servicio al cliente : en las industrias minorista y hotelera, se están empleando robots habilitados para IA para brindar atención al cliente y, en consecuencia, aumentar el grupo de recursos humanos. Estos sistemas utilizan la PNL para relacionarse con los clientes de manera inteligente, imitando el comportamiento humano. Posteriormente, cuanto más interactúen estas tecnologías con los humanos; más ML les ayuda a aprender.