La Inteligencia Artificial (IA) es actualmente uno de los conceptos más populares en tecnología (y con justa razón). En los últimos años, varias innovaciones y avances que anteriormente se encontraban únicamente en el ámbito de la ciencia ficción se han transformado lentamente en realidad.
Los expertos consideran que la inteligencia artificial será un factor clave en la producción, ya que tiene el potencial de cambiar la forma en que se realiza el trabajo en todas las industrias.
Por ejemplo, un artículo de la firma de consultoría PwC predice que la IA podría contribuir potencialmente con $15,7 mil millones a la economía global para el año 2035.
A continuación conoce qué es la inteligencia artificial, sus beneficios, para qué sirve y mucho más.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es una rama de gran alcance de las ciencias de la computación que se ocupa de construir máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
La IA se logra estudiando los patrones del cerebro humano y analizando el proceso cognitivo. El resultado de estos estudios desarrolla software y sistemas inteligentes.
La inteligencia artificial permite que las máquinas modelen, o incluso mejoren, las capacidades de la mente humana. Desde el desarrollo de automóviles autónomos hasta la proliferación de herramientas de IA generativa como ChatGPT y Bard de Google, la IA se está convirtiendo cada vez más en parte de la vida cotidiana, y es un área en la que las empresas de todas las industrias están invirtiendo.
En pocas palabras, la inteligencia artificial es un método para hacer que una computadora, un robot controlado por computadora o un software piensen inteligentemente como la mente humana.
Mira cómo ha ido evolucionando la inteligencia artificial en el siguiente video.
Tipos de Inteligencia Artificial
La inteligencia es difícil de definir, razón por la cual los expertos en IA suelen distinguir entre IA fuerte (también llamada IA general) e IA débil (o IA estrecha).
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IA débil
La IA débil se refiere a los sistemas de IA que están diseñados para realizar tareas específicas y están limitados solo a esas tareas. Estos sistemas de IA sobresalen en sus funciones designadas pero carecen de inteligencia general.
Los ejemplos de IA débil incluyen asistentes de voz como Siri o Alexa, algoritmos de recomendación y sistemas de reconocimiento de imágenes. La IA débil o estrecha opera dentro de límites predefinidos y no puede realizar tareas más allá para las que fue diseñada.
La IA débil también es denominada IA limitada o IA especializada. Otros ejemplos de la IA débil son:
- Autos sin conductor
- Búsqueda de Google
- Robots conversacionales
- Filtros de spam de correo electrónico
- Recomendaciones de Netflix
IA fuerte
La IA fuerte, también conocida como IA general, se refiere a los sistemas de IA que poseen inteligencia a nivel humano o incluso superan la inteligencia humana en una amplia gama de tareas.
Una IA fuerte sería capaz de comprender, razonar, aprender y aplicar conocimientos para resolver problemas complejos de manera similar a la cognición humana. Sin embargo, el desarrollo de una IA fuerte todavía es en gran parte teórico y no se ha logrado hasta la fecha.
Este es el tipo de IA que vemos en las películas, como los robots de Westworld o el personaje Data de Star Trek: The Next Generation. Este tipo de IA en realidad aún no existe.
Los cuatro tipos de Inteligencia Artificial
La IA se puede dividir en cuatro categorías, según el tipo y la complejidad de las tareas que un sistema puede realizar. Ellos son:
- Máquinas reactivas
- Memoria limitada
- Teoría de la mente
- Conciencia de sí mismo
1. Máquinas reactivas
Estas máquinas no tienen memoria para trabajar, especializándose en un solo campo de trabajo. Por ejemplo, en un juego de ajedrez, la máquina observa los movimientos y toma la mejor decisión posible para ganar.
2. Memoria limitada
Estas máquinas recopilan datos anteriores y continúan añadiéndolos a su memoria. Tienen suficiente memoria o experiencia para tomar decisiones adecuadas, pero la memoria es mínima. Por ejemplo, esta tecnología puede sugerir un restaurante en función de los datos de ubicación que se han recopilado.
3. Teoría de la Mente
Este tipo de IA puede comprender pensamientos y emociones, así como interactuar socialmente. Sin embargo, aún no se ha construido una máquina basada en este tipo.
4. Autoconciencia
Las máquinas autoconscientes son la futura generación de estas nuevas tecnologías. Serán inteligentes, sensibles y conscientes.
Es importante hablar sobre los términos "aprendizaje automático" (machine learning) y "aprendizaje profundo" (deep learning), los cuales surgen con frecuencia en conversaciones sobre IA.
El aprendizaje profundo es una forma de aprendizaje automático y el aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial.
- Aprendizaje automático
Un algoritmo de aprendizaje automático recibe datos de una computadora y utiliza técnicas estadísticas para ayudarlo a "aprender" cómo mejorar progresivamente en una tarea, sin necesariamente haber sido programado específicamente para esa tarea.
En cambio, los algoritmos de machine learning usan datos históricos como entrada para predecir nuevos valores de salida. Con ese fin, el aprendizaje automático consiste en aprendizaje supervisado (donde el resultado esperado para la entrada se conoce gracias a conjuntos de datos etiquetados) y aprendizaje no supervisado (donde los resultados esperados son desconocidos debido al uso de conjuntos de datos no etiquetados).
- Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que ejecuta entradas a través de una arquitectura de red neuronal inspirada biológicamente. Las redes neuronales contienen una serie de capas ocultas a través de las cuales se procesan los datos, lo que permite que la máquina profundice en su aprendizaje, haciendo conexiones y ponderando las entradas para obtener los mejores resultados.
Conoce más sobre los tipos de inteligencia artificial.
Cómo funciona la IA y para qué sirve
En pocas palabras, la IA funciona combinando grandes conjuntos de datos con algoritmos de procesamiento intuitivos. La inteligencia artificial puede manipular estos algoritmos aprendiendo patrones de comportamiento dentro del conjunto de datos.
Es importante comprender que la IA no es solo un algoritmo. En cambio, es un sistema completo de aprendizaje automático que puede resolver problemas y sugerir resultados.
Veamos cómo funciona la IA paso a paso.
Entrada
El primer paso de la IA es la entrada o input. En este paso, un ingeniero debe recopilar los datos necesarios para que la IA funcione correctamente.
Los datos no necesariamente tienen que ser una entrada de texto; también pueden ser imágenes o discurso. Sin embargo, es importante asegurarse de que los algoritmos puedan leer los datos ingresados.
También es necesario definir claramente el contexto de los datos y los resultados deseados en este paso.
Procesamiento
El paso de procesamiento es cuando la IA toma los datos y decide qué hacer con ellos. Mientras procesa, la IA interpreta los datos preprogramados y utiliza los comportamientos que ha aprendido para reconocer patrones de comportamiento iguales o similares en datos en tiempo real, según la tecnología de IA particular.
Resultados
Una vez que la tecnología de IA ha procesado los datos, predice los resultados. Este paso determina si los datos y sus predicciones dadas son un fracaso o un éxito.
Ajustes
Si el conjunto de datos produce una falla, la tecnología de IA puede aprender del error y repetir el proceso de manera diferente. Es posible que sea necesario ajustar o cambiar las reglas de los algoritmos para que se ajusten al conjunto de datos.
Los resultados también pueden cambiar durante la fase de ajuste para reflejar un resultado más apropiado.
Evaluación
Una vez que AI ha terminado su tarea asignada, el último paso es la evaluación. La fase de evaluación permite que la tecnología analice los datos y haga inferencias y predicciones. También puede proporcionar la retroalimentación necesaria y útil antes de volver a ejecutar los algoritmos.
En el siguiente video puedes aprender más sobre la IA.
Para qué sirve la inteligencia artificial
La IA sirve para cambiar la forma en que vivimos, trabajamos y disfrutamos.
Se ha utilizado con eficacia en los negocios para automatizar tareas realizadas por humanos, incluido el trabajo de servicio al cliente, la generación de clientes potenciales, la detección de fraudes y el control de calidad. En varias áreas, la IA puede realizar tareas mucho mejor que los humanos.
Particularmente cuando se trata de tareas repetitivas y orientadas a los detalles, como analizar una gran cantidad de documentos legales para garantizar que los campos relevantes se llenen correctamente, las herramientas de IA a menudo completan los trabajos rápidamente y con relativamente pocos errores.
Debido a los conjuntos de datos masivos que puede procesar, la IA también puede brindar a las empresas información sobre sus operaciones de las que quizás no hayan tenido conocimiento.
La expansión de herramientas de IA generativa será importante en campos que van desde la educación y el marketing hasta el diseño de productos.
Descubre a detalle cómo funciona la Inteligencia Artificial en este artículo.
Beneficios y desafíos de poner en práctica la IA
La IA es una bendición para mejorar la productividad y la eficiencia y, al mismo tiempo, reducir el potencial de error humano. Pero también hay algunas desventajas, como los costos de desarrollo y la posibilidad de que las máquinas automatizadas reemplacen los trabajos humanos.
Sin embargo, vale la pena señalar que la industria de la inteligencia artificial también puede crear empleos, algunos de los cuales aún no se han inventado.
La inteligencia artificial tiene sus pros y sus contras, como cualquier otro concepto o innovación. Aquí hay un resumen rápido de algunos beneficios y desafíos de poner en práctica la IA.
Beneficios de la IA
- Reduce el error humano
- Nunca duerme, por lo que está disponible 24/7
- Nunca se aburre, por lo que maneja fácilmente tareas repetitivas
- Es rápida
Desafíos de la Inteligencia Artificial
- Es costosa de implementar
- No puede duplicar la creatividad humana
- Definitivamente reemplazará algunos trabajos, lo que conducirá al desempleo
- Las personas pueden volverse demasiado dependientes de ella
Conoce cómo se usa la inteligencia artificial en la vida diaria.
Apps que usan IA
La inteligencia artificial se ha convertido en una parte integral de nuestra vida diaria, revolucionando varias industrias y mejorando las experiencias de los usuarios. Estos son algunos ejemplos notables de aplicaciones que usan IA.
ChatGPT
ChatGPT es un modelo de lenguaje avanzado desarrollado por OpenAI, capaz de generar respuestas similares a las humanas y entablar conversaciones en lenguaje natural. Utiliza técnicas de aprendizaje profundo para comprender y generar texto coherente, lo que lo hace útil para atención al cliente, chatbots y asistentes virtuales.
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Google Maps
Google Maps utiliza algoritmos de IA para proporcionar navegación en tiempo real, actualizaciones de tráfico y recomendaciones personalizadas. Analiza grandes cantidades de datos, incluidos los patrones de tráfico históricos y las entradas de los usuarios, para sugerir las rutas más rápidas, estimar los tiempos de llegada e incluso predecir la congestión del tráfico.
Asistentes inteligentes
Los asistentes inteligentes como Alexa de Amazon, Siri de Apple y Google Assistant emplean tecnologías de IA para interpretar comandos de voz, responder preguntas y realizar tareas.
Estos asistentes utilizan procesamiento de lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático para comprender la intención del usuario, recuperar información relevante y llevar a cabo las acciones solicitadas.
MuZero
MuZero es un algoritmo de IA desarrollado por DeepMind que combina el aprendizaje por refuerzo y las redes neuronales profundas. Ha logrado un éxito notable en juegos de mesa complejos como ajedrez a un nivel sobrehumano. MuZero aprende y mejora sus estrategias a través del juego y la planificación.
Estos ejemplos demuestran la amplia gama de aplicaciones de la IA, mostrando su potencial para mejorar nuestras vidas, mejorar la eficiencia e impulsar la innovación en varias industrias.
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