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Inteligencia artificial aplicaciones

inteligencia artificial

La inteligencia artificial, definida como la inteligencia exhibida por las máquinas, tiene muchas aplicaciones en la sociedad actual. Más específicamente, es Weak AI, la forma de I.A. en la que se desarrollan programas para realizar tareas específicas, que se está utilizando para una amplia gama de actividades que incluyen el diagnóstico médico, el comercio electrónico, el control de robots y la teledetección. La IA se ha utilizado para desarrollar y avanzar en numerosos campos e industrias, incluyendo las finanzas, la salud, la educación, el transporte, y más.

Inteligencia artificial aplicaciones

La inteligencia artificial es un área de investigación en la que se desarrollan algoritmos para controlar las cosas, por lo que en 1956 se sentaron las bases para funcionar como un campo independiente de la informática.

Son muchos los estudios y aplicaciones que se han logrado con el desarrollo de esta ciencia, entre los que se encuentran las redes neuronales aplicadas al control de calidad donde la red evalúa si un determinado producto cumple o no con las especificaciones exigidas, el control del proceso químico en el grado de acidez, los algoritmos genéticos aplicados al problema cuadrático de la asignación de instalaciones que se ocupa de la asignación de los trabajos de N en las máquinas M, los autómatas programables que se utilizan para la optimización de los sistemas de producción, en definitiva, todavía queda mucho por descubrir en cuanto a las aplicaciones de esta ciencia.

Aplicaciones con inteligencia artificial

Dentro del enfoque de ingeniería de la Inteligencia Artificial, las técnicas que pueden ser utilizadas como herramientas para resolver problemas se clasifican en las siguientes categorías:

1. Técnicas básicas, llamadas así porque son la base de diversas aplicaciones de la IA. Entre otros se encuentran la Búsqueda Heurística de Soluciones, la Representación del Conocimiento, la Deducción Automática, la Programación Simbólica (LISP) y las Redes Neuronales. Estas técnicas son la base de las aplicaciones. En su mayor parte, no es el usuario final quien necesita conocerlo, sino los profesionales que se dedican a su aplicación y a la generación de aplicaciones comerciales.
2. Tecnologías, o combinaciones de varias técnicas básicas, destinadas a resolver familias de problemas. Las tecnologías son más especializadas que las técnicas básicas y están más cerca de las aplicaciones finales. Robótica y Visión, Lenguaje Natural, Sistemas Expertos.
3. Clases o tipos de aplicaciones: Diagnóstico, Predicción (sistemas de autocontrol de reactores atómicos), Programación, Diseño, Interpretación de Datos. Todos ellos son familias de problemas tipográficos. Por ejemplo, el diagnóstico se refiere a encontrar las causas de las fallas, ya sea una falla de una línea de producción o la enfermedad de una persona.
4. Campos de aplicación: Ingeniería, Medicina, Sistemas de Fabricación, Administración, Gestión, Soporte de Decisiones, etc. Todos ellos se enmarcan dentro de las áreas de sistemas informáticos, pero se consideran clientes de la Inteligencia Artificial.

Inteligencia artificial técnicas métodos y aplicaciones

La inteligencia artificial, o IA por sus siglas en inglés, ha sido uno de los principales objetivos de la informática durante muchos años. La pregunta es, ¿qué hay detrás de todos estos intentos de abordar la creación de una inteligencia que parezca humana? ¿Cómo podemos conseguir que una computadora nos entienda, o que reconozca nuestra cara, o que razone?

Veamos ese aspecto de la inteligencia artificial, la técnica y los algoritmos detrás del asistente virtual que responde cuando haces una pregunta, el móvil que reconoce tu cara o el coche que sabe cómo reaccionar en una situación complicada.

Aunque definir exactamente lo que es la inteligencia es bastante complicado, en la práctica podemos decir lo que queremos de un sistema que es “inteligente”. Queremos que sea capaz de reconocer patrones (imágenes o sonidos) para que pueda recibir información del mundo exterior. Queremos que puedas aprender filtrando información útil y guardando tus nuevos descubrimientos. Y por último, queremos que él también razone y sea capaz de razonar y deducir, es decir, de crear conocimiento.

Inteligencia artificial fundamentos práctica y aplicaciones

Todo comienza con una hoja de Excel.

En otras palabras, lo primero que necesita son datos.

Inteligencia artificial es un término bastante amplio que reúne muchas técnicas matemáticas avanzadas. Dentro de él hay un grupo muy popular llamado “aprendizaje automático” que no es más que un conjunto de algoritmos que pueden a) identificar, b) clasificar o c) predecir.

Para realizar cualquiera de estas actividades sólo se necesitan datos, normalmente representados como una matriz, vamos, como una hoja de cálculo de Excel.

Imagina que eres profesor y tienes acceso a las notas de todos los alumnos que han pasado por la escuela. Es un archivo que contiene en cada línea el nombre del estudiante, la nota media final con la que se graduó y un montón de columnas sobre datos personales del estudiante. Por ejemplo, peso, estatura, ingresos de los padres, coeficiente intelectual, alergias, etc. Podría ser cualquier cosa.

Así que decides crear una inteligencia artificial que prediga el grado con el que el estudiante se va a graduar, conociendo los datos personales que rellenaste en la solicitud cuando te matriculaste en la escuela. Es decir, desde el primer día de escuela podemos tener una predicción bastante informada de cómo serán los resultados al final.

Lo siguiente que hace el profesor es abrir la hoja de Excel en su lenguaje de programación preferido. Puede ser cualquier idioma, siendo Python y R bastante comunes. Incluso el mismo Excel para este ejemplo súper simplificado.

Dentro del lenguaje de programación le decimos al ordenador 4 cosas:

  1. Que queremos predecir la columna de clasificación.
  2. Para predecir, use el resto de las columnas, excepto el nombre del estudiante.
  3. El algoritmo que queremos usar. (Regresión Lineal, Red Neural, CART, etc.)
  4. Parámetros específicos sobre el algoritmo que elegimos

Ahí lo tienes. Después de varios minutos, horas o días dependiendo del tamaño de nuestra hoja de cálculo, la máquina ya tendrá una forma grabada en su memoria.

El primer día de clases, el profesor sólo introducirá los datos personales y el ordenador le dirá qué grado es el más probable para el nuevo alumno. Basado sólo en esos datos.

Bastante simple. Sin embargo, en la vida real donde los que aplican la inteligencia artificial pasan más tiempo es para seleccionar la combinación óptima de valores en 2), 3) y 4) que garantiza la mejor predicción. Por ejemplo, la columna de peso y altura en este ejemplo puede ser irrelevante, y lo que es más importante, el coeficiente intelectual. Así que el profesor podría probar otro modelo que no utilice la columna de altura y peso, o tal vez cambiar el algoritmo en 3), o tal vez simplemente cambiar los parámetros del algoritmo en 4).

Existen herramientas estadísticas para comparar los modelos. Y al final uno elige lo mejor.

En conclusión, lo que se necesita es simplemente colocar los datos de un problema particular en forma de matriz. Una de las columnas representa lo que se quiere predecir o clasificar, y el resto de las columnas se utilizan para tomar la decisión. Puedes usar cualquier lenguaje de programación, pero algunos ya vienen con fórmulas prefabricadas para que pierdas menos tiempo (estoy hablando de R y Python otra vez).

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