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Ramas de inteligencia artificial

Ramas de inteligencia artificial
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Ramas de inteligencia artificial

Aprendizaje automático:

El aprendizaje automático consiste en crear algoritmos que hacen que un ordenador sea capaz de aprender una tarea por sí mismo. Este es el campo de la inteligencia artificial que realmente destaca por el hecho de que es el algoritmo que aprende para nosotros. El ingeniero o programador no necesita dar instrucciones explícitas sobre lo que necesita hacer. Además, a menudo, ni siquiera el programador sabe lo que está haciendo el algoritmo. Hay muchos tipos de aprendizaje, pero en la gran mayoría de ellos se necesitan muchos datos para realizar este aprendizaje. Los datos en cuestión pueden ser de cualquier campo. Por ejemplo, para diagnosticar el cáncer, usted puede tomar fotografías de las células cancerosas y clasificarlas por un médico especializado. El algoritmo debería entonces utilizar estos datos confidenciales para aprender por sí mismo qué factores de las imágenes son relevantes para discriminar los casos con y sin cáncer.

Investigación y planificación:

La búsqueda y la planificación tratan de encontrar y planificar la mejor secuencia de acciones necesarias para llevar a cabo una acción. En este sector se trata de encontrar soluciones óptimas a todo tipo de problemas. Por ejemplo, cuando un juego de ajedrez por computadora juega, buscando entre todas las jugadas posibles la mejor jugada que lo lleve a ganar, esto es lo que hizo que la supercomputadora Deep Blue, que fue capaz de vencer al actual campeón mundial Gary Kasparov, se convirtiera así en la primera computadora en ser el mejor jugador de ajedrez del mundo. Otro ejemplo es encontrar las mejores rutas para llegar a una red de distribución de mercancías. Más extravagante, puede incluso crear un programa inteligente que planifique las rutas por las que pueden pasar los drones.

Razonamiento y representación del conocimiento:

Razonar y representar el conocimiento consiste en crear formas de representar la información, así como en vincular esa información entre sí. Esto es algo realmente importante, y es una cualidad en la que somos muy buenos en las personas. Para entender mejor lo que estudia este campo, imagine que hay un vaso de agua sobre una mesa. Si te preguntara dónde está el vaso, podrías decirme por qué tu cerebro puede razonar y representar ambos conceptos. También los relacionas automáticamente, sabes que el vaso y la mesa están en el mismo lugar. Este simple ejercicio para nosotros no es tan fácil para una computadora. Sin embargo, se está avanzando mucho en esta dirección. Si usted ha oído hablar del concurso American Jeopardy, sabrá que los concursantes reciben la declaración de una respuesta a una pregunta. El objetivo es adivinar la pregunta para esa respuesta. Sin embargo, el superordenador cognitivo IBM Watson compitió varias veces en el concurso, y supo relacionar muchas preguntas y aplastar a sus oponentes.

Percepción:

La percepción es la forma en que una máquina tiene que sentir el mundo que la rodea. Esto se realiza mediante sensores como cámaras, micrófonos, …. Estos sensores proporcionan un ordenador sensible. Algunas de las aplicaciones en este campo son la visión artificial o la creación de coches autónomos. Cuando un sensor recibe información, ésta debe ser procesada para que la computadora sepa lo que está frente a él. Los avances en el campo de la percepción pueden ayudar a las personas con discapacidades, por ejemplo, las personas con ceguera.

Lógica difusa:

Fuzzy Logic se basa en reglas que no tienen límites discretos, pero que se extienden a un continuo, permitiendo que un sistema gestione mejor la ambigüedad. Esto es muy útil para reflejar cómo la gente tiende a pensar, en términos relativos, no en términos absolutos. Cuando la lógica difusa se incorpora a una SE, el resultado es un sistema que limita mejor la forma natural en que un experto humano resolvería un problema. Este tipo de lógica utiliza dos valores aleatorios pero contextualizados e interrelacionados: verdadero o falso. Basado en los principios de razonamiento aproximado y “cálculo con palabras”, es posible simplificar y aproximar la descripción del problema de una manera natural, eficiente y robusta.

Redes Neuronales Artificiales:

Normalmente llamado ARN o en inglés como: RNA (Artificial Neural Networks) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Es un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida. Una de las misiones de una red neuronal es simular las propiedades observadas en los sistemas neuronales biológicos mediante modelos matemáticos recreados por mecanismos artificiales (como un circuito integrado, una computadora o un conjunto de válvulas). El objetivo es que las máquinas proporcionen respuestas similares a aquellas de las que es capaz el cerebro, caracterizadas por su generalización y robustez.

Procesamiento del lenguaje natural:

El lenguaje es una de las facultades que nos diferencia de otros animales. Sin el lenguaje, nadie podría entender lo que estoy escribiendo ahora en esta pantalla. Hacer que una máquina entienda lo que decimos cuando hablamos hace que todo sea más cómodo para nosotros. Sin embargo, el procesamiento del lenguaje natural no es fácil. Los lenguajes naturales son ambiguos, no tienen un número finito de frases previamente decididas y cambian constantemente con el tiempo. Estas cualidades hacen que sea difícil procesar esta información.

Algoritmos genéticos:

Los algoritmos genéticos son funciones matemáticas que utilizan los principios de Darwin para mejorar una aplicación. Las funciones están diseñadas para simular software en cuestión de minutos o segundos, lo que ocurre en entornos naturales durante millones de años. Un algoritmo es una serie de pasos organizados que describen el proceso a seguir para resolver un problema específico, inspirados en la evolución biológica y las bases de la genética molecular. Estos algoritmos hacen evolucionar una población de individuos, sometiéndola a acciones aleatorias que actúan sobre la evolución biológica (mutaciones y recombinación genética), así como una selección según unos criterios, dependiendo de cuál decida cuáles son los individuos más adecuados para sobrevivir, y cuáles son los menos aptos, son descartados.

Robótica:

La robótica es una tecnología de ramas de árboles que estudia el diseño y la construcción de máquinas capaces de realizar tareas repetitivas o peligrosas para los seres humanos. Ciencia y tecnologías que se podrían derivar: álgebra, controladores programables, máquinas de estado, mecánica, electrónica e informática. La robótica incluye el desarrollo de dispositivos mecánicos u ordenadores que tengan la capacidad de realizar funciones como pintar coches, realizar soldaduras de precisión y otras tareas que requieran un alto grado de precisión o que sean tediosas o que supongan un peligro para las personas. En la robótica contemporánea, la máquina se caracteriza por su alta precisión con una sofisticada combinación de controlador de software.

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Avances en inteligencia artificial

Aprendizaje automático:

Su objetivo es crear sistemas que aprendan automáticamente a través del análisis de datos en masa. De este modo, se identifican patrones extrapolados complejos, de modo que el conocimiento de los datos del pasado pueda resolver problemas similares en el futuro. Aplicando el Aprendizaje Automático en el uso de la aplicación de análisis de datos, usted puede mejorar la experiencia del usuario proporcionando un mejor servicio ya que el producto se va a utilizar más. Por ejemplo, la línea de tiempo de Facebook utiliza el aprendizaje automático para personalizar cada mensaje de los miembros en función del número de interacciones, clics y acciones que realiza.

Servicios cognitivos:

Los Servicios Cognitivos son servicios de aprendizaje de máquinas listos para usar, listos para usar, que permiten que las aplicaciones, los sitios web y los bots incorporen características cognitivas del ser humano. Estos servicios le permiten ver, oír, hablar, entender, etc. De esta manera, la comunicación es más simple y natural y ayuda a reconocer e interpretar las necesidades de los usuarios.

Asistentes virtuales (o ChatBots):

Esta tecnología está en boca de todos últimamente. Con la llegada de Google Home o Alexa, cualquiera puede tener un dispositivo con Inteligencia Artificial en casa y utilizarlo diariamente. Este es el último eslabón de la cadena. Los asistentes virtuales disponen de tecnología Machine Learning y tecnología Cognitive Services. La interacción con el usuario es a través del lenguaje natural, por lo que son fáciles de usar. Gracias a su alta posibilidad de personalización, estas herramientas son capaces de facilitar un gran número de servicios simplemente diciendo en voz alta; cómo llamar por teléfono, reproducir música, buscar en Internet…. algo que no podíamos imaginar hace unos años.

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Aplicaciones de Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial está presente en muchos aspectos de nuestra vida cotidiana. Desde el momento en que te levantas y ves Facebook, hasta el momento en que te acuestas viendo un episodio de una serie en Netflix. A menudo no nos damos cuenta de lo que hay. En el futuro, incluso su coche es inteligente y conduce para usted. Tendremos una casa inteligente que sabe cuándo encender la calefacción y hasta los robots de servicio. No sé ustedes, pero yo estoy deseando tener un robot que haga todos los recados de la casa.

Las aplicaciones de la inteligencia artificial son muy amplias. Mencionemos 10 de los más relevantes:

  1. Autos autónomos
  2. Robots
  3. Sistemas de recomendación
  4. Diagnóstico de enfermedades
  5. Detección de fraude y spam
  6. Reconocimiento de voz
  7. Reconocimiento de rostros
  8. Arte artificial
  9. Conversaciones artificiales
  10. Asistencia virtual

Los avances que se están realizando hoy en día en cada una de estas aplicaciones son enormes. En futuros artículos, espero hablar de una gran multitud de aplicaciones de inteligencia artificial.