¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)? ¿Cuáles son las últimas tendencias en tecnología de inteligencia artificial? En la actualidad, ¿en qué escenarios de la vida se ha utilizado la inteligencia artificial? ¿Cómo cambiará el futuro? La inteligencia artificial es el poder de la nueva era. En el futuro, no habrá industrias modernas que no tengan que ver con la inteligencia artificial. ¿Cómo funciona esta tecnología e impulsa el desarrollo de otras nuevas? ¿Cuáles son las tendencias de desarrollo de la inteligencia artificial?
Qué es la Inteligencia Artificial (IA)
La definición de inteligencia artificial AI es permitir que los sistemas o equipos informáticos tengan la capacidad de simular patrones de pensamiento, lógica y comportamiento humanos, y de corregir y evolucionar continuamente a través del proceso de análisis de datos. En pocas palabras, la inteligencia artificial es una tecnología que permite a los ordenadores pensar y ejecutar estrategias tan humanas como sea posible.
Puesto que los humanos pueden pensar, ¿por qué necesitamos inteligencia artificial? De hecho, la capacidad de los humanos para seguir interpretando y analizando datos ya no es comparable a la enorme cantidad de datos existente: en este momento, se puede contratar a la inteligencia artificial para que lo haga.
La inteligencia artificial pasa por las etapas de percepción, aprendizaje, razonamiento y corrección, profundiza en una gran cantidad de datos, realiza tareas complejas y tediosas y ayuda a los humanos a superar las limitaciones y cruzar los límites de la investigación y las aplicaciones del pasado.
El término Inteligencia Artificial se acuñó por primera vez en 1956 en una conferencia. Y la llegada de Internet contribuyó al progreso exponencial de la tecnología. La tecnología de inteligencia artificial fue una tecnología aislada durante treinta años, pero ahora sus aplicaciones están muy extendidas en todos los ámbitos de la vida.
Las últimas tendencias en tecnología de inteligencia artificial
Es difícil discutir su efecto en todo, desde chatbots y ayudantes virtuales como Siri y Alexa hasta equipos industriales automatizados y coches que se conducen solos. La tecnología más utilizada hoy en día para lograr la IA es el aprendizaje automático, que consiste en sofisticados algoritmos de software diseñados para realizar una única tarea específica, como responder preguntas, traducir idiomas o navegar por un viaje, y mejorar en ella a medida que se exponen a más y más datos.
A continuación, la lista de las últimas tendencias en tecnología de inteligencia artificial.
Aprendizaje federado
Una nueva área de la inteligencia artificial denominada aprendizaje federado ha dado paso a una nueva era del aprendizaje automático. Para ofrecer una experiencia más especializada sin sacrificar la «privacidad del usuario«, puede hacer uso tanto de los «datos descentralizados» (datos que no se conservan en una única ubicación, lo que los hace susceptibles) como de la «potencia computacional descentralizada» accesible en el mundo actual. Gracias al cifrado homomórfico, es posible compartir información entre un cliente y un servidor sin sacrificar la privacidad del usuario.
Agentes virtuales
Los agentes virtuales se han convertido en valiosas herramientas para los diseñadores instructivos. Un agente virtual es una aplicación informática que interactúa con humanos. Las aplicaciones web y móviles ofrecen chatbots como agentes de atención al cliente para interactuar con los humanos y responder a sus consultas.
Google Assistant ayuda a organizar reuniones, y Alexia de Amazon te ayudan a hacer tus compras más fáciles. Un asistente virtual también actúa como un asistente lingüístico, que recoge pistas de su elección y preferencia.
Automatización robótica de procesos
La automatización de procesos robóticos es una aplicación de la inteligencia artificial que configura un robot (aplicación de software) para interpretar, comunicar y analizar datos. Esta disciplina de la inteligencia artificial ayuda a automatizar parcial o totalmente operaciones manuales que son repetitivas y se basan en reglas.
Biometría
El aprendizaje profundo es otra rama de la inteligencia artificial que funciona a partir de redes neuronales artificiales. Esta técnica enseña a los ordenadores y a las máquinas a aprender mediante el ejemplo de la misma forma que lo hacen los humanos.
El aprendizaje profundo ha extendido sus alas en muchos dominios como el aeroespacial y militar para detectar objetos desde satélites, ayudar en la mejora de la seguridad de los trabajadores identificando incidentes de riesgo cuando un trabajador se acerca a una máquina, ayudar a detectar células cancerígenas, etc.
Ciberseguridad impulsada por la IA
Este año, se espera que más empresas inviertan más dinero utilizando herramientas avanzadas de ciberseguridad para proteger sus datos. Por desgracia, los ladrones están burlando las medidas tradicionales de seguridad informática para acceder a los sistemas que almacenan datos personales y de clientes críticos aprovechando la tecnología de IA. Pero la IA también ayuda en la batalla contra los ciberataques.
La IA se aplicará a proyectos proactivos de ciberseguridad. Esto se debe principalmente al aumento del uso de portátiles y ordenadores personales por parte de los empleados para acceder a los servidores de la empresa, lo que expone a las empresas a ataques en línea.
Generación de lenguaje natural
Las máquinas procesan y se comunican de un modo diferente al del cerebro humano. La generación de lenguaje natural es una tecnología de moda que convierte datos estructurados en el lenguaje nativo. Las máquinas se programan con algoritmos para convertir los datos en un formato deseable para el usuario.
El lenguaje natural es un subconjunto de la inteligencia artificial que ayuda a los desarrolladores de contenidos a automatizar los contenidos y entregarlos en el formato deseado. Los desarrolladores de contenidos pueden utilizar los contenidos automatizados para promocionarlos en diversas plataformas de redes sociales y otros medios para llegar al público objetivo. La intervención humana se reducirá significativamente, ya que los datos se convertirán a los formatos deseados. Los datos pueden visualizarse en forma de tablas, gráficos, etc.
Para 2029, se prevé que la industria del reconocimiento de voz y del habla haya aumentado de diez mil a casi cincuenta mil millones de dólares. El uso de altavoces inteligentes en los hogares aumentó significativamente debido a la revolución del trabajo a distancia, y las soluciones de voz centradas en agilizar los procedimientos corporativos ocuparán un lugar central en 2023.
A medida que los sistemas internos y los procesos empresariales se conecten más con los asistentes de voz, se adaptarán cada vez más para abordar las necesidades únicas de la empresa.
IA generativa
Utilizando datos existentes, como vídeo, fotos, sonidos o incluso código informático, mediante algoritmos de IA generativa se crea material nuevo que nunca ha existido en el mundo no digital. GPT-3, diseñado por OpenAI, es uno de los modelos de IA generativa más conocidos.
La IA generativa es la aplicación de la IA para producir nuevos productos y objetos. Aunque la IA generativa se utiliza sobre todo para crear contenidos multimedia como imágenes realistas de personas y cosas, también puede generar código, producir datos tabulares sintéticos y materiales de construcción y medicamentos con determinadas cualidades.
La inteligencia artificial ha cambiado nuestra forma de vivir con tecnologías innovadoras. La IA ha irrumpido con fuerza en todas las industrias y tiene un profundo impacto en todos los sectores de la sociedad.
Reconocimiento de voz
El reconocimiento del habla es otro subconjunto importante de la inteligencia artificial que convierte el habla humana en un formato útil y comprensible para los ordenadores. El reconocimiento del habla es un puente entre las interacciones humanas y las informáticas. Esta tecnología reconoce y convierte el habla humana en varios idiomas. Siri del iPhone es un ejemplo clásico de reconocimiento del habla.
Plataformas de aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es otra rama de la inteligencia artificial que funciona a partir de redes neuronales artificiales. Esta técnica enseña a los ordenadores y máquinas a aprender mediante el ejemplo de la misma forma que lo hacen los humanos.
El término «profundo» se acuña porque tiene capas ocultas en las redes neuronales. Normalmente, una red neuronal tiene 2-3 capas ocultas y puede tener un máximo de 150 capas ocultas. El aprendizaje profundo es eficaz con datos enormes para entrenar un modelo y una unidad de procesamiento gráfico. Los algoritmos funcionan en una jerarquía para automatizar el análisis predictivo.
El aprendizaje profundo ha extendido sus alas en muchos dominios como el aeroespacial y militar para detectar objetos desde satélites, ayuda en la mejora de la seguridad de los trabajadores identificando incidentes de riesgo cuando un trabajador se acerca a una máquina, ayuda a detectar células cancerígenas, etc.
La inteligencia puede describirse como estructuras, modelos y funciones operativas que pueden programarse para la resolución de problemas, inferencias, procesamiento del lenguaje, etc. Los beneficios del uso de la inteligencia artificial ya se están cosechando en muchos sectores. Las organizaciones que adopten la inteligencia artificial deben realizar pruebas previas para eliminar sesgos y errores.
Tras liberar los sistemas artificiales, las empresas deben realizar un seguimiento continuo en diferentes escenarios. Las organizaciones deben crear y mantener norma,s y contratar a expertos de diversas disciplinas para mejorar la toma de decisiones. El objetivo y las metas futuras de la inteligencia artificial son automatizar todas las actividades humanas complejas y eliminar errores y sesgos.
