¿Qué es la Inteligencia Artificial – IA? Tipos y cómo Usarla – Ventajas y Desventajas.

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)? A pesar de los recientes titulares, la IA no es una tecnología nueva.

De hecho, uno de los primeros y más amplios usos de la IA fue en las tácticas militares durante la campaña del Pacífico de la Segunda Guerra Mundial.

La inteligencia artificial ha sido un tema de interés durante siglos, con pensadores desde Aristóteles hasta Alan Turing reflexionando sobre la posibilidad de crear máquinas inteligentes.

En los últimos años, la IA se ha convertido en algo más que un concepto teórico; empresas y organizaciones en una variedad de industrias están comenzando a aprovechar su poder para transformar sus operaciones.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial se basa en ordenadores y dispositivos que imitan la capacidad de resolución de problemas y toma de decisiones de la mente humana.

Los algoritmos son conjuntos de reglas que se pueden seguir para resolver un problema o completar una tarea; al programar estas reglas en una computadora, podemos enseñarle cómo tomar decisiones por sí misma.

Por supuesto, diseñar algoritmos no es tarea fácil; requiere una comprensión profunda tanto del problema en cuestión como del resultado deseado.

Pero una vez que se crea un algoritmo, se puede aplicar a cualquier cantidad de situaciones, lo que significa que la IA tiene el potencial de automatizar casi cualquier proceso imaginable.

Esta capacidad ya ha comenzado a cambiar la forma en que operan las empresas, particularmente en áreas como servicio al cliente y marketing.

Al automatizar tareas rutinarias como estas, las empresas pueden liberar a sus empleados para que se centren en un trabajo más estratégico.

Y a medida que la IA continúa evolucionando, su impacto solo será más profundo.

Aplicaciones de la IA

Hoy en día existen muchas aplicaciones de los sistemas de IA en el mundo real. A continuación se muestran algunas de las aplicaciones más comunes:

1.Reconocimiento del habla

Esta capacidad permite a un ordenador traducir el habla humana en texto escrito. También se conoce como reconocimiento automático del habla (ASR).

El reconocimiento del habla por ordenador se ha utilizado en el asistente virtual de Facebook Messenger, para la búsqueda por voz en dispositivos móviles y para la accesibilidad de los dispositivos.

2.Clima

Hay muchas formas creativas de resolver los problemas del mundo y una de ellas es el clima.

Los drones que plantan mil millones de árboles al año, por ejemplo, pueden ayudar con la deforestación.

Además de edificios que reducen el consumo de energía y otros inventos geniales.

3.Agricultura

Plataformas específicas que utilizan la analítica predictiva para mejorar los rendimientos agrícolas, y también para advertir de cualquier impacto medioambiental adverso.

La logística y el transporte son el acopio, la transmisión y la entrega de mercancías a un mercado a lo largo de un sistema de carreteras, ferrocarriles, vías navegables, oleoductos o cables.

Logística es una gran palabra que básicamente significa logística.

Gracias al sistema de Tesla de utilizar el GPS, los coches pueden «verse» virtualmente unos a otros y conducir en tiempo real predictivo.

Al evitar colisiones o atascos y optimizar el tráfico, la conducción compartida es útil para los viajeros que pasan entre 40 y 170 horas de su vida al volante de un coche.

4.Atención al cliente

Los chatbots en línea están sustituyendo a los agentes de atención al cliente humanos a lo largo del recorrido del cliente, cambiando la forma en que nos comunicamos a través de sitios web y plataformas de medios sociales.

Los chatbots responden a las preguntas más frecuentes sobre temas como el envío o ayudan a los clientes con consejos personalizados o venta cruzada de productos.

Algunos ejemplos son los agentes virtuales de los sitios de comercio electrónico; los bots de mensajería que utilizan Slack y Facebook Messenger; y las tareas que suelen realizar los asistentes virtuales y los asistentes de voz.

5.Detección de Fraude

Los bancos pueden utilizar el aprendizaje automático para identificar transacciones sospechosas.

El aprendizaje supervisado se utiliza para entrenar un modelo con datos sobre transacciones fraudulentas conocidas.

La detección de anomalías ayuda a identificar las transacciones que parecen atípicas y que pueden merecer una mayor investigación.

6. Salud

Algunos chatbots pueden diagnosticar nuestros problemas de salud haciéndonos algunas preguntas sobre nuestros síntomas.

Recogiendo datos e identificando patrones, algunos bots sabrán incluso qué tipo de factores genéticos somos más susceptibles de desarrollar.

7. Finanzas

Hoy en día, los bancos utilizan tecnologías inteligentes para ayudar a detectar mejor el fraude, predecir los patrones del mercado y ofrecer asesoramiento cuando un cliente está realizando una transacción.

También se pueden automatizar las negociaciones de acciones y a pesar de lo aterrador que pueda parecer el comercio de alta frecuencia, es fantástico para el inversor medio.

Estas plataformas automatizadas pueden negociar miles de acciones en un solo día sin apenas intervención humana.

8.Autores

Existen programas como coursecatcher le permite saber si un estudiante está a punto de abandonar la escuela.

También le permite sugerir otros cursos y crear ofertas personalizadas que se adapten perfectamente al estilo de aprendizaje de cada alumno.

9.Asistentes Personales Virtuales

Si estás cansado de esperar en espera y de hablar con robots, es el momento de los chatbots interactivos.

Estos serán capaces de ofrecer sugerencias personalizadas y relevantes de productos, restaurantes, hoteles, servicios y espectáculos relacionados con tu historial de búsqueda.

¿Ves lo que hemos hecho?

Reescribimos esta frase porque estábamos aburridos

10.Comercial

Tener acceso a grandes cantidades de datos y conocimientos analíticos da a las empresas una gran ventaja.

Los empresarios que utilizan el aprendizaje automático para analizar las tendencias pueden prever las ventas e identificar más fácilmente los productos de éxito.

Amazon, por ejemplo, utiliza robots para recopilar grandes cantidades de datos e identificar los libros que tendrán éxito incluso antes de que se publiquen.

11.Visión por ordenador

Esta tecnología de IA permite a los ordenadores deducir el significado de las imágenes digitales, vídeos u otras entradas visuales.

Hay aplicaciones para esta tecnología en el etiquetado de fotos en las redes sociales y en la obtención de imágenes radiológicas en los sistemas sanitarios.

12.Motores de recomendación

Estos algoritmos impulsados por la IA pueden descubrir las tendencias de los datos, lo que puede ayudar a crear estrategias de venta cruzada más eficaces.

Los minoristas en línea utilizan este enfoque para hacer recomendaciones de productos realmente relevantes durante el proceso de compra.

Ventajas y Desventajas de la IA – Inteligencia Artificial.

La inteligencia artificial es un nuevo y potente tipo de software capaz de hacer muchas cosas. Puede aprender nuevas habilidades, ser creativo e incluso pensar por ti.

Sin embargo, como todas las cosas poderosas, también hay algunas desventajas.

La IA es un concepto amplio que puede abarcar varias tecnologías diferentes, incluido el aprendizaje automático. Si está interesado en saber más sobre las diferentes ventajas e inconvenientes de la IA, siga leyendo.

Hemos creado el siguiente artículo para hablar de ventajas y desventajas de la IA.

Ventajas Inteligencia Artificial

Una inteligencia artificial es un sistema que imita los procesos de la inteligencia humana, como el aprendizaje y la resolución de problemas.

Las IA existen desde hace décadas, pero los recientes avances en el aprendizaje automático han dado lugar a sistemas de IA más sofisticados y accesibles y las ventajas mas resañables son las siguientes.

1. Asume riesgos en lugar de los humanos:

Esta es una de las mayores ventajas de la inteligencia artificial. Podemos superar muchas limitaciones de riesgo de los humanos desarrollando un robot de IA que a su vez puede hacer las cosas de riesgo por nosotros.

Ya sea ir a Marte, desactivar una bomba, explorar las partes más profundas de los océanos, extraer carbón y petróleo, puede utilizarse eficazmente en cualquier tipo de desastre natural o provocado por el hombre.

Los robots de IA pueden utilizarse en este tipo de situaciones en las que la intervención puede ser peligrosa.

2. Reducción del error humano:

La frase «error humano» nació porque los humanos cometen errores de vez en cuando. Los ordenadores, sin embargo, no cometen estos errores si están bien programados.

Con la inteligencia artificial, las decisiones se toman a partir de la información recopilada previamente aplicando un determinado conjunto de algoritmos.

Así se reducen los errores y se puede llegar a la exactitud con un mayor grado de precisión.

Ejemplo: En la previsión meteorológica utilizando la IA han reducido la mayoría de los errores humanos.

3. Asistencia digital:

Algunas de las organizaciones más avanzadas utilizan asistentes digitales para interactuar con los usuarios, lo que ahorra la necesidad de recursos humanos.

Los asistentes digitales también se utilizan en muchos sitios web para proporcionar las cosas que los usuarios desean.

Podemos chatear con ellos sobre lo que estamos buscando.

Algunos chatbots están diseñados de tal manera que resulta difícil determinar si estamos chateando con un chatbot o con un ser humano.

Ejemplo: Todos sabemos que las organizaciones tienen un equipo de atención al cliente que necesita aclarar las dudas y consultas de los clientes.

Utilizando la IA las organizaciones pueden crear un bot de voz o chatbot que puede ayudar a los clientes con todas sus consultas.

Podemos ver que muchas organizaciones ya han comenzado a utilizarlos en sus sitios web y aplicaciones móviles.

4. Disponibles 24×7 los 365 días.

Un humano medio trabaja entre 8 y 10 horas al día de media, sin contar los descansos.

Los humanos están construidos de tal manera que tienen tiempo para descansar y prepararse para un nuevo día de trabajo, e incluso tienen descansos semanales para mantener intacta su vida laboral y personal.

Pero utilizando la IA podemos hacer que las máquinas trabajen 24 horas al día, 7 días a la semana, sin ningún tipo de descanso, y ni siquiera se aburren, a diferencia de los humanos.

Ejemplo: Los institutos, colegios y los centros de asistencia telefónica reciben muchas consultas y problemas que pueden gestionarse eficazmente utilizando la IA.

La inteligencia artificial introduce nuevas técnicas para resolver problemas.

5. Ayuda en trabajos repetitivos:

En nuestro día a día, realizaremos muchos trabajos repetitivos como enviar un correo de agradecimiento, verificar ciertos documentos en busca de errores y muchas cosas más.

Usando la inteligencia artificial podemos automatizar productivamente estas tareas mundanas e incluso podemos eliminar las tareas «aburridas» para los humanos y liberarlos para que sean cada vez más creativos.

Ejemplo: En los bancos, a menudo vemos muchas verificaciones de documentos para obtener un préstamo, lo cual es una tarea repetitiva para el propietario del banco.

Utilizando la automatización cognitiva de la IA, el propietario puede acelerar el proceso de verificación de los documentos, lo que beneficiará tanto a los clientes como al propietario.

6. Aplicaciones diarias:

Las aplicaciones diarias como Siri de Apple, Cortana de Windows, OK Google de Google se utilizan con frecuencia en nuestra rutina diaria ya sea para buscar una ubicación, tomar un selfie, hacer una llamada telefónica, responder a un correo y muchos más.

Ejemplo: Hace unos 20 años, cuando planeábamos ir a algún sitio, solíamos pedirle a una persona que ya había ido allí que nos indicara cómo llegar.

Pero ahora sólo tenemos que decir «OK Google, ¿dónde está Madrid? Te mostrará la ubicación de Madrid en el mapa de Google y el mejor camino entre tú y Madrid.

7. Nuevos inventos:

La IA está impulsando muchos inventos en casi todos los ámbitos que ayudarán a los humanos a resolver la mayoría de los problemas complejos.

La Inteligencia Artificial tiene el potencial de redefinir la forma en que interactuamos con la tecnología y podría dar lugar a ordenadores más potentes y útiles.

Ejemplo: Recientemente, los médicos pueden predecir el cáncer de mama en la mujer en etapas tempranas utilizando tecnologías avanzadas basadas en la IA.

8. Decisiones más rápidas:

Usando la IA junto con otras tecnologías podemos hacer que las máquinas tomen decisiones más rápido que un humano y lleven a cabo acciones más rápidamente.

Al tomar una decisión, los humanos analizan muchos factores, tanto emocionales como prácticos, pero las máquinas con IA trabajan en base a lo que han programado y ofrecen los resultados de forma más rápida.

Ejemplo: Todos hemos jugado al ajedrez en Windows. Es casi imposible vencer a la CPU en el modo difícil debido a la IA que hay detrás de ese juego.

Tomará el mejor paso posible en un tiempo muy corto de acuerdo con los algoritmos utilizados detrás de ella.

Desventajas de IA

Como todo lado brillante tiene una versión más oscura. La Inteligencia Artificial también tiene algunas desventajas. Veamos algunas de ellas

1. Hacer que los humanos sean perezosos:

La IA está haciendo a los humanos perezosos con sus aplicaciones que automatizan la mayor parte del trabajo.

Los humanos tienden a volverse adictos a estos inventos, lo que puede causar un problema a las generaciones futuras.

2. Altos costes de creación:

Como la IA se actualiza cada día, el hardware y el software deben actualizarse con el tiempo para cumplir con los últimos requisitos.

Las máquinas necesitan ser reparadas y mantenidas, lo que supone muchos costes. Su creación requiere enormes costes, ya que son máquinas muy complejas.

3. Falta de pensamiento innovador:

Las máquinas sólo pueden realizar las tareas para las que están diseñadas o programadas, cualquier cosa fuera de eso tiende a bloquearse o a dar resultados irrelevantes, lo que podría ser un gran problema.

4. Desempleo:

Como la IA está reemplazando la mayoría de las tareas repetitivas y otros trabajos con robots, la interferencia humana es cada vez menor, lo que causará un gran problema en los estándares de empleo.

Todas las organizaciones están buscando reemplazar a las personas mínimamente cualificadas con robots de IA que puedan hacer un trabajo similar con más eficiencia.

5. Sin emociones:

No hay duda de que las máquinas son mucho mejores cuando se trata de trabajar de manera eficiente, pero no pueden reemplazar la conexión humana que hace el equipo.

Las máquinas no pueden desarrollar un vínculo con los humanos, que es un atributo esencial cuando se trata de la gestión de equipos.

IA débil frente a IA fuerte

La IA débil -también llamada IA estrecha o Inteligencia Artificial Estrecha (IAN)- es una IA entrenada para realizar tareas específicas.

Impulsa la mayor parte de la IA que nos rodea hoy en día y es cualquier cosa menos débil.

La IA débil permite algunas aplicaciones potentes como Siri de Apple, Alexa de Amazon, IBM Watson y los vehículos autónomos.

La IA fuerte es una combinación de inteligencia general artificial (AGI) y superinteligencia artificial (ASI). La inteligencia general artificial, o AGI, es un tipo teórico de IA que tendría una inteligencia de nivel humano.

Tendría una conciencia autoconsciente capaz de resolver problemas, aprender y planificar el futuro. La superinteligencia artificial, o ASI -también conocida como «superinteligencia»- superaría la inteligencia y la capacidad de los humanos.

Lo cierto es que hoy en día sólo podrían existir algunos ejemplos de ASI, ya que la IA fuerte sigue siendo puramente teórica.

Pero mientras esperamos a que se desarrolle, los mejores ejemplos que se nos ocurren están sacados de libros y películas de ciencia ficción como HAL en «Odisea de Damlicron».

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, y tiene el potencial de crear modelos predictivos extremadamente precisos. Pero es conveniente que consideres los requisitos de tu proyecto antes de decidirte a trabajar con el aprendizaje profundo.

Merece la pena entender la diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático.

El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático, que a su vez se engloba dentro de la inteligencia artificial.

El aprendizaje profundo es cada vez más popular porque permite el uso de conjuntos de datos más grandes y elimina parte de la intervención humana necesaria. Incluso puede «comer» datos sin estructurar, como texto o imágenes, conjuntos de datos sin etiquetar en los que se basa el aprendizaje profundo para su algoritmo.

El aprendizaje automático clásico, en cambio, requiere tanto datos etiquetados como datos estructurados para funcionar correctamente. Esto puede hacer que resulte menos atractivo para las grandes empresas o los particulares que desean tratar con conjuntos de datos no estructurados y complicados.

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales.

El término «profundo» en un algoritmo de aprendizaje profundo se refiere a cualquier red neuronal artificial con más de tres capas, incluidas las de entrada y salida. Esto se suele representar mediante el siguiente diagrama:

La IA ha mejorado mucho en los últimos años. El auge del aprendizaje profundo ha sido uno de los avances más significativos porque reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para construir sistemas de IA.

Una de las principales razones es que las tecnologías de aprendizaje profundo están habilitadas por el big data y las arquitecturas en la nube, por lo que se puede acceder a enormes cantidades de datos y potencia de procesamiento para entrenar soluciones de IA.

Definición Más Estricta de IA

Hay muchas definiciones de inteligencia artificial (IA) que han surgido en las últimas décadas, por lo que saber ¿Qué es IA? quedará aún más claro si cabe.

John McCarthy ofrece la siguiente definición en este documento de 2004:

«Es la ciencia y la ingeniería de crear máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes. Está relacionada con la tarea similar de utilizar ordenadores para comprender la inteligencia humana, pero la IA no tiene por qué limitarse a métodos biológicamente observables».

En 1950, Alan Turing propuso una prueba para determinar si una máquina es capaz de pensar. El ejemplo más famoso de la prueba se conoce como el «Test de Turing». En esta prueba, un interrogador humano hace preguntas y el ordenador y el humano intentan responder.

Si el interrogador no puede distinguir cuál es el humano y cuál es el ordenador, hay que concluir que es capaz de tomar decisiones inteligentes.

A menudo decimos que ofrecemos un enfoque humano para asistirle en sus necesidades digitales.

Enfoque ideal:

– Sistemas que piensan racionalmente

– Sistemas que actúan racionalmente

Enfoque humano:

– Sistemas que actúan como humanos

– Sistemas que piensen como humanos

La definición de Alan Turing habría entrado en la categoría de «sistemas que actúan como humanos».

En su forma más simple, la inteligencia artificial puede definirse como la combinación de la informática y los datos recogidos para permitir la resolución de problemas. Los sistemas expertos, uno de los primeros éxitos dentro del mundo de la IA, intentaban duplicar el proceso de toma de decisiones de un ser humano.

En los primeros tiempos, extraer y documentar los conocimientos de un ser humano era un proceso que requería bastante tiempo.

La inteligencia artificial actual abarca los campos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que a menudo se mencionan junto con la IA. Este tipo de IA se basa en algoritmos que suelen hacer predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrada proporcionados.

El aprendizaje profundo ha mejorado notablemente la calidad de los sistemas expertos, facilitando su creación.

La inteligencia artificial suele pasar desapercibida en nuestra vida cotidiana. Se puede encontrar en programas como la búsqueda de Google, el reconocimiento de voz y las recomendaciones de Amazon.

A medida que el desarrollo de la IA sigue evolucionando, es inevitable que se genere un gran revuelo. Esto ocurre con cualquier tecnología nueva, como se indica en el ciclo de exageración de Gartner.

Los coches que se conducen solos y los asistentes personales siguen la típica progresión de la innovación: un entusiasmo abrumador seguido de una desilusión antes de llegar a la relevancia y el dominio del mercado.

Como señala Lex Fridman (01:08:15) en su conferencia de 2019 en el MIT, todavía estamos en la cima de las expectativas infladas, acercándonos a la depresión de la desilusión.

Cronología de la Inteligencia Artificial: Fechas y nombres clave

A continuación, hemos recopilado los acontecimientos más destacados en la evolución de la IA.

1.1950: Alan Turing publica Computing Machinery and Intelligence. En este documento, Turing -famoso por descifrar el código Enigma de los nazis durante la Segunda Guerra Mundial- propone la pregunta «¿pueden pensar las máquinas?» e introduce la Prueba de Turing para determinar si un ordenador puede demostrar la misma inteligencia (o al menos realizar la misma función) que un ser humano. Desde entonces, el valor del Test de Turing ha sido objeto de debate.

2.1956: John McCarthy acuña el término «inteligencia artificial» en la primera conferencia sobre IA celebrada en el Dartmouth College.

Más tarde inventaría Lisp, uno de los primeros lenguajes de programación.

Ese mismo año, Allen Newell, J.C. Shaw y Herbert Simon crean Logic Theorist, el primer programa de software de IA basado en redes neuronales.

3.1967: Frank Rosenblatt construye el Perceptrón Mark 1, inspirado en los estudios de neurociencia iniciados en 1943 por el fisiólogo polaco Jerzy Konakowski.

En sólo un año -el mismo año en que Marvin Minsky y Seymour Papert publican Perceptrones-, que se convierte en una obra de referencia sobre las redes neuronales y satiriza famosamente los futuros esfuerzos de investigación sobre ellas».

4.1973: La Inteligencia Artificial General está todavía en sus inicios, pero empieza a ser ampliamente adoptada por las empresas como forma de resolver retos específicos.

Gartner estima que el 50% de las empresas dispondrán de plataformas para hacer operativa la IA en 2025 (un aumento respecto al 10% de 2020).

Los gráficos de conocimiento son una tecnología de IA emergente que puede permitir estrategias de venta, motores de recomendación y medicina personalizada.

También se esperan aplicaciones avanzadas de PNL en el futuro, que facilitarán la interacción con las máquinas.