Sábado. 18.11.2017 |
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Todo lo que necesitas saber sobre inteligencia artificial

Tim Cook, CEO de Apple, una empresa que apuesta por la Inteligencia Artificial.
Tim Cook, CEO de Apple, una empresa que apuesta por la Inteligencia Artificial.
Todo lo que necesitas saber sobre inteligencia artificial

Inventos inimaginables, rebeliones cibernéticas, robots con sentimientos... la inteligencia artificial evoca una multitud de ilusiones. Pero Al es un robot del mundo real, que involucra aprendizaje mecánico y muchas otras capacidades programables que estamos empezando a explorar. Vamos a poner la fantasía en espera - al menos por ahora - y hablar de este mundo real: AI. Veamos cómo funciona, y  hacia dónde va.

Los sistemas de Al de hoy en día tratan de procesar o responder a los datos de manera humana. Es una definición amplia, pero debe ser lo más amplia posible, ya que hay una gran cantidad de proyectos diferentes de AI actualmente. Si desea un poco más de clasificación, hay dos tipos de AI a considerar:

  • General: El propósito de la Al General es imitar el comportamiento humano tanto en la medida en la que sea posible. Los desarrolladores realmente se preocupan por la prueba de Turing, y el objetivo es hacer un sistema muy realista. Eso también lo hace menos útil y a menudo incapaz de especializarse. Los sistemas generales de AI son buenos para demostraciones y ventas vistosas - Siri y Cortana son ejemplos principales - pero son inherentemente limitados debido a sus requerimientos de interacción.
  • Concreto: este modelo se centra en un problema o situación específica y está diseñado para analizar datos y formular conclusiones de modo más eficiente que los procesos  humanos. Un traductor automático que convierte el español al inglés puede considerarse un tipo de Al Concreto, o software que analiza las opciones de acciones y recomienda ideas de inversión. Estos no son muy llamativos y generalmente se limitan a interfaces simples, pero son mucho más útiles en un sentido práctico.

AI también puede clasificarse por su funcionamiento, lo que es particularmente importante cuando se considera cuán complejo es un sistema de AI y los costos finales de ese software. Si una empresa está creando una solución de AI, la primera pregunta debe ser: "¿Aprenderá a través de la formación o de la deducción?"

  • Entrenamiento: Estos AIs están diseñados para aprender y mejorar con el tiempo, y ajustar sus conjuntos de datos y ciertas partes de sus procesos para ser más eficientes. Esto requiere una gran cantidad de poder de procesamiento, por lo que la mayoría de las características de entrenamiento del Al comercial son muy simples.
  • Deducción: Estos prototipos examinan datos y sacan conclusiones en pasos cuidadosos. Por ejemplo, una Al podría deducir: "Para responder a esta pregunta, los datos de los resultados del juego de ayer deben ser encontrados; Lista de búsqueda de conjuntos de datos deportivos confiables; Comparando a los equipos favoritos listados en la configuración; Reportando puntajes en audio. " Pero no tienen capacidad de cambiar por sí mismos con el paso del tiempo. Esto toma mucho menos poder de procesamiento y costes más bajos.

Ha habido libros y libros escritos sobre qué características específicas AI debe incluir para ser verdaderamente AI, y no es sorprendente, nadie está de acuerdo en cuáles deberían ser estas características. Cada descripción de AI es un poco diferente. Pero hay varios ejemplos de AIs exitosas en nuestro paisaje actual que vale la pena mirar.

¿Qué tipos de Als han tenido éxito?

Asistentes de voz: Siri, Cortana, Alexa, y otros asistentes de voz son cada vez más comunes, convirtiéndose en cierto modo en el "rostro" de la Al moderna. Un creciente subconjunto aquí son chatbots, que administran la mensajería en sitios web y llevan a cabo conversaciones en línea.

Traducción: ¡Esto no se trata sólo de traducir el lenguaje! También se trata de traducir objetos, imágenes y sonidos en datos que luego se pueden utilizar en varios algoritmos.

Sistemas predictivos: Estos AIs están diseñados para buscar datos estadísticos y formar valiosas conclusiones para gobiernos, inversores, médicos, meteorólogos y casi todos los demás campos donde las estadísticas y la predicción de eventos resultan valiosos.

Comercialización: Analizan a los compradores y su comportamiento, luego eligen tácticas, productos y ofertas que mejor se ajusten a dicho comportamiento. Hay un montón de crossover entre estas herramientas detrás de escena y asistentes de voz en este momento.

Investigación: AIs de investigación como Iris buscan a través de documentos complejos y estudios de información específica, por lo general a velocidades más altas que el motor de búsqueda de Google.

Conciencia: Estos AIs vigilan y reportan eventos inusuales cuando los humanos no pueden tener un ojo en ellos. Uno de los ejemplos más complejos de esto es la detección de robo, que reporta un comportamiento inusual. Un ejemplo más emocionante, sin embargo, son los automóviles autodirigidos, que usan los sistemas de AI para escanear los peligros y elegir el curso de acción apropiado.

Software de edición: Estos AIs básicos miran imágenes o texto y localizan maneras en que podrían ser mejorados.

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