martes, 16 de junio de 2020

Entrada 01

Historia de la inteligencia artificial

El término inteligencia artificial fue adoptado en 1956, pero se ha vuelto más popular hoy día gracias al incremento en los volúmenes de datos, algoritmos avanzados, y mejoras en el poder de cómputo y el almacenaje.

La investigación inicial de la inteligencia artificial en la década de 1950 exploraba temas como la solución de problemas y métodos simbólicos. En la década de 1960, el Departamento de Defensa de los Estados Unidos mostró interés en este tipo de trabajo y comenzó a entrenar computadoras para que imitaran el razonamiento humano básico. Por ejemplo, la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA, Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa) realizó proyectos de planimetría de calles en la década de 1970. Y DARPA produjo asistentes personales inteligentes en 2003, mucho tiempo antes que Siri, Alexa o Cortana fueran nombres comunes.

Este trabajo inicial abrió el camino para la automatización y el razonamiento formal que vemos hoy en las computadoras, incluyendo sistemas de soporte a decisiones y sistemas de búsqueda inteligentes que pueden ser diseñados para complementar y aumentar las capacidades humanas.

Aunque las películas de Hollywood y las novelas de ciencia ficción representan la inteligencia artificial como robots semejantes a humanos que se apoderan del mundo, la evolución actual de las tecnologías IA no es tan aterradora – o así de inteligente. En su lugar, la inteligencia artificial ha evolucionado para brindar muchos beneficios específicos a todas las industrias. Siga leyendo para conocer ejemplos modernos de inteligencia artificial en las áreas de atención a la salud, comercio detallista y mas.

Fuente: https://www.sas.com/es_pe/insights/analytics/what-is-artificial-intelligence.html


Gráfico de un tablero de ajedrez y una red neural

1950–1970

Redes neuronales

El trabajo inicial con redes neurales despierta emoción por las “máquinas pensantes”.

Gráfico con figuras y flechas con machine learning clásico y moderno

1980–2010

Aprendizaje automático

Se vuelve popular el machine learning.

Código binario sobre un fondo oscuro con gráfico de una lente de aumento

Día presente

Deep Learning

Los adelantos en deep learning impulsan el auge de la inteligencia artificial.

Entrada 02

¿ Que es la inteligencia artificial?

La Inteligencia Artificial es la simulación de inteligencia humana por parte de las máquinas.

Dicho de otro modo, es la disciplina que trata de crear sistemas capaces de aprender y razonar como un ser humano, aprendan de la experiencia, averigüen cómo resolver problemas ante unas condiciones dadas, contrasten información y lleven a cabo tareas lógicas.

El hecho de que un sistema posea hardware humanoide y actúe físicamente como tal es un campo perteneciente a la robótica, y se aleja del concepto de Inteligencia Artificial, que se centra en emular el modo de pensar y razonar de los humanos.

Cabe destacar que, de conseguir que un sistema pudiera aprender y pensar como un humano, poseería notables ventajas sobre éste gracias a su velocidad y capacidad de cálculo.



Entrada 03

¿Como funciona la inteligencia artificial?

En líneas generales, a través del aprendizaje de patrones de comportamiento, para, a partir de ellos, predecir y solucionar problemas futuros.

Existen muchas divisiones diferentes de los tipos  de inteligencia artificial. Nos centramos en dos:

    • IA sencilla (o débil): diseñada para cumplir tareas concretas predefinidas. Por ejemplo: los asistentes virtuales por voz de nuestros smartphones.
    • IA compleja (o fuerte): imita a las habilidades cognitivas humanas. Este tipo de IA, más avanzado, implica poder encontrar soluciones a tareas desconocidas, sin que se haya definido soluciones para esas tareas previamente.

La inteligencia artificial está basada en datos y algoritmos que funcionan a partir de ellos mediante el proceso que detallamos a continuación:

    1. Identifica el problema importante.
    2. Analiza situaciones del pasado y se estudia todas las posibles variables relacionadas con el problema que se quiere analizar.
    3. A través de un sistema de estadísticas predice el resultado futuro de ese problema, partiendo siempre de datos conocidos.
    4. Una vez el sistema tiene todos los datos, proporciona la solución más factible para el problema. Así, la IA aprende cómo solucionar el problema para la próxima situación similar que encuentre.

De una u otra forma, la IA está presente en casi todos los ámbitos: educación, negocios, sanidad, finanzas, legal, industrial, etc. ¿Por qué ocurre esto? Básicamente, por sus características:

    • Puede ayudarnos a realizar tareas repetitivas que implican manejar una cantidad elevada de datos o datos muy complejos.
    • Aprendizaje profundo: automatización de la analítica predictiva (capacidad para predecir actividades futuras, comportamientos o tendencias).
    • A partir de un programa informático puede procesar el lenguaje humano.



Entrada 04

Los bots

¿Que son?


Un bot es un software de inteligencia artificial diseñado para realizar una serie de tareas por su cuenta y sin la ayuda del ser humano como hacer una reserva en un restaurante, marcar una fecha en el calendario o recoger y mostrar información a los usuarios. Son sistemas que realizan un uso interesante del NLP (Natural Languaje Procesing) y mejoran con cada experiencia: y permiten una comunicación bidireccional coherente con los seres humanos, ya sea de manera oral o escrita.



¿Para que sirven?



Los bots son utilizados principalmente para llevar a cabo las funciones de atención al ciente, por lo que pueden resolver las necesidades de una persona. Un ejemplo de esto son los bots que usan las empresas telefónicas, para resolver algunas consultas sobre el servicio que tienen sus clientes.

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