Más real que la ciencia ficción
REFLEXIÓN DE LA SEMANA «¿La diferencia entre la realidad y la ficción? La ficción tiene que tener sentido. Nunca ha […]
De hecho, la IA ha comenzado a superar a los seres humanos en una variedad de actividades laborales, incluidas las que requieren habilidades cognitivas. Hoy ampliaremos junto a Mana Maná los puntos que todo entusiasta de la tecnología debe tomar en cuenta para aprovechar la trasformación de la ficción a la realidad.
Hay tres tipos principales de inteligencia artificial:
Aprendizaje automático
Esto implica diseñar nuevos algoritmos de aprendizaje y mejorar los existentes para permitir que las computadoras actúen sin programación explícita. Estos algoritmos permiten que las computadoras analicen grandes volúmenes de datos complejos para reconocer patrones y hacer predicciones y ajustes.
Los diferentes tipos de aprendizaje automático son:
▪ Aprendizaje supervisado
▪ Aprendizaje no supervisado
▪ Aprendizaje por refuerzo
Robótica
Esta rama de la tecnología se ocupa de desarrollar y entrenar robots para interactuar con las personas y el mundo en general de manera predecible. Sin embargo, los esfuerzos actuales también giran en torno al uso del aprendizaje profundo para entrenar a los robots para que manipulen situaciones y actúen con cierto grado de autoconciencia. Los principales campos dentro de la robótica son:
▪ Robótica blanda
▪ Robótica de enjambres
▪ Robótica táctil
▪ Robots humanoides
▪ Robots serpentinos
Redes neuronales artificiales (RNA)
Esta área se ocupa del desarrollo de algoritmos que imiten el funcionamiento del área de la neocorteza del cerebro humano, donde ocurre todo el pensamiento. Esta comparación no es del todo correcta porque en un cerebro humano, las neuronas no están dispuestas en una secuencia lineal, como es el caso de las ANN.
Hay tres tipos diferentes de ANN:
▪ Aprendizaje profundo
▪ Redes neuronales convolucionales
▪ Red neuronal recurrente
En los últimos, la evolución de la IA ha girado principalmente en torno al avance de las habilidades de razonamiento lingüístico, matemático y lógico como lo hemos visto con Open AI. Sin embargo, la próxima ola de avances en IA apunta hacia el desarrollo de la inteligencia emocional. Al mismo tiempo, el aprendizaje secuencial, otra característica de DeepMind de Google, permite que las IA aprendan múltiples habilidades. En los últimos años, el aprendizaje profundo ha logrado grandes mejoras al permitir que las máquinas comprendan el mundo físico hasta cierto punto y se utiliza en todas las industrias para diversas tareas. Entre las principales economías, China ha invertido mucho en investigación y dinero en IA en los últimos años.
Aunque la inversión de capital de riesgo corporativo (CVC) en nuevas empresas de IA aumentó marginalmente en 2020, sigue siendo uno de los principales factores que impulsan la ola actual de crecimiento de la IA. En el frente tecnológico, los rápidos avances en el poder de cómputo están impulsando a la industria al siguiente nivel. Del mismo modo, las plataformas de código abierto promueven y permiten el aprendizaje colaborativo, lo que favorece el crecimiento de la IA.
La ola actual de crecimiento en la industria de la IA tiene que ver tanto con la abundante disponibilidad de big data como con el software y el hardware. La cantidad de big data que genera la economía cada vez más digitalizada de hoy está creciendo a una tasa del 40 % cada año y se espera que alcance los 163 mil trillones de gigabytes para 2025. Este crecimiento en big data está impulsando la mejora de los algoritmos de IA.
Las soluciones de IA se personalizan cada vez más para satisfacer las necesidades de las industrias automotriz, de salud, educación, finanzas, entretenimiento y otras. En el sector automotriz, la IA se utiliza principalmente para impulsar automóviles autónomos, y se espera que estos sistemas se conviertan en estándar en vehículos nuevos a mediano y largo plazo. En la industria de la salud, los desarrollos en el campo de la IA y el aprendizaje automático no solo han acelerado el ritmo de la innovación en la industria, sino que también están cambiando modelos operativos completos.
En la industria de la educación, hay intentos de proporcionar programas de aprendizaje personalizados para cada estudiante que utiliza IA, mientras que en la industria financiera, las soluciones de gestión de patrimonio de IA pueden ofrecer una mayor personalización.
REFLEXIÓN DE LA SEMANA "¿La diferencia entre la realidad y la ficción? La ficción tiene que tener sentido. Nunca ha pasado nada en el mundo que no haya comenzado en una mente humana". ― Thomas Leo "Tom" Clancy, Jr. fue un novelista estadounidense. Es mejor conocido por sus historias de espionaje técnicamente detalladas y ciencia militar ambientadas durante y después de la Guerra Fría.