Es la creación y programación de sistemas y máquinas capaces de interpretar e informar de una manera similar a lo que hace un humano. Las tecnologías de IA utilizan algoritmos cuidadosamente construidos, fórmulas matemáticas sofisticadas y procedimientos para aprender, comprender y analizar datos.
La inteligencia artificial se divide en varias categorías. ML, o Machine Learning, se refiere a la capacidad de una máquina para mejorar su rendimiento utilizando algoritmos basados en interacciones o resultados previos con el sistema. Permite que los sistemas de aprendizaje automático aprendan además de tener una amplia gama de aplicaciones o tener que programarse específicamente.
Procesamiento de lenguaje natural (PNL), una herramienta lingüística que permite a las máquinas leer e interpretar el lenguaje humano y el aprendizaje profundo, una rama del aprendizaje automático que utiliza sofisticadas redes neuronales artificiales inspiradas en el sistema nervioso humano para aprender de datos no estructurados, son otros dos tipos de inteligencia artificial.
¿Qué puede hacer la inteligencia artificial?
La inteligencia automática de máquinas es, básicamente, uno de los objetivos generales de la Inteligencia Artificial (AI), mientras que el Aprendizaje automático es una metodología científica específica utilizada en la construcción de IA.
Las computadoras, los sistemas y los procesos impulsados por la IA podrían aliviar a los humanos de gran parte de la preocupación de la acción repetitiva, la toma de decisiones y la respuesta inmediata a través de la inteligencia automática autónoma, resultando en una mayor eficiencia y rendimiento en todos los niveles posibles. Esta es una predicción más optimista para el futuro de la Inteligencia Artificial. Todavía estamos muy lejos de alcanzar este nivel en particular, y hay una gran cantidad de problemas éticos, de seguridad y prácticos que abordar antes de que se convierta en realidad.
En su forma actual, ¿para qué se emplea la Inteligencia Artificial (IA)?
Actualmente tenemos una Inteligencia Artificial estrecha: sistemas diseñados para realizar ciertas tareas sin la participación de los humanos e inclusive de un espectro autónomo restringido en la forma en que lo hacen. Incluso en este nivel particular, sin embargo, hay muchos de ellos.
¿Qué aplicaciones tiene hoy la inteligencia artificial?
La Inteligencia Artificial (IA) está causando avances significativos en los dominios tecnológicos donde puede usarse para automatizar sistemas para una mayor eficiencia y rendimiento. La IA ahora se aplica en varias industrias, desde su teléfono inteligente hasta el diagnóstico de enfermedades, hasta proporcionar un sistema preciso y de alto rendimiento que funcione de manera eficiente.
Aquí, repasaremos los objetos y campos importantes donde se emplea la IA, así como también cómo se está desarrollando y lanzando en los próximos años. Aquí, nos centraremos en los dominios o industrias donde la IA juega un papel esencial para ayudar a los humanos a lograr niveles más altos de rendimiento y eficiencia sin la ayuda de los humanos.
Software para Inteligencia Artificial:
El software de Inteligencia Artificial, programas de computadora que utilizan diversas técnicas y herramientas para replicar el comportamiento humano al aprender de varios patrones e ideas de datos, es uno de los medios habilitadores más importantes para aplicaciones de IA.
El software AI se puede dividir en cuatro categorías
- Plataformas de inteligencia artificial: incluyen algoritmos integrados, plantillas y capacidades de arrastrar y soltar, así como herramientas y entornos para construir software de IA.
- Chatbots: algoritmos de IA conversacional que simulan una conversación realista en tiempo real con los usuarios.
- Software para el aprendizaje automático: una amplia categoría de software que puede aprender de los datos y las interacciones previas con él.
- Software para aprendizaje profundo: programas que utilizan algoritmos complicados para hacer reconocimiento de voz, reconocimiento de imagen y otras funciones complejas.
Las cosas / campos donde ahora se usa IA son los siguientes
Tecnología de asistencia:
Los servicios de soporte virtual como Siri, Alexa y Google Assistance son comunes, mientras que los chatbots basados en IA que responden a las preguntas de los consumidores son ejemplos de chatbots de alto rendimiento.
Agricultura y agricultura:
Los tractores autónomos y los sistemas de monitoreo de drones se emplean en el sector agrícola para aumentar la productividad de las tierras agrícolas y el rendimiento de los cultivos. En estos campos, los robots y la maquinaria automatizada también se emplean para controlar la salud y la cosecha de los cultivos.
Con sistemas mejorados de monitoreo de la salud de las plantas y el clima, la IA puede ayudar a la agricultura a aumentar la producción de cultivos y hacer que todo el proceso sea más libre de problemas. Además, se adquieren datos para capacitar aún más dichos modelos para su uso en dominios agrícolas o agrícolas.
Vehículos autónomos o automóviles autónomos:
Vehículos autónomos o autónomos Los automóviles son otro ejemplo de IA, que está completamente incorporado en dichos sistemas para permitir que la máquina funcione de manera autónoma mientras comprende el entorno y los escenarios de la vida real .
Cadena de suministro de logística y almacenamiento:
El almacenamiento automatizado y la gestión de la cadena de suministro impulsados por el comercio electrónico está reduciendo los costos laborales y ayudando a las organizaciones de almacenamiento a administrar grandes cantidades de stock o inventario con sistemas adecuados de gestión y suministro.
Esta tecnología también ayuda al negocio de comercio electrónico a funcionar de manera más eficiente y aumentar los márgenes de beneficio. El sistema de gestión de almacenamiento automatizado basado en IA no solo es beneficioso, sino que Machine Learning (ML) también está aumentando las experiencias de compra en línea de los clientes.
Los robots automatizados manejan inventarios y realizan diferentes tareas aburridas de manera más eficiente, permitiendo a las personas participar en tareas de toma de decisiones para mejorar la cadena de suministro y la gestión logística en general. Esta tecnología también proporciona a las empresas información sobre los clientes a través del análisis de sentimientos, lo que les permite comprender mejor sus pensamientos y proporcionarles mejores productos y servicios para aumentar la participación de mercado en la industria.
Imágenes médicas y análisis de atención médica:
Del mismo modo, la IA faculta a las máquinas del sector de la salud para diagnosticar, analizar y predecir varios tipos de enfermedades, controlar las condiciones de salud de los pacientes, y ayudar a los científicos a descubrir nuevos descubrimientos de drogas y desarrollo de medicamentos, permitiendo a las personas recuperarse más rápido y evitar problemas de salud más adelante en la vida .
Las siguientes son algunas de las diversas áreas donde la IA ha tenido un impacto:
- Vigilancia y seguridad
- Actividades y análisis deportivo
- Producción y fabricación
- Inventory and Live Stock Management
Consecuencias sociales de la inteligencia artificial:
Estas muchas aplicaciones muestran que la Inteligencia Artificial tiene beneficios sociales. La inteligencia artificial para el bien social es una protesta para las personas que consideran a la IA como un motor del desarrollo de tecnologías como la robótica, IoT (Internet de las cosas), big data, y una herramienta para la innovación técnica que podría ocurrir pronto. Los defensores de IA también ven la tecnología como una herramienta para la creación de empleo, con una mayor eficiencia liberando mano de obra capacitada para trabajar en nuevas industrias y la infraestructura de apoyo de IA en sí misma creando nuevos campos de empleo .
Dichas perspectivas sobre el uso de IA deben combinarse con precaución sobre el potencial de explotación o mal manejo de la Inteligencia Artificial (IA) y la imprevisibilidad de la tecnología si evoluciona sin los equilibrios requeridos y controles de seguridad.
Estos ejemplos de Inteligencia Artificial son solo una fracción de la amplia gama de aplicaciones de IA disponibles en la actualidad. El transporte, la atención médica, la manufactura, la educación, la banca y la planificación urbana son solo algunas de las industrias que han utilizado la tecnología. Google Maps, por ejemplo, puede analizar la velocidad y el movimiento del tráfico en un momento dado, combinando información en tiempo real de problemas de tráfico como la construcción o los accidentes. En la fabricación, las tecnologías de mantenimiento predictivo y preventivo ayudan a los productores de productos a evitar el costoso tiempo de inactividad, mientras que la integración de IA en los procedimientos de control de calidad mejora la producción.
Machine Learning (ML) ya está apoyando a las instituciones financieras en la detección de fraude, como hemos visto. El procesamiento de pagos, el seguro, el depósito de cheques móviles y la sugerencia de inversión son áreas en las que AI y ML juegan un papel importante. Los dispositivos de inteligencia artificial y los sistemas vinculados inteligentes, como el diagnóstico remoto y la telemedicina, están mejorando la administración y la prestación de atención médica de varias maneras.
El uso actual de la Inteligencia Artificial en la educación La calificación, lectura y verificación de plagio de documentos impulsados por la Inteligencia Artificial están ayudando a aliviar las cargas de trabajo de los educadores y al mismo tiempo presentan una perspectiva diferente a la de los instructores. Una gama creciente de tecnologías de «ciudad inteligente» está comenzando a cumplir su promesa de mejorar la prestación de servicios públicos, la gestión de basura, el control del tráfico y otros servicios críticos a nivel de la ciudad. El funcionamiento interno y las funciones principales de estas aplicaciones clave y los casos de uso de Inteligencia Artificial se discuten a fondo en los muchos cursos de Inteligencia Artificial disponibles en la actualidad.
Machine Learning se está utilizando para construir modelos habilitados para IA, y muchas organizaciones están suministrando datos de pruebas y capacitación. Además, la disponibilidad de grandes datos para el aprendizaje profundo ayudará a integrar la IA en una variedad de otros campos vitales, llevando la tecnología automatizada al siguiente nivel de perfección y eficiencia.