martes, 28 de mayo de 2019
Ventajas y desventajas de la inteligencia artificial:
La inteligencia artificial es compleja por naturaleza. Utiliza una mezcla muy complicada de informática, matemáticas y otras ciencias complejas. La programación compleja ayuda a estas máquinas a replicar las capacidades cognitivas de los seres humanos.
Ventajas
Reducción de errores:La inteligencia artificial nos ayuda a reducir el error y la posibilidad de alcanzar la precisión con un mayor grado de precisión es una posibilidad. Se aplica en diversos estudios como la exploración del espacio.
Ayudar en exploraciones difíciles:La inteligencia artificial y la ciencia de la robótica pueden utilizarse en la minería y otros procesos de exploración de combustibles. No sólo eso, estas complejas máquinas pueden ser utilizadas para explorar el fondo del océano y así superar las limitaciones humanas.
Trabajos repetitivos:La inteligencia de la máquina puede emplearse para llevar a cabo tareas peligrosas. Sus parámetros, a diferencia de los humanos, pueden ser ajustados. Su velocidad y tiempo son parámetros basados en el cálculo solamente.
Sin pausas ni descanso:Las máquinas, a diferencia de los humanos, no requieren descansos ni refrigerios frecuentes. Están programados para largas horas y pueden funcionar continuamente sin aburrirse, distraerse o incluso cansarse.
Desventajas
Alto coste: La creación de la inteligencia artificial requiere unos costes enormes, ya que se trata de máquinas muy complejas. Su reparación y mantenimiento requieren grandes costes.
Tienen programas de software que necesitan frecuentes actualizaciones para satisfacer las necesidades del entorno cambiante y la necesidad de que las máquinas sean más inteligentes cada día.
No hay mejora con la experiencia: A diferencia de los humanos, la inteligencia artificial no puede mejorarse con la experiencia. Con el tiempo, puede llevar al desgaste. Almacena muchos datos, pero la forma en que se puede acceder a ellos y utilizarlos es muy diferente de la inteligencia humana.
Desempleo: Los seres humanos pueden ser innecesariamente altamente dependientes de las máquinas si el uso de la inteligencia artificial se vuelve desenfrenado. Perderán su poder creativo y se volverán perezosos. Además, si los humanos comienzan a pensar de una manera destructiva, pueden crear estragos en estas máquinas.
lunes, 27 de mayo de 2019
HISTORIA
En la antigüedad clásica, por ejemplo, al ya citado mito de Galatea podemos
añadir los autómatas en forma de trípodes que fabricó el dios Hefesto en su
fragua. También en el Medioevo se pueden encontrar ejemplos más allá del
Gólem. Es el caso del árabe Jabir Ibn Hayyyan, filósofo alquímico que cuenta
en sus obras cómo crear vida artificialmente (¿es esto ficción o investigación?).
Similar objetivo busca Paracelso cuando describe su procedimiento para crear
pequeños seres humanos (homúnculos) a partir de sangre, semen y excrementos
de caballo. Pero el gran hito de la creación artificial de vida, consciencia e
inteligencia en la ficción es probablemente la novela Frankenstein,de Shelley,
escrita en el siglo XIX. Esta obra, una de las iniciadoras del género de la ciencia
ficción, inicia además una larga tradición en este género que consiste en
profundizar en las consecuencias que la creación de una inteligencia no humana
podría tener para la humanidad.
En este caso la conclusión es pesimista, al igual que en la obra teatral de principios
del siglo XX en la que Capek Introduce por primera vez el término “robot”:
sus robots inteligentes y de aspecto humano acaban eliminando a sus creadores,
y constituyendo una nueva Humanidad, en la otra “Robots Universales Rossum”.
Una visión más cercana a la ciencia, y que de hecho ha sido empleada en círculos
científicos como piedra de toque contra la que comparar los avances reales de la
IA, es la que nos muestran Clarke y Kubrik a través de la computadora HAL-9000
en “2001, una odisea del espacio”.
En este caso no sólo resulta interesante la locura de la máquina, desde un punto
de vista dramático,
sino también las distintas habilidades que este ordenador posee, y que en su
momento ponían una fecha de consecución a las expectativas de la IA de la época
(principios de los años 70).
añadir los autómatas en forma de trípodes que fabricó el dios Hefesto en su
fragua. También en el Medioevo se pueden encontrar ejemplos más allá del
Gólem. Es el caso del árabe Jabir Ibn Hayyyan, filósofo alquímico que cuenta
en sus obras cómo crear vida artificialmente (¿es esto ficción o investigación?).
Similar objetivo busca Paracelso cuando describe su procedimiento para crear
pequeños seres humanos (homúnculos) a partir de sangre, semen y excrementos
de caballo. Pero el gran hito de la creación artificial de vida, consciencia e
inteligencia en la ficción es probablemente la novela Frankenstein,de Shelley,
escrita en el siglo XIX. Esta obra, una de las iniciadoras del género de la ciencia
ficción, inicia además una larga tradición en este género que consiste en
profundizar en las consecuencias que la creación de una inteligencia no humana
podría tener para la humanidad.
En este caso la conclusión es pesimista, al igual que en la obra teatral de principios
del siglo XX en la que Capek Introduce por primera vez el término “robot”:
sus robots inteligentes y de aspecto humano acaban eliminando a sus creadores,
y constituyendo una nueva Humanidad, en la otra “Robots Universales Rossum”.
Una visión más cercana a la ciencia, y que de hecho ha sido empleada en círculos
científicos como piedra de toque contra la que comparar los avances reales de la
IA, es la que nos muestran Clarke y Kubrik a través de la computadora HAL-9000
en “2001, una odisea del espacio”.
En este caso no sólo resulta interesante la locura de la máquina, desde un punto
de vista dramático,
sino también las distintas habilidades que este ordenador posee, y que en su
momento ponían una fecha de consecución a las expectativas de la IA de la época
(principios de los años 70).
-FECHA OFICIAL DE SU SURGIMIENTO
Los primeros trabajos que pueden ya considerarse como el embrión de la
Inteligencia Artificial moderna aparecen en la década de los 40 del siglo pasado,
aunque no sería hasta 1950 cuando realmente estos estudios y propuestas
consiguen una verdadera repercusión gracias al artículo “Computing Machinery
and Intelligence”, escrito por Alan Turing, uno de los padres de la IA, y publicado
en el volumen 59 de la revista “Mind”. En este artículo se profundiza sobre la
posibilidad de que una máquina pueda imitar el comportamiento de la mente
humana. En este mismo artículo se propone el archiconocido Test de Turing,
orientado a demostrar si una determinada máquina es inteligente o no.
Ese artículo es, probablemente, el catalizador que aglutina el conocimiento
acumulado con anterioridad en otras disciplinas como la lógica y la algorítmica,
llevándolo al nacimiento de una nueva ciencia. Ciencia que no sería oficialmente
bautizada hasta 1956, durante la conferencia de Dartmouth. Esta conferencia,
denominada en su momento como "Dartmouth Summer Research Conference on
Artificial Intelligence“, contó entre sus organizadores con mentes de la talla de
Marvin L. Minsky y Claude E. Shannon, y en ella participaron, entre otros, Herbert
Simon y Allen Newell. Durante el encuentro, que duró dos meses, se definieron las
directrices y líneas de actuación futuras en el ámbito de la recién nacida nueva
ciencia, tomando como hipótesis de trabajo la proposición: "Todo aspecto de
aprendizaje o cualquier otra característica de inteligencia puede ser definido de
forma tan precisa que puede construirse una máquina para simularlo“.
Toda una declaración de ideas, que lleva el mito al terreno científico.
Inteligencia Artificial moderna aparecen en la década de los 40 del siglo pasado,
aunque no sería hasta 1950 cuando realmente estos estudios y propuestas
consiguen una verdadera repercusión gracias al artículo “Computing Machinery
and Intelligence”, escrito por Alan Turing, uno de los padres de la IA, y publicado
en el volumen 59 de la revista “Mind”. En este artículo se profundiza sobre la
posibilidad de que una máquina pueda imitar el comportamiento de la mente
humana. En este mismo artículo se propone el archiconocido Test de Turing,
orientado a demostrar si una determinada máquina es inteligente o no.
Ese artículo es, probablemente, el catalizador que aglutina el conocimiento
acumulado con anterioridad en otras disciplinas como la lógica y la algorítmica,
llevándolo al nacimiento de una nueva ciencia. Ciencia que no sería oficialmente
bautizada hasta 1956, durante la conferencia de Dartmouth. Esta conferencia,
denominada en su momento como "Dartmouth Summer Research Conference on
Artificial Intelligence“, contó entre sus organizadores con mentes de la talla de
Marvin L. Minsky y Claude E. Shannon, y en ella participaron, entre otros, Herbert
Simon y Allen Newell. Durante el encuentro, que duró dos meses, se definieron las
directrices y líneas de actuación futuras en el ámbito de la recién nacida nueva
ciencia, tomando como hipótesis de trabajo la proposición: "Todo aspecto de
aprendizaje o cualquier otra característica de inteligencia puede ser definido de
forma tan precisa que puede construirse una máquina para simularlo“.
Toda una declaración de ideas, que lleva el mito al terreno científico.
-ALAN TURING
Quizá convenga dedicar unos párrafos a la figura de Alan Turing, por el papel que
jugó en el nacimiento de la IA. La vida de este matemático, informático (cuando la
informática como la conocemos ahora no existía aún), criptógrafo y filósofo británico
es ciertamente movida, tanto en lo profesional como en lo personal. Quedándonos
con la primera, si bien la segunda resulta igualmente interesante, muchas son las
contribuciones de Turing no sólo a la Inteligencia Artificial, sino a la computación en
general.
Por ejemplo, a él debemos el modelo teórico de máquina computadora universal
conocido como máquina de Turing, que sirvió para demostrar que hay determinados
tipos de problemas matemáticos que una máquina no puede resolver.
En sus trabajo se basó también el diseño de uno de los primeros computadores
digitales: el Colossus. Estos ordenadores fueron empleados por los británicos para
descifrar las comunicaciones alemanas durante la Segunda Guerra Mundial.
El mismo Turing trabajó durante la contienda en Bletchley Park, centro de la
inteligencia británica, como uno más de los
brillantes matemáticos encargados de descifrar los herméticos sistemas criptográficos
alemanes, en especial la famosa máquina Enigma, uno de los hitos más importantes
de la historia de la criptografía. Turing diseñó, por ejemplo, las Bombas, máquinas
electromecánicas pensadas para descartar claves.
Sus meritorios trabajos en la lucha contra Enigma le llevaron a ser director de la
sección Naval Enigma del Bletchley Park (lo de naval tiene todo el sentido del mundo:
las comunicaciones que los aliados necesitaban descifrar eran las relacionadas con las
posiciones y rutas de los submarinos alemanes, a fin de evitar su encuentro con los
convoyes de abastecimiento que cruzaban el Atlántico desde Estados Unidos y Canadá).
jugó en el nacimiento de la IA. La vida de este matemático, informático (cuando la
informática como la conocemos ahora no existía aún), criptógrafo y filósofo británico
es ciertamente movida, tanto en lo profesional como en lo personal. Quedándonos
con la primera, si bien la segunda resulta igualmente interesante, muchas son las
contribuciones de Turing no sólo a la Inteligencia Artificial, sino a la computación en
general.
Por ejemplo, a él debemos el modelo teórico de máquina computadora universal
conocido como máquina de Turing, que sirvió para demostrar que hay determinados
tipos de problemas matemáticos que una máquina no puede resolver.
En sus trabajo se basó también el diseño de uno de los primeros computadores
digitales: el Colossus. Estos ordenadores fueron empleados por los británicos para
descifrar las comunicaciones alemanas durante la Segunda Guerra Mundial.
El mismo Turing trabajó durante la contienda en Bletchley Park, centro de la
inteligencia británica, como uno más de los
brillantes matemáticos encargados de descifrar los herméticos sistemas criptográficos
alemanes, en especial la famosa máquina Enigma, uno de los hitos más importantes
de la historia de la criptografía. Turing diseñó, por ejemplo, las Bombas, máquinas
electromecánicas pensadas para descartar claves.
Sus meritorios trabajos en la lucha contra Enigma le llevaron a ser director de la
sección Naval Enigma del Bletchley Park (lo de naval tiene todo el sentido del mundo:
las comunicaciones que los aliados necesitaban descifrar eran las relacionadas con las
posiciones y rutas de los submarinos alemanes, a fin de evitar su encuentro con los
convoyes de abastecimiento que cruzaban el Atlántico desde Estados Unidos y Canadá).
-¿PUEDE PENSAR UNA MÁQUINA?
Esta es quizá la pregunta clave de todo, y desde luego no es una pregunta fácil de
responder: para empezar, ¿qué significa “pensar”? No hay una definición única de
inteligencia, sino una suerte de aproximaciones que todo lo más capturan aspectos
concretos de esa realidad hasta la fecha inaprensible. En ocasiones se acusa a estas
aproximaciones de adaptarse al estado del arte de la IA en cada momento, de forma
que, por resumir, inteligencia sería “aquello que ahora somos capaces de simular con
una máquina”. Y por lo tanto las máquinas del momento, bajo esa definición, son
inteligentes… Para Turing la cuestión sólo puede resolverse en la práctica, sin pasar
por discutibles definiciones teóricas: no hay que preguntarse si las máquinas pueden
pensar, sino si está determinada máquina puede hacerlo. Para llegar a cabo tal prueba
sobre máquinas reales propuso Turing su famoso test, al que muchos critican porque no
tiene en cuenta la compresión, sino tan sólo el intercambio coherente de conjuntos de
símbolos. La IA moderna ha encontrado un camino por el que caminar sin tener que
preocuparse por ese tipo de cuestiones, lo que le permite avanzar por un terreno más
práctico: no interesa tanto la imitación de la inteligencia en su totalidad, sino aquellos
aspectos de la misma que se refieren a los procesos de razonamiento. Que son, por
otra parte, los más sencillos de imitar en una máquina.
responder: para empezar, ¿qué significa “pensar”? No hay una definición única de
inteligencia, sino una suerte de aproximaciones que todo lo más capturan aspectos
concretos de esa realidad hasta la fecha inaprensible. En ocasiones se acusa a estas
aproximaciones de adaptarse al estado del arte de la IA en cada momento, de forma
que, por resumir, inteligencia sería “aquello que ahora somos capaces de simular con
una máquina”. Y por lo tanto las máquinas del momento, bajo esa definición, son
inteligentes… Para Turing la cuestión sólo puede resolverse en la práctica, sin pasar
por discutibles definiciones teóricas: no hay que preguntarse si las máquinas pueden
pensar, sino si está determinada máquina puede hacerlo. Para llegar a cabo tal prueba
sobre máquinas reales propuso Turing su famoso test, al que muchos critican porque no
tiene en cuenta la compresión, sino tan sólo el intercambio coherente de conjuntos de
símbolos. La IA moderna ha encontrado un camino por el que caminar sin tener que
preocuparse por ese tipo de cuestiones, lo que le permite avanzar por un terreno más
práctico: no interesa tanto la imitación de la inteligencia en su totalidad, sino aquellos
aspectos de la misma que se refieren a los procesos de razonamiento. Que son, por
otra parte, los más sencillos de imitar en una máquina.
-HABITACIÓN CHINA DE SEARLE
Supongamos una habitación en la que una persona allí introducida dispone de varios
conjuntos de símbolos perfectamente clasificados, de los que no conoce el significado,
y de un libro en el que se explica cómo combinar los símbolos. Supongamos también
que esos símbolos pertenecen al alfabeto chino. En teoría, si el libro de reglas es lo
bastante completo, la persona allí guarecida podría generar una respuesta en chino
coherente con cualquier mensaje o pregunta que se le hiciese desde el exterior,dando
así la impresión a los interlocutores externos de que esa persona, a la que no ven,
verdaderamente habla chino, cuando en realidad no comprende nada ni de los mensajes
de entrada ni de los que ella misma genera.
Este “experimento” plantea una seria cuestión al test de Turing: el intercambio
construcciones coherentes de símbolos, ¿es suficiente como para hablar de inteligencia?
¿No sería también necesaria la comprensión de los mensajes intercambiados?
conjuntos de símbolos perfectamente clasificados, de los que no conoce el significado,
y de un libro en el que se explica cómo combinar los símbolos. Supongamos también
que esos símbolos pertenecen al alfabeto chino. En teoría, si el libro de reglas es lo
bastante completo, la persona allí guarecida podría generar una respuesta en chino
coherente con cualquier mensaje o pregunta que se le hiciese desde el exterior,dando
así la impresión a los interlocutores externos de que esa persona, a la que no ven,
verdaderamente habla chino, cuando en realidad no comprende nada ni de los mensajes
de entrada ni de los que ella misma genera.
Este “experimento” plantea una seria cuestión al test de Turing: el intercambio
construcciones coherentes de símbolos, ¿es suficiente como para hablar de inteligencia?
¿No sería también necesaria la comprensión de los mensajes intercambiados?
- PRIMERA GENERACIÓN
En la década de los cuarenta y primera mitad de los cincuenta del siglo pasado se
desarrolla la espiral de aportaciones que acabarían desembocando, en 1956, en el
nacimiento oficial de la IA. Son trabajos fundamentalmente de naturaleza matemática,
muy entroncados con la cibernética, la teoría de la información, las ciencias de la
computación y el razonamiento formal.
desarrolla la espiral de aportaciones que acabarían desembocando, en 1956, en el
nacimiento oficial de la IA. Son trabajos fundamentalmente de naturaleza matemática,
muy entroncados con la cibernética, la teoría de la información, las ciencias de la
computación y el razonamiento formal.
-EDAD DE ORO
Los primeros años de la inteligencia artificial son tan excitantes como a la postre de
cepcionantes: tras el establecimiento de los primeros principios fundamentales que
enuncian la posibilidad de reducir las distintas facetas de la inteligencia, o al menos
de imitarlas, a los mecanismos propios de las máquinas computadoras, las
expectativas se disparan. Todo parece posible… y fácil. El campo parece ciertamente
prometedor, y eso atrae además a los inversores, a los organismos de financiación…
Todo es muy nuevo y los avances, avances muy básicos contemplados en perspectiva,
pero fundamentales, se suceden con rapidez: resolución de problemas mediante
algoritmos de búsqueda en espacios de estados, primeros robots de charla entre los
que destaca ELIZA, desarrollo de micromundos… Se tiene la sensación de que queda
mucho por hacer, pero se está avanzando rápidamente.
cepcionantes: tras el establecimiento de los primeros principios fundamentales que
enuncian la posibilidad de reducir las distintas facetas de la inteligencia, o al menos
de imitarlas, a los mecanismos propios de las máquinas computadoras, las
expectativas se disparan. Todo parece posible… y fácil. El campo parece ciertamente
prometedor, y eso atrae además a los inversores, a los organismos de financiación…
Todo es muy nuevo y los avances, avances muy básicos contemplados en perspectiva,
pero fundamentales, se suceden con rapidez: resolución de problemas mediante
algoritmos de búsqueda en espacios de estados, primeros robots de charla entre los
que destaca ELIZA, desarrollo de micromundos… Se tiene la sensación de que queda
mucho por hacer, pero se está avanzando rápidamente.
-EL NUEVO BOOM
En la década de los ochenta la IA vuelve otra vez a ponerse de moda, en esta ocasión de
una forma más madura y precavida que durante el boom inicial: por un lado la aparición de
los Sistemas Expertos, más orientados a la aplicación práctica que a la persecución
abstracta de la inteligencia, y por otro el ambicioso proyecto “quinta generación”, promovido
por el gobierno japonés, y que planteaba de nuevo objetivos que a la postre resultaron
inalcanzables, proponiendo para ello un cambio casi total de paradigma computacional,
volvieron de nuevo las miradas hacia la IA. Las miradas y la financiación.
una forma más madura y precavida que durante el boom inicial: por un lado la aparición de
los Sistemas Expertos, más orientados a la aplicación práctica que a la persecución
abstracta de la inteligencia, y por otro el ambicioso proyecto “quinta generación”, promovido
por el gobierno japonés, y que planteaba de nuevo objetivos que a la postre resultaron
inalcanzables, proponiendo para ello un cambio casi total de paradigma computacional,
volvieron de nuevo las miradas hacia la IA. Las miradas y la financiación.
martes, 16 de abril de 2019
Introducción
Los objetivos de la investigación en inteligencia artificial son el razonamiento, la representación del conocimiento, la planificación, el aprendizaje, el procesamiento del lenguaje natural, la realización y la capacidad para mover y manipular objetos. Hay objetivos a largo plazo en el sector de inteligencia general.
Definición
Una inteligencia artificial se refiere a la capacidad de una máquina no humana para razonar de manera lógica y
Simular el proceso de pensamiento de los seres humanos. Esta
Usualmente se hace ingresando todos los datos y reglas relevantes
para interpretar los datos en el banco de memoria de la computadora.
La computadora tiene un procesador central que maneja toda la información que fluye hacia o desde su memoria.
Existen, sin embargo, otras definiciones que no se basan en el comportamiento humano. Son las cuatro siguientes.
1. Actuar como las personas. Esta es la definición de McCarthy, donde el modelo a seguir para la evaluación de los programas corresponde al comportamiento humano. El llamado Test de Turing (1950) también utiliza este punto de vista. El sistema Eliza, un bot (programa software) conversacional es un ejemplo de ello.
2. Razonar como las personas. Lo importante es cómo se realiza el razonamiento y no el resultado de este razonamiento. La propuesta aquí es desarrollar sistemas que razonen del mismo modo que las personas. La ciencia cognitiva utiliza este punto de vista.
3. Razonar racionalmente. En este caso, la definición también se focaliza en el razonamiento, pero aquí se parte de la premisa de que existe una forma racional de razonar. La lógica permite la formalización del razonamiento y se utiliza para este objetivo.
4. Actuar racionalmente. De nuevo el objetivo son los resultados, pero ahora evaluados de forma objetiva. Por ejemplo, el objetivo de un programa en un juego como el ajedrez será ganar. Para cumplir este objetivo es indiferente la forma de calcular el resultado.
miércoles, 10 de abril de 2019
CARACTERÍSTICAS
CARACTERÍSTICAS
Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial
de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es
suficiente para distinguirlo completamente.
Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos,
también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial.
El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo. a secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica como encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado programa declarativos. En contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, como encontrar las "variables de salida para cualquier "variable dada de entrada #programa de procedimiento$. as conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones al problema específico. Los lenguages orientados al objeto comparten esta propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia Artificial.
El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos( los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.
Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo real) con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta. a Inteligencia Artificial incluye "varios campos de desarrollo tales como) la robótica, usada principalmente en el campo industrial ( comprensión de lenguajes y traducción en máquinas que distinguen formas y que se usan en líneas de ensamblaje( reconocimiento de palabras y aprendizaje de máquinas( sistemas computacionales expertos. Los sistemas expertos, que reproducen el comportamiento 'humano en un estrecho ámbito del conocimiento, son programas tan "variados como los que diagnostican infecciones en la sangre e indican un tratamiento.
EJEMPLOS
1. Robots. Perros-robot, muñecas, robots-compañeros, robots para cuidar niños, jugar al fútbol, etc. En general sustituyen a seres vivos en la interacción social afectiva.
2. Videojuegos sobre drogas, sexo, violencia, deportes, de rol, guerra.Sirven para entrenar la
atención y pueden crear dependencia psíquica. Como los Sims o Final Fantasy.
3. Domótica. Casa inteligentes, que regulan el consumo energético y crean comfort y hogar mientras
tú estás en el trabajo.
4. La ingeniería computacional: Redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos y evolutivos, lógica difusa (para tratar el conocimiento incierto o impreciso), sistemas híbridos de tecnología web e inteligencia computacional. Que sirven para el diagnóstico, reducir bases de datos, extraer el significado de las mismas, clasificar, analizar secuencias.Y se utilizan en la clínica o tienen aplicaciones industriales como sensores de presión en la industria aeroespacial, para optimizar el tratamiento con radioterapia de manera que se destruya el tumor pero no el tejido sano, en la determinación del genoma humano, para regular las demandas de gas en función de variables atmosféricas.
5. La eliminación del silencio y sustituir a la voz interior por la conexión electrónica, pues las personas hoy día caminan conectados a cualquier cosa menos a ellos mismos.
6. Dispositivos electrónicos auxiliares de la memoria o la orientación, utilizados por ejecutivos y en la rehabilitación neuropsicológica tras daño cerebral, como agendas electrónicas, dispositivos GPS…
7. La capacidad para organizar manifestaciones, crear foros, traficar con información de la red y su papel en la globalización.
8. El surgimiento del “Inter-paciente” que cuestiona los juicios clínicos del médico, el veterinario o el profesor, pues busca la información en buscadores.
9. Servicio al cliente: Los avances logrados en este campo son increíbles, de hecho, en la actualidad hay muchas empresas conocidas, como, Messenger, whatsapp, skype, Facebook, entre otros, que ya añaden a su sistema de atención al cliente, inteligencia artificial.
Esta tecnología incorpora asistentes virtuales que aprenden de miles de conversaciones, cabe mencionar, que dicho sistema inteligente incorpora los famosos Bots de chat, los cuales almacenan las conversaciones para después usarlas en situación relacionadas en el futuro.
10. Asistentes Personales: Realmente estamos en la era de la creación y evolución de los asistentes personales, su increíble impacto es llamativo. Hoy en día existen varios modelos de asistentes personales de voz que utilizan inteligencia artificial en el mercado, como: Siri, Alexa, Cortana, Google Now, entre otros.
11. Ahorro en la energía: Hay muchos empresas que hoy en día, tiene la necesidad de ahorrar energía, justo aquí, es donde inicia el protagonismo de la IA en el ahorro energético, hay organizaciones como Apple, que decidieron incluir esta nueva tecnología a sus Smartphone, con el objetivo de administrar sus baterías, para lograr un ahorro y duración de la misma.
12. Vigilancia y Seguridad: Existen muchos ejemplos, de empresas de seguridad y del gobierno, que decidieron incluir algoritmos, capaces de realizar un monitoreo continuo de cámaras de seguridad, este software, tiene la función de analizar lo que sucede, para luego, determinar si es una situación peligrosa o por el contrario no lo es, si resulta ser una amenaza, el software dará una alarma de alerta, estos sistemas aprenden de simulacros orientados al aprendizaje del mismo.
13. Administración de Fotografías: Una vez que te tomas una fotografía y la subes a la red, esta es analizada para múltiples funciones, bien sea para ordenarlas dependiendo de la temática o del paisaje que rodea dicha foto.
14. Automatización de Noticias.: Es increíble lo que podemos ver con el pasar del tiempo, pero esto no es todo, hay algoritmos con inteligencia artificial, capaces de redactar una noticia, aunque muchas empresas como Fox y Yahoo, permiten que este software inteligente, se encargue de escribir noticias muy simples, como los datos en concreto de un sitio, o la descripción de un lugar en específico. También se puede encargar de crear los resúmenes, como resúmenes deportivos, financieros, del clima, entre otros.
9. Servicio al cliente: Los avances logrados en este campo son increíbles, de hecho, en la actualidad hay muchas empresas conocidas, como, Messenger, whatsapp, skype, Facebook, entre otros, que ya añaden a su sistema de atención al cliente, inteligencia artificial.
Esta tecnología incorpora asistentes virtuales que aprenden de miles de conversaciones, cabe mencionar, que dicho sistema inteligente incorpora los famosos Bots de chat, los cuales almacenan las conversaciones para después usarlas en situación relacionadas en el futuro.
10. Asistentes Personales: Realmente estamos en la era de la creación y evolución de los asistentes personales, su increíble impacto es llamativo. Hoy en día existen varios modelos de asistentes personales de voz que utilizan inteligencia artificial en el mercado, como: Siri, Alexa, Cortana, Google Now, entre otros.
11. Ahorro en la energía: Hay muchos empresas que hoy en día, tiene la necesidad de ahorrar energía, justo aquí, es donde inicia el protagonismo de la IA en el ahorro energético, hay organizaciones como Apple, que decidieron incluir esta nueva tecnología a sus Smartphone, con el objetivo de administrar sus baterías, para lograr un ahorro y duración de la misma.
12. Vigilancia y Seguridad: Existen muchos ejemplos, de empresas de seguridad y del gobierno, que decidieron incluir algoritmos, capaces de realizar un monitoreo continuo de cámaras de seguridad, este software, tiene la función de analizar lo que sucede, para luego, determinar si es una situación peligrosa o por el contrario no lo es, si resulta ser una amenaza, el software dará una alarma de alerta, estos sistemas aprenden de simulacros orientados al aprendizaje del mismo.
13. Administración de Fotografías: Una vez que te tomas una fotografía y la subes a la red, esta es analizada para múltiples funciones, bien sea para ordenarlas dependiendo de la temática o del paisaje que rodea dicha foto.
14. Automatización de Noticias.: Es increíble lo que podemos ver con el pasar del tiempo, pero esto no es todo, hay algoritmos con inteligencia artificial, capaces de redactar una noticia, aunque muchas empresas como Fox y Yahoo, permiten que este software inteligente, se encargue de escribir noticias muy simples, como los datos en concreto de un sitio, o la descripción de un lugar en específico. También se puede encargar de crear los resúmenes, como resúmenes deportivos, financieros, del clima, entre otros.
CLASIFICACIÓN
Stuart Russell y Peter Norvig clasifican estos tipos de la inteligencia artificial:
- Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano;por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la Toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje.
- Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir,imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.
- Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o emularel pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los Sistemas Expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.
- Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular de forma racional elcomportamiento humano; por ejemplo los Agentes Inteligentes.Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.
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