Inteligencia artificial: ¿qué es?

La inteligencia artificial (IA) es la capacidad de una computadora digital o un robot controlado por computadora para realizar tareas comúnmente asociadas con seres inteligentes. Este concepto se introdujo por primera vez en 1956. Desde esa etapa, este concepto crece con muchas más mejoras.

Es posible que escuche sobre palabras de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con este tema de inteligencia artificial. La inteligencia artificial tiene una amplia gama y el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son subconjuntos de la inteligencia artificial. La inteligencia artificial está creando máquinas que son lo suficientemente inteligentes como el cerebro humano. Como ejemplo, puede identificar perros y gatos por separado. ¿Cómo puedes hacer eso? Seguro que has visto un perro o un gato y sabes cómo es el perro y cómo es el gato y el aspecto de estos animales. Pero, ¿cómo podemos enseñarle algo así a una máquina?

Si tiene experiencia en programación, puede implementar programas simples. Como ejemplo, identifique números positivos y negativos.

Pero escribir un código para identificar Perros y Gatos por separado no es una tarea sencilla. ¿Cómo podemos hacer eso? Podemos aprender máquinas para identificar Perros y Gatos. Aquí estamos entrenando el modelo de aprendizaje automático al proporcionar un gran conjunto de datos de gatos y perros. El conjunto de datos se compone de fotos de perros y gatos proporcionadas como un subconjunto de fotos de un conjunto de datos mucho más grande de 3 millones de fotos anotadas manualmente.

La máquina creará un patrón de acuerdo con las características de estos millones de fotos para PERRO y GATO. Ahora la máquina puede identificar un gato o un perro por separado. Este es un nivel muy básico de Inteligencia Artificial.

Aplicaciones que utilizan Inteligencia Artificial

Asistentes virtuales : un asistente virtual, también llamado asistente de IA o asistente digital, es un programa de aplicación que comprende comandos de voz en lenguaje natural y completa tareas para el usuario . La mayoría de las empresas han comenzado a invertir en el desarrollo de asistentes virtuales de IA. Los asistentes virtuales de IA pueden crear soluciones que pueden procesar de manera eficiente y rápida grandes cantidades de datos y proporcionar información y recomendaciones inteligentes. Con capacidades de reconocimiento de voz y voz, los asistentes de IA pueden realizar tareas diarias como agregar eventos a su calendario, configurar un recordatorio o incluso realizar un seguimiento de los gastos. Statista estima que para 2024, habrá más de 8 mil millones de asistentes de voz digitales en uso en todo el mundo, aproximadamente igual a la población mundial.

Automóviles autónomos: a medida que avanza la tecnología, la industria automotriz ha utilizado nuevos desarrollos para desarrollar nuevas formas de facilitar al usuario (conductor). Uno de ellos incluye el uso de inteligencia artificial para hacer que los autos se conduzcan solos. Un automóvil autónomo (también conocido como automóvil autónomo o automóvil sin conductor) es un vehículo que utiliza una cantidad diferente de sensores, radares, cámaras e inteligencia artificial para viajar a destinos sin necesidad de un conductor humano. Muchas empresas han comenzado a fabricar automóviles autónomos, como Tesla, Audi, BMW, Ford y muchas más. Estas empresas someten sus vehículos a muchas pruebas para asegurarse de que cumplen los requisitos para estar en la carretera sin cometer ningún error. Un automóvil debe navegar rutas hacia el destino predeterminado sin ninguna intervención humana para calificar como un automóvil totalmente autónomo. La inteligencia artificial impulsa los marcos de los vehículos autónomos . Los ingenieros de vehículos autónomos utilizan una gran cantidad de información de los sistemas de reconocimiento de imágenes, junto con la IA y las redes neuronales., para ensamblar marcos que puedan conducir de manera autosuficiente. Las redes neuronales distinguen patrones en los datos, que se alimentan a los cálculos de IA. Esos datos incluyen imágenes de cámaras para vehículos autónomos. Las redes neuronales descubren cómo reconocer señales de tráfico, árboles, controles, personas a pie, señales de tráfico y diferentes piezas de cualquier entorno de conducción aleatorio.

Sistemas de recomendación : un sistema de recomendación es una inteligencia artificial o un algoritmo de IA, generalmente asociado con el aprendizaje automático , que utiliza Big Data para sugerir o recomendar productos adicionales a los consumidores. Estos pueden basarse en varios criterios, incluidas compras anteriores, historial de búsqueda, información demográfica y otros factores. Los sistemas de recomendación son muy útiles ya que ayudan a los usuarios a descubrir productos y servicios que de otro modo no habrían encontrado por sí mismos.

Los sistemas de recomendación están capacitados para comprender las preferencias, las decisiones previas y las características de las personas y los productos utilizando los datos recopilados sobre sus interacciones. Estos incluyen impresiones, clics, me gusta y compras. Debido a su capacidad para predecir los intereses y deseos de los consumidores en un nivel altamente personalizado, los sistemas de recomendación son los favoritos entre los proveedores de contenido y productos. Pueden llevar a los consumidores a casi cualquier producto o servicio que les interese, desde libros hasta videos, clases de salud y ropa. Ej: Youtube, Facebook, Netflix, Amazon….

Reconocimiento facial : el reconocimiento facial es una de las principales aplicaciones de IA. Es una de las formas avanzadas de autenticación biométrica capaz de identificar y verificar a una persona usando rasgos faciales en una imagen o video de una base de datos. El reconocimiento facial utiliza algoritmos de IA y ML para detectar rostros humanos desde el fondo. El algoritmo generalmente comienza buscando ojos humanos, seguido de cejas, nariz, boca, fosas nasales e iris. Una vez que se capturan todas las características faciales, las validaciones adicionales que utilizan grandes conjuntos de datos que contienen imágenes tanto positivas como negativas confirman que se trata de un rostro humano. Algunas de las técnicas comunes utilizadas para el reconocimiento facial se basan en características, en apariencia, en conocimiento y en coincidencia de plantillas. Cada uno de estos métodos tiene sus ventajas y desventajas.

Los métodos basados ​​en características se basan en características como los ojos o la nariz para detectar una cara. Los resultados de este método pueden variar según el ruido y la luz. Además, los métodos basados ​​en la apariencia utilizan análisis estadísticos y aprendizaje automático para hacer coincidir las características de las imágenes faciales.

En un enfoque basado en el conocimiento, un rostro se reconoce según reglas predefinidas. Esto podría ser un desafío considerando los esfuerzos necesarios para definir reglas bien definidas. Mientras que los métodos de coincidencia de plantillas comparan imágenes con patrones o características faciales almacenados previamente y correlacionan los resultados para detectar una cara. Sin embargo, este método no aborda las variaciones de escala, pose y forma.

La Inteligencia Artificial ofrece una multitud de oportunidades e infinitas posibilidades para trabajar por el mejoramiento del mundo. Sin embargo, es fundamental prestar atención a la ética y la privacidad de las personas al tratar con datos. El almacenamiento de datos , la gestión y la seguridad son otros aspectos que jugarán un papel importante para que estas tecnologías sean invasivas.

¡Gracias! Nos vemos en otro tutorial.