¿Qué es la Inteligencia Artificial? Introducción, historia y tipos de IA

¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

AI (Inteligencia Artificial) es la capacidad de una máquina para realizar funciones cognitivas como lo hacen los humanos, como percibir, aprender, razonar y resolver problemas. El punto de referencia para la IA es el nivel humano relacionado con el razonamiento, el habla y la visión.

En este Tutorial de inteligencia artificialAprenderá los siguientes conceptos básicos de IA:

Introducción a los niveles de inteligencia artificial

En la actualidad, la IA se utiliza en casi todas las industrias, lo que otorga una ventaja tecnológica a todas las empresas que integran IA a gran escala. Según McKinsey, la IA tiene el potencial de crear 600 mil millones de dólares de valor en el comercio minorista y aportar un 50 por ciento más de valor incremental en la banca en comparación con otras técnicas de análisis. En el transporte y la logística, el aumento potencial de los ingresos es del 89 por ciento más.

En concreto, si una organización utiliza IA para su equipo de marketing, puede automatizar tareas rutinarias y repetitivas, lo que permite al representante de ventas centrarse en la construcción de relaciones, la captación de clientes potenciales, etc. Una empresa llamada Gong ofrece un servicio de inteligencia de conversaciones. Cada vez que un representante de ventas realiza una llamada telefónica, la máquina graba, transcribe y analiza el chat. El vicepresidente puede utilizar el análisis y la recomendación de IA para formular una estrategia ganadora.

En pocas palabras, la IA proporciona tecnología de vanguardia para manejar datos complejos que un ser humano no puede manejar. La IA automatiza los trabajos redundantes, lo que permite que un trabajador se concentre en las tareas de alto nivel y valor agregado. Cuando la IA se implementa a gran escala, conduce a una reducción de costos y un aumento de los ingresos.

Historia de la inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial es una palabra de moda hoy en día, aunque este término no es nuevo. En 1956, expertos de vanguardia de diferentes orígenes decidieron organizar un proyecto de investigación de verano sobre IA. Cuatro mentes brillantes lideraron el proyecto; John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Universidad de Harvard), Nathaniel Rochester (IBM) y Claude Shannon (Laboratorios Bell Telephone).

Aquí está una breve historia de la Inteligencia Artificial:

Objetivos de la inteligencia artificial

Estos son los principales objetivos de la IA:

• Le ayuda a reducir la cantidad de tiempo necesario para realizar tareas específicas.
• Facilitar la interacción de los humanos con las máquinas.
• Facilitar la interacción persona-computadora de una manera más natural y eficiente.
• Mejorar la precisión y rapidez de los diagnósticos médicos.
• Ayudar a las personas a aprender nueva información más rápidamente.
• Mejorar la comunicación entre humanos y máquinas.

Subcampos de la Inteligencia Artificial

A continuación, se muestran algunos subcampos importantes de la Inteligencia Artificial:

Aprendizaje automático (Machine learning & LLM): El aprendizaje automático es el arte de estudiar algoritmos que aprenden de ejemplos y experiencias. El aprendizaje automático se basa en la idea de que se identificaron algunos patrones en los datos y se utilizaron para realizar predicciones futuras. La diferencia con las reglas de codificación rígida es que la máquina aprende a encontrar dichas reglas.

Aprendizaje profundo: El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático. El aprendizaje profundo no significa que la máquina aprenda conocimientos más profundos; utiliza diferentes capas para aprender de los datos. La profundidad del modelo está representada por el número de capas del modelo. Por ejemplo, el modelo Google LeNet para reconocimiento de imágenes cuenta con 22 capas.

Procesamiento natural del lenguaje: Una red neuronal es un grupo de unidades de E/S conectadas donde cada conexión tiene un peso asociado con sus programas informáticos. Le ayuda a crear modelos predictivos a partir de grandes bases de datos. Este modelo se basa en el sistema nervioso humano. Puede utilizar este modelo para realizar comprensión de imágenes, aprendizaje humano, habla por computadora, etc.

Sistemas expertos: Un sistema experto es un sistema informático de toma de decisiones interactivo y fiable que utiliza hechos y heurísticas para resolver problemas complejos de toma de decisiones. También se considera el nivel más alto de inteligencia humana. El objetivo principal de un sistema experto es resolver los problemas más complejos en un dominio específico.

Lógica difusa: La lógica difusa se define como una forma lógica de muchos valores que puede tener valores de verdad de variables en cualquier número real entre 0 y 1. Es el concepto de verdad parcial. En la vida real, podemos encontrarnos con una situación en la que no podemos decidir si la afirmación es verdadera o falsa.

Tipos de inteligencia artificial

Hay tres tipos principales de inteligencia artificial: basada en reglas, árbol de decisión y redes neuronales.

• La IA estrecha es un tipo de IA que le ayuda a realizar una tarea dedicada con inteligencia.
• La IA general es un tipo de inteligencia artificial que puede realizar cualquier tarea intelectual de manera eficiente como un humano.
• La IA basada en reglas se basa en un conjunto de reglas predeterminadas que se aplican a un conjunto de datos de entrada. Luego, el sistema produce la salida correspondiente.
• La IA de árbol de decisiones es similar a la IA basada en reglas en que utiliza conjuntos de reglas predeterminadas para tomar decisiones. Sin embargo, el árbol de decisión también permite ramificaciones y bucles para considerar diferentes opciones.
• Super AI es un tipo de IA que permite a las computadoras comprender el lenguaje humano y responder de forma natural.
• La inteligencia robótica es un tipo de IA que permite que los robots tengan capacidades cognitivas complejas, incluido el razonamiento, la planificación y el aprendizaje.

IA versus aprendizaje automático

La mayoría de nuestros teléfonos inteligentes, dispositivos de uso diario e incluso Internet utilizan inteligencia artificial. Muy a menudo, las grandes empresas utilizan la IA y el aprendizaje automático indistintamente cuando quieren anunciar su última innovación. Sin embargo, el aprendizaje automático y la IA son diferentes en algunos aspectos.

La IA (inteligencia artificial) es la ciencia de entrenar máquinas para realizar tareas humanas. El término se inventó en la década de 1950, cuando los científicos comenzaron a explorar cómo las computadoras podían resolver problemas por sí solas.

La inteligencia artificial es una computadora a la que se le otorgan propiedades similares a las humanas. Tomemos nuestro cerebro; Funciona sin esfuerzo y sin problemas para calcular el mundo que nos rodea. La Inteligencia Artificial es el concepto de que una computadora puede hacer lo mismo. Se puede decir que la IA es una gran ciencia que imita las aptitudes humanas.

El aprendizaje automático es un subconjunto distinto de la IA que entrena a una máquina para aprender. Los modelos de aprendizaje automático buscan patrones en los datos e intentan llegar a conclusiones. En pocas palabras, la máquina no necesita ser programada explícitamente por personas. Los programadores dan algunos ejemplos y la computadora aprenderá qué hacer a partir de esas muestras.

Lea también la diferencia entre aprendizaje profundo y aprendizaje automático frente a IA, haz clic aquí.

¿Dónde se utiliza la IA? Ejemplos

Ahora, en este tutorial de IA para principiantes, aprenderemos varias aplicaciones de la IA:

La IA tiene amplias aplicaciones.

• La Inteligencia Artificial se utiliza para reducir o evitar tareas repetitivas. Por ejemplo, la IA puede repetir una tarea continuamente, sin fatigarse. La IA nunca descansa y es indiferente a la tarea a realizar.
• La inteligencia artificial mejora un producto existente. Antes de la era del aprendizaje automático, los productos principales se basaban en reglas fijas. Las empresas introdujeron la inteligencia artificial para mejorar la funcionalidad del producto en lugar de empezar desde cero para diseñar nuevos productos. Puedes pensar en una imagen de Facebook. Hace unos años, tenías que etiquetar a tus amigos manualmente. Hoy en día, con la ayuda de la IA, Facebook te ofrece la recomendación de un amigo.

La IA se utiliza en todas las industrias, desde el marketing hasta la cadena de suministro, las finanzas y el sector de procesamiento de alimentos. Según una encuesta de McKinsey, los servicios financieros y las comunicaciones de alta tecnología están liderando los campos de la IA.

¿Por qué la IA está en auge ahora?

Ahora, en este tutorial de pruebas de Inteligencia Artificial, aprendamos por qué la IA está en auge ahora. Entendamos por el siguiente diagrama.

Una red neuronal existe desde los años noventa con el artículo fundamental de Yann LeCun. Sin embargo, comenzó a hacerse famoso alrededor del año 2012. Su popularidad se explica por tres factores críticos:

1. Ferretería
2. Data
3. Algoritmo

El aprendizaje automático es un campo experimental, lo que significa que necesita datos para probar nuevas ideas o enfoques. Con el auge de Internet, los datos se volvieron más fácilmente accesibles. Además, empresas gigantes como NVIDIA y AMD han desarrollado chips gráficos de alto rendimiento para el mercado de los juegos.

Ferretería

En los últimos veinte años, la potencia de las CPU ha aumentado enormemente, lo que permite al usuario entrenar un pequeño modelo de aprendizaje profundo en cualquier ordenador portátil. Sin embargo, se necesita una máquina más potente para procesar un modelo de aprendizaje profundo para la visión artificial o el aprendizaje profundo. Gracias a la inversión de NVIDIA y AMD, está disponible una nueva generación de GPU (unidades de procesamiento gráfico). Estos chips permiten realizar cálculos en paralelo y la máquina puede dividir los cálculos en varias GPU para acelerar los cálculos.

Por ejemplo, con una NVIDIA TITAN X, se necesitan dos días para entrenar un modelo llamado ImagenNet En comparación con las semanas que tarda una CPU tradicional, las grandes empresas utilizan clústeres de GPU para entrenar modelos de aprendizaje profundo con NVIDIA Tesla K80 porque ayuda a reducir el costo del centro de datos y ofrece un mejor rendimiento.

Data

El aprendizaje profundo es la estructura del modelo y los datos son el fluido para darle vida. Los datos impulsan la inteligencia artificial. Sin datos no se puede hacer nada. Las últimas tecnologías han superado los límites del almacenamiento de datos y es más fácil que nunca almacenar una gran cantidad de datos en un centro de datos.

La revolución de Internet hace que la recopilación y distribución de datos esté disponible para alimentar los algoritmos de aprendizaje automático. Si estás familiarizado con Flickr, Instagram o cualquier otra aplicación con imágenes, puedes adivinar su potencial de IA. Hay millones de imágenes con etiquetas disponibles en estos sitios web. Esas imágenes pueden entrenar un modelo de red neuronal para reconocer un objeto en la imagen sin la necesidad de recopilar y etiquetar los datos manualmente.

La inteligencia artificial combinada con datos es el nuevo oro. Los datos son una ventaja competitiva única que ninguna empresa debería descuidar, y la IA proporciona las mejores respuestas a partir de sus datos. Cuando todas las empresas puedan tener las mismas tecnologías, la que tenga datos tendrá una ventaja competitiva. Para dar una idea, el mundo crea alrededor de 2.2 exabytes, o 2.2 millones de gigabytes, cada día.

Una empresa necesita fuentes de datos excepcionalmente diversas para encontrar patrones y aprender en un volumen sustancial.

Algoritmo

El hardware es más potente que nunca, los datos son fácilmente accesibles, pero una cosa que hace que la red neuronal sea más confiable es el desarrollo de algoritmos más precisos. Las redes neuronales primarias son una matriz de multiplicación simple sin propiedades estadísticas profundas. Desde 2010, se han realizado descubrimientos notables para mejorar la red neuronal.

La inteligencia artificial utiliza un algoritmo de aprendizaje progresivo para que los datos realicen la programación. Esto significa que la computadora puede aprender por sí sola a realizar distintas tareas, como encontrar anomalías o convertirse en un chatbot.

Resum

• La IA es una forma completa de Inteligencia artificial: la ciencia de entrenar máquinas para imitar o reproducir tareas humanas.
• Un científico puede utilizar diferentes métodos para entrenar una máquina. Al comienzo de la era de la IA, los programadores escribían programas codificados, escribiendo cada posibilidad lógica que la máquina podía enfrentar y cómo responder.
• Cuando un sistema se vuelve complejo, se vuelve difícil gestionar las reglas. Para superar este problema, la máquina puede usar datos para aprender a manejar todas las situaciones de un entorno determinado.
• La característica más importante de tener una IA poderosa es que tiene suficientes datos con una heterogeneidad considerable. Por ejemplo, una máquina puede aprender diferentes idiomas siempre que tenga suficientes palabras para aprender.
• La IA es la nueva tecnología de vanguardia. Los inversores de riesgo invierten miles de millones de dólares en empresas emergentes o proyectos de IA, y McKinsey estima que la IA puede impulsar cada industria a una tasa de crecimiento de al menos dos dígitos.
• La IA general, la IA basada en reglas, la IA basada en árboles de decisión y la superIA son tipos de inteligencia artificial. Muchos de estos conceptos se aplican en la creación de chatbots de IA. Si te interesa, puedes obtener más información sobre cómo se implementan estos principios en algunos de los mejores chatbots de IA disponible hoy.

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