La inteligencia artificial permite la creación de soluciones eficaces para muchos tipos de problemas.
Las aplicaciones de la inteligencia artificial pueden exhibir características humanas para analizar el mundo que los rodea, realizar predicciones o inferencias, y actuar en consecuencia de formas inimaginables similar a los humanos.
Pero este poder, conlleva responsabilidades. Como desarrollador de soluciones de inteligencia artificial, debe aplicar principios que garanticen que todos los usuarios se beneficien de la inteligencia artificial, sin excluir a ningún individuo o sector de la sociedad.
¿Qué es la inteligencia artificial?
En pocas palabras, la inteligencia artificial es la creación de software que imita comportamientos y capacidades humanas. Entre los elementos clave se incluyen los siguientes:
- Aprendizaje automático: a menudo es la base de un sistema de IA y es la forma de «enseñar» a un modelo informático a realizar predicciones y obtener conclusiones a partir de los datos como clasificar variables.
- Detección de anomalías: la capacidad de detectar automáticamente errores o actividades inusuales en un sistema.
- Visión informática: la capacidad del software de interpretar el mundo visualmente a través de cámaras, vídeos e imágenes.
- Procesamiento de lenguaje natural: la capacidad de un equipo de interpretar el lenguaje escrito o hablado, y responder.
- IA conversacional: la capacidad de un «agente» de software para participar en una conversación.
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Funcionamiento del aprendizaje automático
Algunos de los ejemplos de inteligencia artificial mas utilizados incluye tecnologia como:
El aprendizaje automático es la base de la mayoría de soluciones de inteligencia artificial.
Entonces, ¿cómo aprenden las máquinas?
La respuesta es: a partir de los datos. En el mundo actual, se crean enormes volúmenes de datos en el transcurso de la vida cotidiana. A partir de los mensajes de texto, los correos electrónicos y las publicaciones en redes sociales a las que se envían las fotografías y vídeos que se toman en los teléfonos, se generan cantidades masivas de información. Millones de sensores crean todavía más datos en hogares, automóviles, ciudades, infraestructura de transporte público y fábricas.
Los científicos de datos pueden usar todos esos datos para entrenar modelos de Machine Learning que pueden realizar predicciones e inferencias en función de las relaciones que encuentran en los datos.
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Descripción de la detección de anomalías
Imagine que va a crear un sistema de software para supervisar las transacciones de tarjetas de crédito y detectar patrones de uso inusuales que podrían indicar fraudes. O bien, una aplicación que realiza el seguimiento de la actividad en una línea de producción automatizada e identifica los errores. O bien, un sistema de telemetría de coches de carreras que usa sensores para advertir de forma proactiva a los ingenieros sobre posibles errores mecánicos antes de que se produzcan.
Estos tipos de escenarios se pueden solucionar mediante la detección de anomalías, una técnica basada en el aprendizaje automático que analiza los datos en el tiempo e identifica cambios inusuales.
Ahora se verá cómo la detección de anomalías podría ayudar en el escenario de los coches de carreras.
- Los sensores del coche recopilan datos de telemetría, como la revoluciones del motor, la temperatura de los frenos, etc.
- Un modelo de detección de anomalías está entrenado para comprender las fluctuaciones esperadas en las mediciones de telemetría en el tiempo.
- Si se produce una medida fuera del intervalo normal esperado, el modelo notifica una anomalía, que se puede usar para avisar al ingeniero de carrera, que llamará al piloto para que realice una parada y se solucione el problema antes de que tenga que abandonar.
Descripción de la visión informática
La visión informática es un área de la inteligencia artificial que trata el procesamiento visual. Ahora se explorarán algunas de las posibilidades que ofrece.
Algunos usos específicos:
Detección de objetos
Clasificación de imagenes
Análisis de imágenes
Detección de rostros
Detección de textos y OCR
Descripción del procesamiento de lenguaje natural
El procesamiento de lenguaje natural (PNL) es el área de la inteligencia artificial que se ocupa de crear software capaz de entender el lenguaje escrito y hablado.
PNL permite crear software que puede hacer lo siguiente:
- Analizar e interpretar texto en documentos, mensajes de correo electrónico y otros orígenes los cuales generalmente se encuentran administrados por un gestor documental.
- Interpretar el lenguaje hablado y sintetizar las respuestas del habla.
- Traducir automáticamente frases habladas o escritas entre idiomas.
- Interpretar comandos y determinar las acciones apropiadas.
Descripción de la IA de conversación
Inteligencia artificial de conversación es el término que se usa para describir soluciones en las que los agentes de inteligencia artificial participan en conversaciones con humanos. Normalmente, las soluciones de inteligencia artificial de conversación usan bots para controlar los diálogos con los usuarios. Estos diálogos pueden tener lugar a través de interfaces de sitio web, correo electrónico, plataformas de medios sociales, sistemas de mensajería, llamadas telefónicas y otros canales.
Los bots pueden ser la base de soluciones de inteligencia artificial para:
- Soporte técnico de productos o servicios para clientes.
- Sistemas de reservas para restaurantes, líneas aéreas, cines y otras empresas basadas en citas.
- Consultas de atención sanitaria y autodiagnóstico.
- Domótica y asistentes digitales personales.
