Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial funciona combinando grandes cantidades de datos con procesamiento rápido e iterativo y algoritmos inteligentes, permitiendo que el software aprenda automáticamente de patrones o características en los datos.

• El aprendizaje automático automatiza la construcción de modelos analíticos. Utiliza métodos de redes neuronales, estadísticas, investigación operativa y física para encontrar información oculta en datos sin estar explícitamente programados para saber dónde mirar o qué concluir.
• Una red neuronal es un tipo de aprendizaje automático que se compone de unidades interconectadas (como neuronas) que procesa información respondiendo a entradas externas, transmitiendo información entre cada unidad. El proceso requiere múltiples pases en los datos para encontrar conexiones y derivar el significado de datos no definidos.
• El aprendizaje profundo utiliza enormes redes neuronales con muchas capas de unidades de procesamiento, aprovechando los avances en el poder de la computación y técnicas de entrenamiento mejoradas para aprender patrones complejos en grandes cantidades de datos. Las aplicaciones comunes incluyen reconocimiento de imagen y voz.
• La computación cognitiva es un subcampo de la IA que lucha por una interacción natural y humana con las máquinas. Al usar la inteligencia artificial y la computación cognitiva, el objetivo final es que una máquina simule los procesos humanos a través de la capacidad de interpretar las imágenes y el habla, y luego hable coherentemente en respuesta.
• La visión por computadora se basa en el reconocimiento de patrones y el aprendizaje profundo para reconocer lo que está en una imagen o video. Cuando las máquinas pueden procesar, analizar y comprender imágenes, pueden capturar imágenes o videos en tiempo real e interpretar su entorno.
• El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es la capacidad de las computadoras para analizar, comprender y generar lenguaje humano, incluido el habla. La siguiente etapa de PNL es la interacción del lenguaje natural, que permite a los humanos comunicarse con las computadoras utilizando el lenguaje normal y cotidiano para realizar tareas.

Además, varias tecnologías habilitan y admiten AI:

• Las unidades de procesamiento gráfico son clave para la IA porque proporcionan la gran potencia de cómputo necesaria para el procesamiento iterativo. El entrenamiento de redes neuronales requiere big data más poder de cómputo.
• Internet of Things genera cantidades masivas de datos de dispositivos conectados, la mayoría de ellos sin analizar. Automatizar modelos con AI nos permitirá usar más de eso.
  Se están desarrollando algoritmos avanzados y combinándolos de nuevas formas para analizar más datos más rápidamente y en múltiples niveles. Este procesamiento inteligente es clave para identificar y predecir eventos raros, comprender sistemas complejos y optimizar escenarios únicos.
• Las API, o interfaces de procesamiento de aplicaciones , son paquetes portátiles de código que hacen posible agregar la funcionalidad AI a productos existentes y paquetes de software. Pueden agregar capacidades de reconocimiento de imágenes a sistemas de seguridad para el hogar y capacidades de preguntas y respuestas que describen datos, crean subtítulos y titulares, o invocan patrones interesantes y datos sobre los datos.

En resumen, el objetivo de AI es proporcionar un software que pueda razonar sobre la entrada y explicar el resultado. AI proporcionará interacciones similares a las humanas con el software y ofrecerá soporte para la toma de decisiones para tareas específicas, pero no es un reemplazo para los humanos, y no lo será en el corto plazo.