Inteligencia Artificial

Al pensar en la IA, algunas preguntas que nos pueden venir a la mente son ¿por qué la IA es tan importante? ¿por qué tantas grandes empresas tecnológicas están enfocando sus esfuerzos en el desarrollo y las aplicaciones de herramientas de IA? y ¿por qué se está desarrollando con tanta rapidez?Desde el punto de vista del desarrollo, una razón obvia del crecimiento de la inteligencia artificial es que el poder de procesamiento de los equipos de cómputo ha aumentado exponencialmente, lo que les permite procesar más algoritmos complejos. Éstos son los mismos tipos de algoritmos avanzados que mueve la IA. Por otra parte, los datos son otro elemento importante para el desarrollo de la IA: sin ellos, sería casi imposible crear productos y aplicaciones con esta tecnología.

Tradicionalmente, los datos estructurados se han utilizado con más frecuencia que los no estructurados. Los primeros incluyen la introducción de información, como valores numéricos, fechas, monedas o direcciones; los segundos contienen tipos de datos que son más complicados de analizar, como textos, imágenes y vídeos. Sin embargo, el desarrollo de la inteligencia artificial ha hecho posible examinar más datos no estructurados y los resultados pueden utilizarse para hacer recomendaciones y predicciones.

El método paso a paso que usa una computadora para completar cada tarea. Dado que una computadora entiende mejor en números, los pasos se combinan como ecuaciones matemáticas, por ejemplo: «Si x = 1, entonces…».

El uso de redes neuronales que consisten en muchas capas de millones de neuronas artificiales. El aprendizaje profundo es perfecto para proyectos que involucran conjuntos de datos gigantes y complejos.

Disciplina que examina los diversos procesos del cerebro humano, como la lingüística, el procesamiento de información y la toma de decisiones. Su objetivo es descubrir más acerca de la cognición.

Un sinónimo utilizado comúnmente para definir la inteligencia artificial, en especial por parte de IBM.

La capacidad del software de convertir datos estructurados en textos escritos de manera comprensible, similares a los de un ser humano, pero a un ritmo mucho más rápido (miles de páginas por segundo). El GLN es una forma de procesamiento de lenguaje natural que ha ido aumentando en popularidad, ya que puede utilizarse para producir una amplia variedad de resultados, como descripciones de productos, informes financieros o noticias.

Prueba clásica, desarrollada por el matemático Alan Turing para determinar si una computadora tiene la capacidad de “pensar” como un humano. El test es básicamente un “juego de imitación” en el que una persona intenta averiguar si está comunicándose con una computadora u otra persona.

La tecnología que permite a las computadoras reconocer y convertir el lenguaje hablado en texto.

Término utilizado para referirse a los sistemas de IA que simulan unidades neuronales modelando la forma en que éstas interactúan en el cerebro.

Un sistema informático que exhibe la capacidad de toma de decisiones de un experto humano. Los sistemas expertos se basan en reglas y normalmente usan sentencias condicionales (si…entonces).

La tecnología que permite a las computadoras tener vista y reconocer aquello que ven. Ejemplos de productos que dependen de esta tecnología para funcionar correctamente incluyen aplicaciones de reconocimiento facial, automóviles y drones autónomos. La precisión de la visión artificial ha mejorado significativamente en los últimos años, lo que permite que muchos productos basados en IA puedan “ver”.