Inteligencia artificial

IA o inteligencia artificial es la capacidad que tienen ciertas máquinas de realizar tareas que normalmente requerirían de inteligencia humana.

Se puede  decir que ciertas actividades humanas, como crear algoritmos, resolver problemas matemáticos o incluso conducir un coche demandan inteligencia. Hoy en día existen sistemas computacionales capaz de realizar tales actividades. En ciencias de la computación se dice que sistemas poseen cierto grado de inteligencia artificial.

La inteligencia artificial de Google, definitivamente es unos de los mejores ejemplos que podemos encontrar actualmente. Sus poderosos algoritmos son capaces de ofrecer mejores resultados de búsqueda, encontrar libros, imágenes, traducir textos, reconocer audio, entre muchas otras funciones.

 

¿Qué aplicaciones tiene Inteligencia artificial?

 

La verdad es que IA o AI (Artificial Intelligence) crece que cada día y sus utilidades son infinitas, a groso modo, los sistemas inteligentes se puede emplear para:

 

  • Procesamiento de lenguaje natural: algoritmos capaces de entender y comunicarse con humanos, ya sea de forma oral o escrita. Un ejemplo de esta inteligencia virtual es el asistente de voz Ok Google.

 

  • Recuperación inteligente desde bases de datos: los sistemas de bases de datos almacenan enormes cantidades de información clasificada de acuerdo a ciertos parámetros. La inteligencia artificial es empleado cuando se necesita extraer información específica a través de un determinado razonamiento.

 

  • Sistemas expertos de consultoría: tienen el objetivo de proveer al usuario humano, conclusiones expertas en un área específica. Por ejemplo, el diagnóstico de enfermedades o sugerir estructuras para químicos orgánicos complejos.

 

  • Robótica: es una de las aplicaciones más conocidas de la inteligencia artificial en ingeniería y una de las más interesantes. El objetivo es desarrollar robots capaz de moverse y realizar tareas según un razonamiento “inteligente”.

 

  • Programación automática: consiste en crear programas que sean capaces de tomar una descripción a un nivel muy alto de que lo que debe realizar un código para producir un algoritmo. Este tipo de programas también podrían ser referidos como supercompiladores.

 

  • Problemas combinatorios y de planificación: la IA se utiliza parra encontrar una planificación o combinación óptimo. Por ejemplo, encontrar la combinación óptima en un juego de ajedrez.

 

  • Percepción de problemas: la IA es utilizada para utilizada para desarrollar sistemas computacionales que puedan recibir entradas como imágenes y video, analizarlas y procesarlas.

 

Ventajas de la Inteligencia artificial

 

Entre los beneficios de la IA se pueden destacar:

 

  • Cuando en una corporación la inteligencia humana está sujeta a una o varias personas, la IA evita que se pierda el conocimiento cuando estas personas ya no se encuentren disponibles. Esto será útil tanto tiempo como las decisiones y escenarios permanezcan sin cambios. No obstante, la IA puede adaptarse para aprender nuevas circunstancias.

 

  • Como la mayoría de las automatizaciones, la inteligencia artificial en empresas permite reducir costos y tiempo de personal.

 

  • Los sistemas de IA son útiles cuando no se puede establecer una relación matemática directa entre causa y efecto. Las estrategias de IA son capaces de manejar también efectos cualitativos y cuantitativos.

 

  • Dependiendo de las capacidades computacionales y la complejidad del algoritmos,  la inteligencia artificial favorece una toma de decisiones más rápidas, automatizando el proceso de toma de decisiones.

 

  • Para apreciar estas ventajas, se pueden mencionar muchos ejemplos de inteligencia artificial en la vida diaria, entre ellos el transporte.

 

  • Actualmente hay sistemas inteligentes que utilizan sensores para detectar accidentes y tráfico, por ejemplo.

 

  • Otro ejemplo son los coches modernos que tienen sensores avanzados para la conducción autónoma.

 

Desventajas de la inteligencia artificial

 

  • Muchos autores en inteligencia artificial se refieren a la misma como una cajas negra que procesan la relación entre entradas y salidas basados en un set de datos. De manera, que estas herramientas inteligentes podrían generar fallar ante situaciones no consideradas en esta base de datos.

 

  • Algunos métodos de búsqueda IA, como los algoritmos genéticos podrían no garantizar siempre encontrar la solución óptima.

 

  • Algunos métodos de inteligencia artificial convencional requieren de parámetros de ajustes. En este sentido, podrían no haber una guía para determinar cuales serían los mejores valores.

 

  • En casos donde se ha utilizado la inteligencia artificial para automatizar tareas, puede ser complicado determinar el responsable de eventuales accidentes. Por ejemplo, en un accidente de tráfico, puede surgir la dificulta de determinar si el responsable es el humano o el algoritmo inteligente.

 

¿Cuáles son los métodos de Inteligencia Artificial?

 

Los métodos de inteligencia artificial más conocidos son:

 

  • Redes neuronales artificiales: es un sistema de procesamiento de información compuesto por muchas neuronas o elementos de procesamiento no lineales interconectados densamente. Este sistema es organizado en capas conectadas por medio de pesos entre las capas.

 

  • Sistema de inferencia difusa adaptativo basado en neuronas (ANFIS): esta estrategia de inteligencia artificial híbrida, entre redes neuronales y lógica difusa.

 

  • Programación genética: es un método inteligente que permite la solución problemas a través de la generación automática de algoritmos y expresiones. Esas expresiones se codifican como un árbol genealógico con terminales y nodos.

 

  • Maquinas de soporte vectorial: consiste en utilizar un modelo lineal para implementas condiciones de tipo no lineal a través de un  mapeado no lineal del vector de entrada en el espacio multidimensional.

 

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Referencias

 

  1. Nilsson, N. J. (2014). Principles of artificial intelligence. Morgan Kaufmann.
  2. National Research Council. (2012). Artificial Intelligence Applications of Critical Transportation Issues. Transportation Research Board.
  3. Wang, W. C., Chau, K. W., Cheng, C. T., & Qiu, L. (2009). A comparison of performance of several artificial intelligence methods for forecasting monthly discharge time series. Journal of hydrology, 374(3-4), 294-306.

 

¿Qué es la inteligencia artificial y que aplicaciones tiene hoy en día?

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