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¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)? La IA (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 en términos de razonamiento, habla y visión. En este tutorial de Inteligencia Artificial, aprenderás los siguientes conceptos básicos de IA: Introducción a los Niveles de Inteligencia Artificial Hoy en día, la IA se utiliza en casi todas las industrias, dándole una ventaja tecnológica a todas las empresas que integran la 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 generar un 50 por ciento más de valor incremental en la banca en comparación con otras técnicas de análisis. En transporte y logística, el aumento potencial de ingresos es mayor. Concretamente, si una organización utiliza la IA para su equipo de marketing, puede automatizar tareas mundanas y repetitivas, permitiendo que el representante de ventas se enfoque en la construcción de relaciones, el fomento de leads, etc. Una empresa llamada Gong ofrece un servicio de inteligencia conversacional. Cada vez que un representante de ventas realiza una llamada telefónica, la máquina graba, transcribe y analiza la conversación. El VP puede utilizar análisis y recomendaciones de IA para formular una estrategia ganadora. En resumen, la IA proporciona tecnología de vanguardia para manejar datos complejos que un ser humano no puede manejar. La IA automatiza trabajos redundantes, permitiendo que un trabajador se enfoque en tareas de alto nivel y con valor agregado. Cuando la IA se implementa a gran escala, conduce a la reducción de costos y el 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 vanguardistas de diferentes ámbitos 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, una breve historia de la Inteligencia Artificial: Año Hitos/Innovaciones 1923 Obra de teatro de Karel Čapek llamada “Rossum’s Universal Robots”, el primer uso de la palabra “robot” en inglés. 1943 Fundamentos de las redes neuronales establecidos. 1945 Isaac Asimov, exalumno de la Universidad de Columbia, utiliza el término Robótica. 1956 John McCarthy utilizó por primera vez el término Inteligencia Artificial. Demostración del primer programa AI en funcionamiento en la Universidad Carnegie Mellon. 1964 La tesis de Danny Bobrow en el MIT mostró cómo las computadoras podían entender el lenguaje natural. 1969 Científicos del Instituto de Investigación de Stanford desarrollaron a Shakey. Un robot equipado con locomoción y resolución de problemas. 1979 Se construyó el primer vehículo autónomo controlado por computadora, Stanford Cart. 1990 Demostraciones significativas en aprendizaje automático. 1997 El programa de ajedrez Deep Blue venció al entonces campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov. 2000 Las mascotas de robot interactivas se han vuelto comercialmente disponibles. El MIT muestra a Kismet, un robot con una cara que expresa emociones. 2006 La IA entró en el mundo empresarial en el año 2006. Empresas como Facebook, Netflix, Twitter comenzaron a utilizar la IA. 2012 Google lanzó una función de aplicación Android llamada “Google now”, que proporciona al usuario con una predicción. 2018 El “Project Debater” de IBM debatió temas complejos con dos maestros debatientes y tuvo un desempeño excepcional. Objetivos de la Inteligencia Artificial Aquí están los principales objetivos de la IA: Ayuda a reducir la cantidad de tiempo necesario para realizar tareas específicas. Facilitar la interacción humano-máquina de una manera más natural y eficiente. Mejorar la precisión y la velocidad 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 Aquí, algunos subcampos importantes de la Inteligencia Artificial: Aprendizaje Automático: 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 algunos patrones en los datos pueden identificarse y utilizarse para predicciones futuras. La diferencia con las reglas predefinidas es que la máquina aprende a encontrar tales 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 se representa por el número de capas en el modelo. Por ejemplo, el modelo Google LeNet para el reconocimiento de imágenes cuenta con 22 capas. Procesamiento del Lenguaje Natural: Una red neuronal es un grupo de unidades de E/S conectadas donde cada conexión tiene un peso asociado con sus programas de computadora. Te ayuda a construir modelos predictivos a partir de bases de datos grandes. Este modelo se basa en el sistema nervioso humano. Puedes utilizar este modelo para llevar a cabo comprensión de imágenes, aprendizaje humano, habla informática, etc. Sistemas Expertos: Un sistema experto es un sistema de toma de decisiones basado en computadora, interactivo y confiable que utiliza hechos y heurísticas para resolver problemas de toma de decisiones complejos. También se considera en el más alto nivel 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 de lógica de muchos valores que puede tener valores de verdad de variables en cualquier número real entre 0 y 1. Se trata del concepto de verdad parcial. En la vida real, podemos encontrarnos con situaciones en las 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 decisiones y redes neuronales. La IA estrecha es un tipo de IA que te ayuda a realizar una tarea específica con inteligencia. La IA general es un tipo de inteligencia IA que puede realizar cualquier tarea intelectual de manera eficiente como un humano. La IA basada en reglas se basa en un conjunto de reglas predefinidas que se aplican a un conjunto de datos de entrada. El sistema produce entonces una salida correspondiente. La IA basada en árbol de decisiones es similar a la IA basada en reglas en el sentido de que utiliza conjuntos de reglas predefinidas para tomar decisiones. Sin embargo, el árbol de decisiones también permite la ramificación y el bucle para considerar diferentes opciones. La IA súper es un tipo de IA que permite a las computadoras entender el lenguaje humano y responder de manera natural. La inteligencia de robots es un tipo de IA que permite a los robots tener habilidades cognitivas complejas, como el razonamiento, la planificación y el aprendizaje. IA Vs Aprendizaje Automático La mayoría de nuestros teléfonos inteligentes, dispositivos diarios o incluso Internet utilizan Inteligencia Artificial. Muy a menudo, la IA y el aprendizaje automático se utilizan indistintamente por las grandes empresas que quieren anunciar sus últimas innovaciones. Sin embargo, el aprendizaje automático y la IA son diferentes en algunos aspectos. La IA: inteligencia artificial- es la ciencia de entrenar a las máquinas para realizar tareas humanas. El término fue inventado 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 humanas. Toma nuestro cerebro; funciona sin esfuerzo y de manera fluida 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 ciencia amplia 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 y tratan de concluir. En resumen, la máquina no necesita ser programada explícitamente por las personas. Los programadores dan algunos ejemplos, y la computadora va a aprender qué hacer a partir de esos ejemplos. ¿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 fatiga. 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 construían sobre reglas de código duro. 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 sugiere amigos. La IA se utiliza en todas las industrias, desde marketing hasta cadena de suministro, finanzas, 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 está creciendo la IA ahora? Ahora, en este tutorial de prueba de Inteligencia Artificial, aprendamos por qué la IA está creciendo ahora. Entendamos mediante el siguiente diagrama. Una red neuronal ha estado presente desde los años noventa con el documento seminal de Yann LeCun. Sin embargo, comenzó a hacerse famosa alrededor del año 2012. Explicado por tres…«`