Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático

La inteligencia artificial (AI) trae consigo una promesa de interacción genuina de persona a máquina. Cuando las máquinas se vuelven inteligentes, pueden entender las solicitudes, conectar puntos de datos y sacar conclusiones. Pueden razonar, observar y planificar.

Considerar:

• ¿Te vas de viaje mañana? Tu dispositivo inteligente ofrecerá automáticamente informes meteorológicos y alertas de viaje para la ciudad de destino.
• ¿Estás planeando una gran celebración de cumpleaños? Tu bot inteligente te ayudará con las invitaciones, harás reservas y te recordará que recojas el pastel.

Claramente, no se habla de mayordomos robóticos, se habla de un nuevo nivel de cognición en el campo de la inteligencia artificial que se ha convertido en verdaderamente útil en nuestras vidas.

En este artículo exploraremos los componentes básicos de la inteligencia artificial y describiremos cómo estás innovaciones tecnológicas se han combinado para ayudar a las máquinas a ser más inteligentes.

Historia

La inteligencia artificial originalmente se propuso hacer que las computadoras fueran más útiles y más capaces de razonar independientemente.

La mayoría de los historiadores remontan el nacimiento de la IA a un proyecto de investigación de Dartmouth en 1956 que exploró temas como la resolución de problemas y los métodos simbólicos. En la década de 1960, el Departamento de Defensa de los Estados Unidos se interesó en este tipo de trabajo y aumentó el enfoque en el entrenamiento de computadoras para imitar el razonamiento humano.

Por ejemplo, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) completó proyectos de mapeo de calles en la década de 1970.  DARPA produjo asistentes personales inteligentes en 2003, mucho antes de que Google, Amazon o Microsoft abordaran proyectos similares.

Este trabajo allanó el camino para la automatización y el razonamiento formal que vemos en las computadoras hoy en día.

Diferencias clave entre la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML)

¿Qué permite?

• La inteligencia artificial es una tecnología que permite a una máquina simular el comportamiento humano.
• El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que permite a una máquina aprender automáticamente de datos pasados sin programar explícitamente.

Objetivo.

• El objetivo de la IA es hacer un sistema informático inteligente como los humanos para resolver problemas complejos.
• El objetivo de ML es permitir que las máquinas aprendan de los datos para que puedan dar una salida precisa.

Ejemplos.

• Las principales aplicaciones de la IA son Siri, atención al cliente utilizando catboats, Sistema Experto, Juego online, Robot humanoide inteligente, etc.
• Las principales aplicaciones del aprendizaje automático son el sistema de recomendación en línea, los algoritmos de búsqueda de Google, las sugerencias de etiquetado automático de amigos de Facebook, etc.

¿Dónde estamos hoy?

Estamos en un punto de donde sin notarlo, gran porcentaje de la población hace uso de ambas tecnologías, mismas que podemos verlas en el cuidado de la salud, pues la efectividad del tratamiento se puede determinar más rápidamente. En el comercio minorista, los artículos complementarios se pueden sugerir más rápidamente. En finanzas, el fraude se puede prevenir en lugar de simplemente detectarlo. Y mucho más.

En cada uno de estos ejemplos, la máquina entiende qué información se necesita, analiza las relaciones entre todas las variables, formula una respuesta y la comunica automáticamente con opciones para consultas de seguimiento.

Tenemos décadas de investigación en inteligencia artificial para agradecer por donde estamos hoy. Y tenemos décadas de interacciones inteligentes entre humanos y máquinas por venir.

Conclusiones

Como conclusión puedo decir que ambas tecnologías innovadoras vienen causando mucho revuelo en la actualidad, y por una buena razón. Están ayudando a las organizaciones a optimizar los procesos y descubrir datos para tomar mejores decisiones comerciales. Están avanzando en casi todas las industrias ayudándoles a trabajar de manera más inteligente, y se están convirtiendo en tecnologías esenciales para que las empresas mantengan una ventaja competitiva.

Estas tecnologías son responsables de capacidades como las funciones de reconocimiento facial en teléfonos inteligentes, experiencias de compra en línea personalizadas, asistentes virtuales en los hogares e incluso el diagnóstico médico de enfermedades.

La demanda de estas tecnologías está en auge, inclusive se espera que el número promedio de proyectos de IA se triplique con creces en los próximos dos años. La IA y el ML, que alguna vez fueron los temas de la ciencia ficción hace décadas, se están convirtiendo en algo común hoy en día.