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El Futuro de la Inteligencia Artificial. Descúbrelo

El Futuro de la Inteligencia Artificial. Descúbrelo

El Futuro de la Inteligencia Artificial. Descúbrelo. Vamos a mostrarte todo lo que la IA – AI – Machine Learning – Deep Learning puede hacer por ti y tu empresa, para impulsarte al éxito en los negocios.

El campo de la inteligencia artificial avanza rápido. Solo han pasado 8 años desde que comenzó la era moderna del aprendizaje profundo.

Desde la competición ImageNet de 2012El progreso en el campo de la Inteligencia Artificial desde entonces ha sido impresionante e implacable.

En todo caso. Este ritmo vertiginoso solo se está acelerando. Dentro de pocos años, el campo de la IA – Inteligencia Artificial se verá muy diferente al actual. Los métodos que actualmente se consideran de vanguardia habrán quedado obsoletos. Métodos que hoy son incipientes o marginales serán la corriente principal.

¿Cómo será la próxima generación de Inteligencia Artificial? ¿Qué enfoques novedosos de Inteligencia Artificial desbloquearán posibilidades actualmente inimaginables en tecnología y negocios? Vamos a destacar varias áreas emergentes dentro de la IA. Que están preparadas para redefinir la industria. Además de a la sociedad en los próximos años.

Aprendizaje No Supervisado. El Futuro de la Inteligencia Artificial.

El paradigma dominante en el mundo de la IA actual es el aprendizaje supervisado. En el aprendizaje supervisado, los modelos de Inteligencia Artificial aprenden de conjuntos de datos. Que los humanos han seleccionado y etiquetado de acuerdo con categorías predefinidas. El término aprendizaje supervisado proviene del hecho de que los supervisores humanos preparan los datos con anticipación.

Si bien el aprendizaje supervisado ha impulsado un progreso notable en la inteligencia artificial durante la última década. Desde vehículos autónomos hasta asistentes de voz. Tiene serias limitaciones.

El proceso de etiquetar manualmente miles o millones de puntos de datos puede resultar enormemente caro y engorroso. El hecho de que los humanos deben etiquetar los datos a mano antes de que los modelos de aprendizaje automático puedan asimilarlos. Se ha convertido en un importante cuello de botella en la IA.

En lugar de poder explorar y absorber toda la información latente, las relaciones y las implicaciones en un conjunto de datos dado. Los algoritmos supervisados ​​se orientan solo a los conceptos y categorías. Que los investigadores han identificado con anticipación.

Por el contrario. El aprendizaje no supervisado es un enfoque de la inteligencia artificial en el que los algoritmos aprenden de los datos sin etiquetas u orientación proporcionadas por humanos.

Nueva Frontera.

Muchos líderes de inteligencia artificial ven el aprendizaje no supervisado como la próxima gran frontera en la inteligencia artificial.

La próxima revolución de la IA no será supervisada. Las etiquetas son el opio del investigador de aprendizaje automático – machine learning.

¿Cómo funciona el aprendizaje no supervisado? En pocas palabras, el sistema aprende sobre algunas partes del mundo basándose en otras partes del mundo. Al observar el comportamiento, los patrones y las relaciones entre entidades. Por ejemplo, palabras en un texto o personas en un video, el sistema inicia una comprensión general de su entorno. Algunos investigadores resumen esto con la frase predecir todo a partir de todo lo demás.

El aprendizaje no supervisado refleja más de cerca la forma en que los humanos aprenden sobre el mundo. A través de la exploración y las inferencias abiertas. Sin necesidad de las ruedas de entrenamiento del aprendizaje supervisado. Una de sus ventajas fundamentales es que siempre habrá muchos más datos sin etiquetar que datos etiquetados en el mundo (y los primeros son mucho más fáciles de conseguir).

Hay quien prefiere el término estrechamente relacionado aprendizaje auto supervisado. En el aprendizaje auto supervisado. Una parte de la entrada se utiliza como una señal de supervisión para predecir la parte restante de la entrada. Más el conocimiento sobre la estructura del mundo se puede aprender a través del aprendizaje auto-supervisado que de [otros paradigmas de IA]. Porque los datos son ilimitados y la cantidad de retroalimentación proporcionada por cada ejemplo es enorme.

Impacto Transformador.

El aprendizaje no supervisado ya está teniendo un impacto transformador en el procesamiento del lenguaje natural. Ha experimentado un progreso increíble recientemente. Gracias a una nueva arquitectura de aprendizaje no supervisada conocida como Transformer. Que se originó en Google.

Los esfuerzos para aplicar el aprendizaje no supervisado a otras áreas de la Inteligencia Artificial siguen en etapas anteriores. Pero se están logrando avances rápidos.

Muchos investigadores ven el aprendizaje no supervisado como la clave para desarrollar IA a nivel humano. Dominar el aprendizaje no supervisado es el mayor desafío en Machine Learning – Aprendizaje Autónomo e IA de los próximos años.

Aprendizaje Federado. El Futuro de la Inteligencia Artificial.

Uno de los principales desafíos de la era digital es la privacidad de los datos. Dado que los datos son el elemento vital de la inteligencia artificial moderna. Los problemas de privacidad de los datos desempeñan un papel importante (y a menudo limitante) en la trayectoria de la IA.

La inteligencia artificial que preserva la privacidad. Métodos que permiten que los modelos de IA aprendan de los conjuntos de datos sin comprometer su privacidad. Se está convirtiendo en una búsqueda cada vez más importante. Quizás el enfoque más prometedor para la IA que preserva la privacidad es el aprendizaje federado.

El concepto de aprendizaje federado fue formulado por primera vez por investigadores de Google. El interés en el aprendizaje federado se disparó actualmente. 

El enfoque estándar para crear modelos de aprendizaje automático en la actualidad es recopilar todos los datos de entrenamiento en un solo lugar. A menudo en la nube. Y luego entrenar el modelo en los datos. Pero este enfoque no es factible para gran parte de los datos del mundo. Que por razones de privacidad y seguridad no se pueden mover a un depósito de datos central. Esto lo deja fuera de los límites de las técnicas tradicionales de IA.

Nuevo Enfoque.

El aprendizaje federado resuelve este problema al darle la vuelta al enfoque convencional de la IA.

En lugar de requerir un conjunto de datos unificado para entrenar un modelo, el aprendizaje federado deja los datos donde están, distribuidos en numerosos dispositivos y servidores. En su lugar. Se envían muchas versiones del modelo. Una para cada dispositivo con datos de entrenamiento. Y se entrenan localmente en cada subconjunto de datos. Los parámetros del modelo resultantes, pero no los datos de entrenamiento en sí, se envían de vuelta a la nube. Cuando se agregan todos estos minimodelos. El resultado es un modelo general que funciona como si hubiera sido entrenado en todo el conjunto de datos a la vez.

El caso de uso de aprendizaje federado original fue entrenar modelos de inteligencia artificial sobre datos personales distribuidos en miles de millones de dispositivos móviles. Como resumieron esos investigadores. Los dispositivos móviles modernos tienen acceso a una gran cantidad de datos adecuados para los modelos de aprendizaje automático. Sin embargo. Estos datos a menudo son sensibles a la privacidad, son grandes en cantidad. Lo que puede impedir el registro en el centro de datos. Abogamos por una alternativa que deje los datos de entrenamiento distribuidos en los dispositivos móviles. Y alimente un modelo compartido agregando actualizaciones calculadas localmente.

Posibilidades.

La asistencia sanitaria se ha convertido en un campo particularmente prometedor para la aplicación del aprendizaje federado.

Es fácil ver por qué. Por un lado. Existe una enorme cantidad de casos de uso valiosos de IA en la atención médica. Por otro lado. Los datos de salud, especialmente la información de identificación personal de los pacientes. Es extremadamente sensible. Además de una maraña de regulaciones restringe su uso y movimiento. También el aprendizaje federado podría permitir a los investigadores desarrollar herramientas de inteligencia artificial. Para el cuidado de la salud que salvan vidas sin tener que mover los registros médicos confidenciales de su fuente. O exponerlos a violaciones de la privacidad.

Ha surgido una gran cantidad de nuevas empresas interesadas en el aprendizaje federado para la atención médica.

Más allá de la atención médica. El aprendizaje federado puede algún día desempeñar un papel central en el desarrollo de cualquier aplicación de inteligencia artificial que involucre datos sensibles. Desde servicios financieros hasta vehículos autónomos. Desde casos de uso gubernamentales hasta productos de consumo de todo tipo.

Junto con otras técnicas de preservación de la privacidad. Como la privacidad diferencial y el cifrado homomórfico. El aprendizaje federado puede proporcionar la clave para desbloquear el vasto potencial de la IA. Y mitigar el espinoso desafío de la privacidad de los datos.

El aprendizaje federado se convertirá en una parte importante de la pila de tecnología de IA en los próximos años.

Transformer. El Futuro de la Inteligencia Artificial.

Hemos entrado en una era dorada para el procesamiento del lenguaje natural. El lanzamiento de OpenAI de GPT-3. El modelo de lenguaje más poderoso jamás construido. Cautivó además al mundo de la tecnología. También ha establecido un nuevo estándar en procesamiento del lenguaje natural – pnl. Además puede escribir poesía impresionante, generar código html funcional, redactar memorandos de negocios reflexivos, escribir artículos sobre sí mismo y mucho más.

GPT-3 es solo el último (y más grande) de una serie de modelos de PNL de arquitectura similar (BERT de Google, GPT-2 de OpenAI, RoBERTa de Facebook y otros) que están redefiniendo lo que es posible en PNL.

El avance tecnológico clave que subyace a esta revolución en la inteligencia artificial del lenguaje es el Transformer.

Los transformadores se introdujeron en un artículo de investigación del año 2017. Anteriormente. Los métodos de PNL de última generación se basaban en redes neuronales recurrentes (por ejemplo LSTM). Así por definición. Las redes neuronales recurrentes procesan los datos de forma secuencial. Es decir. Una palabra a la vez, en el orden en que aparecen.

Innovación de Futuro.

La gran innovación de Transformer es hacer que el procesamiento del lenguaje sea paralelo. Todos los tokens en un cuerpo de texto dado se analizan al mismo tiempo en lugar de en secuencia. Para respaldar esta paralelización. Transformer depende en gran medida de un mecanismo de inteligencia artificial conocido como atención. Además la atención permite que un modelo considere las relaciones entre las palabras sin importar qué tan separadas estén y para determinar qué palabras y frases en un pasaje son más importantes a las que prestar atención.

¿Por qué es tan valiosa la paralelización? Porque hace que los Transformers sean mucho más eficientes computacionalmente. Lo que significa que se pueden entrenar en conjuntos de datos mucho más grandes. Además GPT-3 se entrenó en aproximadamente con 500 mil millones de palabras y consta de 175 mil millones de parámetros. Empequeñeciendo a cualquier sistema anterior.

Nuevo Mundo de Posibilidades.

Los transformers se han asociado casi exclusivamente con la PNL hasta la fecha. Gracias al éxito de modelos como GPT-3. Pero también se aplica con éxito Transformers a la visión por computadora. Además muchos investigadores de IA creen que este trabajo podría presagiar una nueva era en la visión por computadora.

Si bien las principales empresas de inteligencia artificial como Google y Facebook han comenzado a poner en producción modelos basados ​​en Transformer. La mayoría de las organizaciones se encuentran en las primeras etapas de producción y comercialización de esta tecnología. OpenAI ha anunciado planes para hacer que GPT-3 sea comercialmente accesible a través de API. Lo que podría sembrar un ecosistema completo de nuevas aplicaciones que construyen sobre él.

Transformers servirán como base para toda una nueva generación de capacidades de IA en los próximos años. Comenzando con el lenguaje natural. A pesar de lo emocionante que ha sido la última década en el campo de la inteligencia artificial. Puede llegar a ser solo un preludio de lo que será posible en la próxima década. El Futuro de la Inteligencia Artificial.

Conclusión.

Finalmente. Como has podido ver. El mundo de la Inteligencia Artificial, IA,Machine Learning, Deep Learning, Procesamiento del Lenguaje Natural GPT-3 y Transformer es increíble. Nos espera un presente y futuro cercano prometedor. Que impulsara a las empresa y a la sociedad a nueva cotas de prosperidad.

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