Inteligencia Artificial Aplicaciones Prácticas. Vamos a analizar todos los avances que la Inteligencia Artificial nos ha aportado, nos da actualmente y nos ofrecerá en el futuro cercano.
La Inteligencia Artificial (IA) es el tema candente del momento en la tecnología. Y la fuerza impulsora detrás de la mayoría de los grandes avances tecnológicos de los últimos años.
De hecho, con todo el bombo que se le está dando y las noticias que escuchamos hoy en día. Es fácil olvidar que la IA no es nada tan nuevo. A lo largo del siglo pasado. Se ha transformado de la ciencia ficción al mundo real. La teoría y la informática básica que lo hace posible han existido durante décadas.
Desde los albores de la informática en el principios del siglo 20. Los científicos e ingenieros han entendido que el objetivo final es la construcción de máquinas capaces de pensar y de aprendizaje en la forma en que el cerebro humano lo hace. El más sofisticado sistema de toma de decisiones en el universo conocido.
El aprendizaje profundo de vanguardia de hoy en día que utiliza redes neuronales artificiales es el estado actual de la técnica. Pero ha habido muchos hitos en el camino que lo han hecho posible. Aquí está mi resumen de los que generalmente se consideran los más significativos.
Inteligencia Artificial Aplicaciones Prácticas
1637 – Descartes Hace la Diferencia
Mucho antes de que los robots fueran una característica de la ciencia ficción. El científico y filósofo René Descartes reflexionó sobre la posibilidad de que las máquinas algún día pensaran y tomarán decisiones. Si bien decidió erróneamente que nunca podrían hablar como humanos. Sí identificó una división entre máquinas que algún día podrían aprender sobre la realización de una tarea específica y aquellas que podrían adaptarse a cualquier trabajo. Hoy en día. Estos dos campos son conocidos como IA general y especializada. En muchos sentidos. Preparó el escenario para el desafío de crear Inteligencia Artificial.
1956 – La Conferencia de Dartmouth
Con la aparición de ideas como las redes neuronales y el aprendizaje automático. El profesor John McCarthy de Dartmouth College acuñó el término «inteligencia artificial» y organizó un taller intensivo de verano que reunió a los principales expertos en el campo.
Durante la sesión de lluvia de ideas. Se intentaron establecer un marco para permitir que la exploración académica y el desarrollo de máquinas de «pensamiento» comenzarán. Muchos de los campos que son fundamentales para la vanguardia de la inteligencia artificial de hoy en día. Incluido el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y las redes neuronales, formaban parte de la agenda.
1966 – ELIZA da Voz a las Computadoras
ELIZA, desarrollada en el MIT por Joseph Weizenbaum, fue quizás el primer chatbot del mundo. Y un antepasado directo de Alexa y Siri. ELIZA representó una implementación temprana del procesamiento del lenguaje natural, cuyo objetivo es enseñar a las computadoras a comunicarse con nosotros en lenguaje humano, en lugar de requerir que las programemos en código de computadora o que interactuemos a través de una interfaz de usuario. ELIZA no podía hablar como Alexa. Se comunicaba a través de mensajes de texto, y no era capaz de aprender de sus conversaciones con los humanos. Sin embargo, allanó el camino para los esfuerzos posteriores para romper la barrera de comunicación entre las personas y las máquinas.
1980 – XCON y el Auge de la IA Útil
El sistema de aprendizaje experto XCON de Digital Equipment Corporation se implementó en 1980 y, en 1986, se le atribuyó la generación de ahorros anuales para la compañía de 40 millones de dólares. Esto es significativo porque hasta este punto los sistemas de inteligencia artificial se consideraban en general como impresionantes hazañas tecnológicas con una utilidad limitada en el mundo real. Ahora estaba claro que la implementación de máquinas inteligentes en el negocio había comenzado: en 1985 las corporaciones gastan 1.000 millones de dólares al año en sistemas de inteligencia artificial.
1988 – Un Enfoque Estadístico
Los investigadores de IBM publican Un Enfoque Estadístico a la Traducción de Lenguaje. Introduciendo principios de probabilidad en el campo del aprendizaje automático basado en reglas. Abordó el desafío de la traducción automática entre idiomas humanos, francés e inglés.
Esto marcó un cambio en el énfasis en el diseño de programas para determinar la probabilidad de varios resultados basados en la información (datos) en la que están capacitados, en lugar de entrenarlos para determinar las reglas. A menudo se considera que este es un gran salto en términos de imitar los procesos cognitivos del cerebro humano y constituye la base del aprendizaje automático tal como se utiliza en la actualidad.
1991 – El Nacimiento de Internet
La importancia de esto no puede ser exagerada. En 1991, el investigador del CERN Tim Berners-Lee puso en línea el primer sitio web del mundo y publicó el funcionamiento del protocolo de transferencia de hipertexto (HTTP). Las computadoras se habían conectado para compartir datos durante décadas. Principalmente en instituciones educativas y grandes empresas. Pero la llegada de la red mundial fue el catalizador para que la sociedad en general se conecte al mundo en línea. Dentro de unos pocos años, millones de personas de todas partes del mundo se conectarán, generarán y compartirán datos, el combustible de la IA. A una velocidad que antes era inconcebible.
1997 – Deep Blue Derrota al Campeón Mundial de Ajedrez Garry Kasparov
La supercomputadora de ajedrez de IBM no usó técnicas que se considerarían verdaderas IA según los estándares actuales. Esencialmente. Se basó en métodos de «fuerza bruta» para calcular cada opción posible a alta velocidad. En lugar de analizar el juego y aprender sobre el juego. Sin embargo, era importante desde un punto de vista publicitario: llamar la atención sobre el hecho de que las computadoras evolucionan muy rápidamente y se volvían cada vez más competentes en actividades en las que los humanos previamente reinaban sin oposición.
2005 – El Gran Desafío DARPA
2005 fue el segundo año en que DARPA celebró su Grand Challenge, una carrera para vehículos autónomos en más de 100 kilómetros de terreno todo terreno en el desierto de Mojave. En 2004, ninguno de los participantes logró completar el recorrido. Sin embargo. Al año siguiente, cinco vehículos avanzaron, y el equipo de la Universidad de Stanford se llevó el premio.
La carrera fue diseñada para estimular el desarrollo de la tecnología de conducción autónoma. Y ciertamente lo hizo. Para 2007, se había construido un entorno urbano simulado para que los vehículos pudieran navegar. Lo que significaba que tenían que ser capaces de lidiar con las normas de tránsito y otros vehículos en movimiento.
2011 – ¡Jeopardy de IBM Watson! Victoria
El motor de computación cognitiva Watson se enfrentó a los jugadores campeones del programa de televisión Jeopardy. Derrotandolos y reclamando un premio de 1 millón de dólares. Esto fue significativo porque, en una década. Deep Blue había demostrado que un juego donde los movimientos se podían describir matemáticamente. Como el ajedrez se podía vencer mediante la fuerza bruta, el concepto de una computadora que golpeaba a los humanos en un lenguaje, el juego de pensamiento creativo era inaudito.
2012 – El Verdadero Poder del Aprendizaje Profundo se Revela al Mundo: las Computadoras Aprenden a Identificar Gatos
Investigadores de Stanford y Google. Incluidos Jeff Dean y Andrew Ng, publican su artículo. Construyendo funciones de alto nivel utilizando el aprendizaje no supervisado a gran escala, basándose en investigaciones previas sobre redes neuronales multicapa conocidas como redes neuronales profundas.
Su investigación exploró el aprendizaje no supervisado. Lo que elimina la costosa tarea de etiquetar manualmente los datos antes de poder utilizarlos para entrenar los algoritmos de aprendizaje automático. Aceleraría el ritmo del desarrollo de la inteligencia artificial y abrirá un nuevo mundo de posibilidades a la hora de construir máquinas para realizar trabajos que, hasta entonces, solo los humanos podían hacer.
Específicamente, destacaron el hecho de que su sistema se había vuelto altamente competente para reconocer imágenes de gatos.
El documento describe un modelo que permitiría construir una red artificial que contuviera alrededor de mil millones de conexiones. También admitió que. Si bien este fue un paso significativo hacia la construcción de un «cerebro artificial». Aún quedaba mucho camino por recorrer: las neuronas en un cerebro humano tiene una red de alrededor de 10 billones de conexiones.
2015 – Las Máquinas “Ven” Mejor que los Humanos
Los investigadores que estudian el desafío anual de ImageNet, donde los algoritmos compiten para demostrar su habilidad para reconocer y describir una biblioteca de 1.000 imágenes, declaran que las máquinas ahora están superando a los humanos.
Desde que se lanzó el concurso en 2010. El índice de precisión del algoritmo ganador aumentó de 71.8% a 97.3%. Promoviendo que los investigadores declaren que las computadoras podrían identificar objetos en datos visuales con mayor precisión que los humanos.
2016 – AlphaGo Va a Donde Ninguna Máquina Ha Ido Antes
El juego ha sido durante mucho tiempo un método elegido para demostrar las habilidades de las máquinas pensantes. Y la tendencia continuó en los titulares en 2016 cuando AlphaGo, creado por Deep Mind (ahora una filial de Google) derrotó al campeón mundial de Go, Lee Lee Sedol en cinco partidos. Si bien los movimientos de Go pueden describirse matemáticamente, el gran número de variaciones del juego que se pueden jugar (hay más de 100.000 movimientos de apertura posibles en Go, en comparación con 400 en Ajedrez) hace que el enfoque de fuerza bruta sea poco práctico. AlphaGo usó redes neuronales para estudiar el juego y aprender a medida que jugaba.
2018 – Automóviles Conducidos por las Carreteras.
El desarrollo de automóviles autónomos es un caso de uso de titulares para la realidad virtual actual. La aplicación que ha capturado la imaginación del público más que ninguna otra. Al igual que la inteligencia artificial que los impulsa. No son algo que haya surgido de la noche a la mañana, a pesar de lo que pueda parecer a alguien que no ha estado siguiendo las tendencias tecnológicas. General Motors predijo la eventual llegada de vehículos sin conductor en la Feria Mundial de 1939. El Coche de Stanford, originalmente construido para explorar cómo podrían funcionar los vehículos lunares. Luego se utilizó como un vehículo de carretera autónomo, debutó en 1961.
Pero no cabe duda de que el 2018 marcó un hito importante. Con el lanzamiento del servicio de taxis de conducción automática de Google Waymo en Phoenix, Arizona. El primer servicio de alquiler de vehículos autónomo comercial, Waymo One, está actualmente en uso por 400 clientes que pagan para ser llevados a sus escuelas y lugares de trabajo dentro de un área de 100 kilómetros cuadrados.
Si bien los operadores humanos actualmente viajan con todos los vehículos. Para monitorear su desempeño y tomar los controles en caso de emergencia, esto sin duda marca un paso significativo hacia un futuro en el que los coches que conducen solos sean una realidad para todos nosotros.
Aplicaciones de Inteligencia Artificial
- Smartphones. Google Assistant, Siri y Alexa.
- Coches Inteligentes y Drones. Tesla y similares.
- Feeds de Redes Sociales.
- Música y servicios de transmisión de medios. Spotify, Netflix o YouTube.
- Videojuegos.
- Red de anuncios en línea.
- Navegación y viajes. Google Maps y Uber.
- Banca y finanzas.
- Domótica. Dispositivos del hogar inteligente.
- Seguridad y Vigilancia. Reconocimiento facial.
Conclusión
Como puede ver, todas nuestras vidas se ven afectadas por la inteligencia artificial a diario. Ya sea que estemos usando nuestros teléfonos inteligentes, navegando por Internet, comprando productos en línea, navegando, perdiendo el tiempo en las redes sociales o escuchando canciones en nuestro servicio de transmisión de música favorito. La inteligencia artificial está afectando nuestras vidas de una manera u otra.
Ahora que ya conoces todo el recorrido de la Inteligencia Artificial y lo que puede hacer para ti. No dudes en comentar y compartir tus ideas con nosotros. Te esperamos…
