inteligencia artificial colombia
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Lo que necesitas saber sobre la inteligencia artificial

¿Qué es inteligencia artificial?

pensar en resolución de problemas
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¿Qué es inteligencia artificial?

También conocida por las siglas IA, está relacionada a la simulación tecnológica de la inteligencia humana a través de máquinas programadas con algoritmos que simulan los procesos del pensamiento humano, imitando sus acciones con métodos de aprendizaje automático para la resolución de problemas.

Historia de la IA

A finales de los años 20 y principios de los 30´s, cuando las máquinas comenzaron a realizar trabajos de granja y en fábricas, hubo un gran aumento ante el miedo de la automatización. Entre 1950 y 1960 el miedo volvió, el presidente Kennedy sentenció a la automatización como el desafío más importante. “Las computadoras y la automatización corren el riesgo de un gran desempleo y malestar social”. 

En Estados Unidos, durante la década de los 80’s, se inició la propagación de los cajeros automáticos, causando protestas por los trabajadores del sector ante la posible pérdida de sus empleos a causa de las nuevas máquinas. Ya en los años 90’s, se inició la comercialización y masificación de las computadoras para el hogar, y a su vez, el uso del servicio de internet.

Después del 2010, comenzó el boom de los hogares inteligentes (Smart Homes) y del aprendizaje automático (machine learning), impulsando la tendencia mundial del uso de la inteligencia artificial, relacionada a productos como chatbots y diferentes aplicaciones inteligentes. Durante los próximos 10 años, hubo una gran revolución ante la automatización industrial, causando que las máquinas autómatas reemplacen distintos trabajos pero a su vez, promoviendo la aparición de nuevas profesiones.

sin temor a la automatización
sin temor a la automatización
ejemplos en las industrias
ejemplos en las industrias

Ejemplos de IA en las industrias

Los seres humanos hemos incrementado el progreso en varios campos, sin embargo, con el tiempo los trabajos se han vuelto cada vez más especializados pero también más predecibles. Por el momento, incluso las mejores máquinas no son tan buenas en trabajos complejos y altamente calificados, pero pueden repetir correctamente esas tareas predecibles.

Las máquinas digitales hacen esto a través del aprendizaje automático (machine learning), lo que les permite adquirir nuevas habilidades a través del análisis de datos. Estas máquinas están mejorando en el descubrimiento de patrones en los datos, y esto ha sido posible gracias al acceso que tienen a una gran cantidad de información sobre las cosas que queremos mejorar.

La inteligencia artificial está mejorando porque, en los últimos años, hemos recopilado datos sobre casi todo. Ahora tenemos información sobre trabajos, transporte, ventas, comportamiento, patrones climáticos, registros médicos e incluso las decisiones que tomamos. Por ello, los modelos de aprendizaje son utilizados en problemas donde la programación de reglas fijas tradicional está limitada o en donde no es posible extraer de manera explícita las reglas; por ejemplo, cómo distinguir un perro de un gato, o cómo reconocer el rostro de una persona conocida.

¿Cómo programar inteligencia artificial? 

Los modelos de inteligencia artificial se generan a partir de programas que “simulan” la inteligencia humana, es decir, que poseen la capacidad de entrenarse y aprender. Esto implica que quien desarrolla un modelo de IA, no programa al modelo en su totalidad, sino que define una estructura general con base en la necesidad del cliente y los datos disponibles para que aprenda a partir de estos.

Esta estructura se compone de parámetros modificables que se ajustan a través de algoritmos matemáticos aplicados a los mismos datos. 

Mientras en un programa tradicional se tienen las entradas de datos y se programan las reglas para transformar dichas entradas en las salidas deseadas; en un modelo de inteligencia artificial, el objetivo es determinar dichas reglas. A través de diferentes métodos que le permiten al modelo aprender las reglas y patrones en los datos de entrada sin haber sido explícitamente programados.

programando un modelo ml
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inteligencia artificial en colombia
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Pasos para implementar un modelo de IA

Implementar un modelo de inteligencia artificial requiere de un proceso distinto a la programación tradicional, principalmente porque estos modelos se alimentan de datos y de acuerdo al problema en particular que se esté tratando, los métodos usados en cada caso pueden variar. 

Para comenzar, es necesario que el científico de datos tenga un entendimiento completo del problema a solucionar, para así aplicar la técnica pertinente. Una vez seleccionado el algoritmo más apropiado para generar el modelo, el siguiente paso es la curación de datos donde el científico de datos explora, extrae y transforma el dataset que va a usar para adaptarlos a la necesidad del modelo.

Una vez entrenado el modelo, se seleccionan los requerimientos que medirán el desempeño de este al solucionar el problema, para así iniciar la fase de implementación. Si su alcance se considera suficiente, el modelo pasa a producción, de lo contrario, se repiten los pasos anteriores hasta lograr un resultado satisfactorio.

Inteligencia artificial ventajas y desventajas

El trabajo está cambiando y debe continuar hacia el fortalecimiento de la fuerza laboral y los sistemas de apoyo al mercado. Las consecuencias de estos cambios por la inteligencia artificial, ya sea afectando un gran número de trabajos o una economía próspera en la que todos participan, dependen de las políticas implementadas.

Una economía próspera requiere de una inversión sustancial en nuevas tecnologías y sistemas públicos para garantizar que el trabajo humano futuro sea de alta calidad, con salarios dignos, seguridad y beneficios a los trabajadores. En los próximos años, los cambios tecnológicos pueden tener un impacto significativo en la necesidad de formación y educación. Se espera que los trabajadores tengan que volver a capacitarse continuamente a lo largo de sus vidas.

ventajas y desventajas
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