Estos avances tecnológicos han colaborado en el fortalecimiento de la Inteligencia Artificial, según estudios
El aumento del uso de sistemas de Inteligencia Artificial en los proyectos actuales de innovación tecnológica no es una casualidad. Entérate de cuáles son los factores que han hecho que sea factible la implementación de esta tecnología en la actualidad.
El documento “Artificial Intelligence: Intelligent Systems”, de Tutorials Point, explica que la inteligencia es intangible y está compuesta por: Razonamiento, aprendizaje, resolver problemas, percepción e inteligencia linguistica.
De esta definición surge la importancia en la actualidad de la Inteligencia Artificial (AI, en inglés) en la Industria.
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Los sistemas de AI son capaces de recordar grandes cantidades de hechos y ejecutar razonamiento lógico y de probabilidades, además que aprende de manera racional utilizando gigantescas cantidades de datos, las cuales ningún humano podría manejar.
“En pocas palabras, pueden llevar a cabo razonamientos ‘superhumanos’”, comenta el estudio “Science, Technology and Innovation Outlook 2019”, de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OECD).
La AI tiene el potencial de contribuir a la ciencia en varias maneras, como descubrir patrones interesante e inusuales de datos, analizarlos y llevar a cabo una toma de decisiones, añade el documento.
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Por razones como esta, muchos campos de investigación en disciplinas como la ingeniería, la medicina y las ciencias económicas, entre otras, han comenzado a adoptarla en sus procesos de negocio.
Para entender cómo la AI se ha convertido en un tema popular y de gran importancia en el futuro de las empresas y los trabajos, te presentamos tres momentos clave que han sido parte del crecimiento de este conjunto de técnicas utilizado para resolver problemas complejos.
Computadoras rápidas
En la era moderna de computación se fortalece por el incremento exponencial de la rapidez de las computadoras.
Un ejemplo de este avance es que el poder computacional necesario para ganarle una partida de ajedrez al campeón mundial Gary Kasparov en 1996, en la actualidad puede ser incluido en un smartphone de modelo estándar, explica “Science, Technology and Innovation Outlook 2019”.
“La AI le debe sus logros recientes, de manera parcial, al ritmo acelerado de los avances computacionales que han permitido que algoritmos de AI exploren soluciones complejas de problemas de nivel alto”, detalla el documento de OECD.
Grandes cantidades de data
El ensayo “The Fourth Paradigm: Data-intensive Scientific Discovery”, de Tony Hey, explica que la ciencia experimental ha tenido un cambio fundamental en los últimos años.
“La era de experimentación directa ha desaparecido y ha sido reemplazada por la era de la recolección de data. En vez de practicar ciencia directamente, los experimentos están diseñados para grabar datos en un nivel sin precedentes”, publica el documento.
La AI se nutre de datos y los emplea para desarrollar algoritmos y constituir la lógica de las máquinas. Entre sus funciones está obtener información del entorno e interactuar con él en consecuencia.
Software mejorado
Los avances significativos en software de AI se han producido en años recientes, especialmente en Machine Learning, y de manera más particular en la rama de deep learning.
El experto Bernard Marr, en su columna “What Is The Difference Between Artificial Intelligence And Machine Learning?”, publicada en la revista “Forbes”, menciona que existen dos momentos clave en el surgimiento del Machine Learning como vehículo impulsor del desarrollo de la AI.
Uno es la idea acreditada a Arthur Samuel en 1959, acerca de que, si era posible enseñarle a una computadora todo lo necesario acerca del mundo y de hacerse cargo de tareas específicas, entonces también lo era enseñarles a aprender por sí solas.
Y el segundo, y más reciente, el surgimiento de Internet y el incremento gigantesco de información digital que se ha generado y almacenado, para su posterior análisis.
“Cuando estas innovaciones se dieron, los ingenieros se dieron cuenta de que, en vez de enseñarles a las computadoras y máquinas a hacer todo, sería mucho más eficiente codificarlas para que aprendieran como lo hacen los seres humanos; además de conectarlos al Internet para darles acceso a toda la información del mundo”, agrega en su columna.
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