Inteligencia artificial 

Nicole Sagrero

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se enfoca en crear sistemas que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción una rama de la informática que desarrolla programas capaces de emular procesos propios de la inteligencia humana. Es decir, las maquinas pueden analizar el entorno y realizar determinadas acciones de manera más o menos autónoma con el fin de lograr objetivos concretos.

El artículo de Stanford define la inteligencia como la parte computacional de la capacidad de lograr objetivos. Varios tipos y grados de inteligencia ocurren en las personas y en muchos animales.

En las maquinas. los ingenieros de IA trabajan para comprender los mecanismos de la inteligencia humana, como que tipos de procesos e información se necesitan para realizar una tarea y que tipos de problemas presenta el mundo a la inteligencia, dice el artículo.

A continuación, un video de cómo funciona la IA:

Orígenes

Paola Martínez 

Para hablar de la historia de la inteligencia artificial hay que mencionar los orígenes de la computación. Es importante tener en mente que el desarrollo de la IA depende del surgimiento de las ciencias informáticas.

A mediados de la década de los 30, Alan Turing publicó un artículo en el que introdujo el concepto de Máquina de Turing. En su escrito, el matemático británico definió lo que él describió como una máquina calculadora de capacidad infinita, sentando así las bases del concepto moderno de algoritmo. Fue tal la repercusión de este texto que a la fecha es considerado como la base teórica de las ciencias de la computación.

Años más tarde, Konrad Zuse diseñó la primera computadora electrónica digital. La Z3 operaba con un sistema binario y requería de una cinta externa para almacenar los programas. A pesar de ser una versión un tanto rudimentaria, la invención del ingeniero alemán dio paso al diseño de las computadoras como las conocemos en la actualidad.

En 1955 el matemático John McCarthy acuñó por primera vez el término inteligencia artificial. Un año después, se llevó a cabo la conferencia de Dartmouth, en la que el reconocido matemático y otros expertos se reunieron para ahondar más sobre el tema. Como resultado de este encuentro, se abrieron nuevas ramas de estudio, como la ciencia de los datos.

Durante la década de los 70 se experimentó un crecimiento significativo en el diseño de prototipos. Entre algunos de los éxitos de esa época están Mycin, el sistema de diagnóstico de enfermedades, diseñado por la Universidad de Stanford en 1974, y PROLOG, un lenguaje de programación lógica (1975).

Desde entonces hasta la fecha se ha visto un incremento exponencial en la difusión de la IA. Si bien las aplicaciones de la inteligencia artificial son prácticamente infinitas, las áreas de salud, finanzas, comunicación y ciberseguridad han sido especialmente beneficiadas por estos avances.

Tipos de inteligencia artificial

Existen 4 tipos de inteligencia artificial:

• Maquinas reactivas: es la forma más básica. Este tipo de sistemas no tienen la capacidad de recordar ni de usar experiencias pasadas para basar la toma de decisiones.     El ejemplo más conocido de máquinas reactivas es Deep Blue de IBM. Esta supercomputadora es capaz de identificar las piezas en un tablero de ajedrez, saber cómo se mueve cada una y predecir los movimientos, pero no puede recordar lo ocurrido antes del momento presente.
• Memoria limitada: a diferencia de las máquinas reactivas, los sistemas de memoria limitada sí pueden almacenar información sobre el pasado, pero solo de manera transitoria.    Esto significa que, si bien pueden tomar decisiones con base en experiencias pasadas, la información estará disponible por un período limitado. Como resultado, estos sistemas aún no son capaces de aprender a partir de los datos históricos.
• Teoría de la mente: las máquinas que entran en esta categoría son aquellas que pueden comprender el comportamiento de los agentes a su alrededor y ajustar el propio de acuerdo a cada circunstancia. 
• Autoconciencia: Este es considerado el último paso en el desarrollo de la inteligencia artificial. Los sistemas de esta etapa deben contar con la capacidad de formar representaciones sobre si mismos, es decir, tener conciencia de sí mismos. Este paso es crucial para el entendimiento de la propia inteligencia humana. 

¿Por qué es importante la IA?

Aplicaciones de inteligencia artificial 

Iván Rendon 

Hoy en día existen numerosas aplicaciones prácticas de sistemas de IA. Algunos de los ejemplos más comunes son: 

1. Reconocimiento del habla
2. Servicio al cliente
3. Visión artificial
4. Motores de recomendaciones 

Reconocimiento del habla

También denominado reconocimiento automático de voz (ASR.), reconocimiento de voz por computadora o conversión de voz a texto, es una funcionalidad que se utiliza el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para procesar el habla humana y trasladarla a un formato escrito. 

Servicio al cliente 

Los agentes virtuales en línea están reemplazando a los agentes humanos en la experiencia del cliente. Responden a preguntas frecuentes de diferentes temas (como él envió) o proporcionan asesoramiento personalizado, realizan venta cruzada de productos o sugieren tallas paras los usuarios, cambiando la forma d interactuar con los clientes en los sitios web y las plataformas de redes sociales. 

Visión artificial 

Esta tecnología de IA permite que las computadoras los sistemas obtengan información significativa de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales, y que actúen con base en ellas.

Esta capacidad de proporcionar recomendaciones lo distingue de las tareas de reconocimiento de imágenes. 

Impulsado por redes neuronales convolucionales, la visión artificial se puede aplicar en el etiquetado de fotos en redes sociales, las imágenes radiológicas en la salud y los vehículos autónomos en la industria automotriz.

Motores de recomendaciones

Utilizando datos del comportamiento pasado de los consumidores, los algoritmos de IA pueden ayudar a descubrir tendencias de datos para desarrollar estrategias de venta cruzada más eficaces. 

Esto se usa para que los minoristas en línea puedan hacer recomendaciones adicionales relevantes a los clientes durante el proceso de compra.

Comercio bursátil automatizado

Diseñado para optimizar las carteras de acciones, las plataformas bursátiles de alta frecuencia impulsadas por IA hacen miles o incluso millones de operaciones por días sin intervención humana.