COMPUTACIÓN 2

“LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ”

ALUMNO: RAMOS REYES MAYRA ALEJANDRA

GRUPO: 2° L MATUTINO

PROFESOR : ING. GENARO RANGEL BURCIAGA

Victoria de Durango, Durango a 04 de junio de 2018

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Introducción..............................................................................................................3

historia de la inteligencia artificial..........................................................................3

Desarrollo.................................................................................................................6

Funcionamiento básico de la inteligencia artificial..............................................6

Funcionamientos generales de la inteligencia artificial......................................6

La vida artificial................................................................................................6

Las redes neuronales......................................................................................6

Conclusiones..........................................................................................................41

Aplicaciones y proyectos.....................................................................................41

La inteligencia artificial y el mundo..................................................................41

Bibliografía.............................................................................................................42

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Marco teórico

INTRODUCCIÓN

HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Desde hace muchos años hemos usado la tecnología, solo que en esta época ya ha ido avanzado demasiado a tal grado que ya buscan que una maquina como un robot remplace al ser humano, MONROY (2016) nos menciona en su libro “DESARROLLO TECNOLOGICO E INNOVACION EN MÉXICO” como es que empezamos a utilizar la tecnología y como fue avanzando para ir cubriendo las necesidades que le fueron surgiendo al ser humano.

La historia de la tecnología se inicia con la Edad de Piedra, donde los

humanos eran cazadores recolectores. En esta era las primeras tecnologías

de importancia estaban relacionadas a la supervivencia.

La humanidad comienza a formar tecnología convirtiendo los recursos

naturales en herramientas simples. El descubrimiento prehistórico de

controlar el fuego incrementa la disponibilidad de fuentes de comida, y la

invención de la rueda ayuda a los humanos a viajar y controlar su entorno.

La tecnología formal tiene su origen cuando la técnica (primordialmente

empírica) comienza a vincularse con la ciencia, sistematizándose así los

métodos de producción. Ese vínculo con la ciencia, hace que la tecnología

no sólo abarque "el hacer", sino también su reflexión teórica. Tecnología

también hace referencia a los productos resultados de esos procesos.

Muchas tecnologías actuales fueron originalmente técnicas. Luego se fueron

tecnificando a través de la ciencia, para llegar a ser tecnologías.

Actualmente, el mercado y la competencia en general, hacen que deban

producirse nuevas tecnologías continuamente (tecnología de punta),

ayudado muchas veces por la gran transferencia de tecnología mundial.

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Aunque la inteligencia artificial se suele relacionar a menudo con la ciencia

ficción, ya no se encuentra relegada a las novelas y las películas. Esta

tecnología nos rodea, desde los lugares más cotidianos (conversión de voz

en texto, etiquetado de fotografías, detección del fraude) a los más punteros

(medicina de alta precisión, predicción de lesiones, coches autónomos). Se

encuentra en métodos informáticos como el análisis avanzado de datos, la

visión por ordenador, el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje

automático o machine learning.

Sin embargo, y aunque aún veamos la inteligencia artificial en pañales (y sus

riesgos todavía no están claros, como ha admitido el propio Bill Gates), lo

cierto es que los orígenes de esta tecnología se remontan a la época griega,

cuando Aristóteles describió un conjunto de reglas que describen una parte

del funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales, y

Ctesibio de Alejandría (250 a. C.) construyó la primera máquina

autocontrolada, un regulador del flujo de agua (racional pero sin

razonamiento).

A pesar de estos primeros referentes históricos, es a Alan Turing a quien se

considera padre de la inteligencia artificial (dando, de hecho, nombre al test

que determina la calidad de las IA). En 1936, este visionario diseñó una

máquina capaz de implementar cualquier cálculo que hubiera sido

formalmente definido, pilar esencial para que un dispositivo pueda adaptarse

a distintos escenarios y “razonamientos”.

Fue ya en 1956 cuando John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon

acuñaron este término durante la conferencia de Darthmounth para referirse

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a “la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente

programas de cálculo inteligentes”.  Eso sí, estos tres científicos erraron por

completo a la hora de prever cuando llegarían las primeras inteligencias

artificiales, ya que confiaban en que en 10 años (para la década de los 70)

estaríamos rodeados por IA en nuestro mundo.

Tras este fiasco, las investigaciones sobre inteligencia artificial sufrieron un

importante revés que retrasó el progreso en esta área hasta los 90 y los

2000, cuando la mayoría de las empresas tecnológicas decidieron realizar

inversiones mayúsculas en este terreno con el fin de mejorar la capacidad de

procesamiento y análisis de la ingente cantidad de datos que se generan en

el creciente mundo digital.

De hecho, la consagración definitiva de la inteligencia artificial llegó en

1997, cuando IBM demostró que un sistema informático era capaz de vencer

al ajedrez a un humano… y no un humano cualquiera, sino el campeón del

mundo Gari Kaspárov. Se llamaba Deep Blue y sirvió de base para que la

industria tecnológica y la sociedad en general cobraran conciencia de la

relevancia y las posibilidades de las IA.

En la actualidad de este siglo XXI, la inteligencia artificial influye en la vida de las personas en muchos aspectos, incluyendo la diversión en los videojuegos películas y todo el mundo de los medios digitales, tal como Metz (2018) explica el caso de Stefan avalos en su proyecto desempleo, que es; “el cortometraje tenía el objetivo de probar la nueva tecnología de una empresa emergente llamada arraiy”

Es así como desde los orígenes de la inteligencia artificial como una herramienta que ayuda a mejorar el nivel de vida, la necesidad y el deseo siempre está presente en personas creativas que nos ofrecen sus proyectos ; tal como lo menciona Iglesias (2016) cuando nos describe que;

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Aunque aún veamos la inteligencia artificial en pañales (y sus riesgos todavía

no están claros, como ha admitido el propio Bill gates), lo cierto es que los

orígenes de esta tecnología se remontan a la época griega, cuando

Aristóteles describió un conjunto de reglas que describen una parte del

funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales, y ctesibio

de Alejandría (250 a. c.) Construyó la primera máquina auto controlada, un

regulador del flujo de agua (ramayracional pero sin razonamiento).

A pesar de estos primeros referentes históricos, es a Alan turing a quien se

considera padre de la inteligencia artificial (dando, de hecho, nombre al test

que determina la calidad de las IA). En 1936, este visionario diseñó una

máquina capaz de implementar cualquier cálculo que hubiera sido

formalmente definido, pilar esencial para que un dispositivo pueda adaptarse

a distintos escenarios y “razonamientos.

DESARROLLO

FUNCIONAMIENTO BÁSICO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Funcionamientos generales de la inteligencia artificial

LA VIDA ARTIFICIAL

Las redes neuronales

La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de técnicas y algoritmos que

tienen el propósito de crear máquinas para que tengan las mismas capacidades

que el ser humano, como: razonamiento lógico, presentación de conocimiento,

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planificación, procesamiento de lenguaje natural, percepción e inteligencia

general.

La inteligencia artificial tiene una idea muy llamativa para todo el público ya que busca remplazar al humano por algo artificial, tal como lo menciona: GOCHEZ (2008)

La de idea construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas como

requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Las tareas que han

sido estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos, traducción de

idiomas, comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas, robótica, suministro

de asesoría experta en diversos temas.

La escuela clásica dentro de la Inteligencia Artificial, utiliza representaciones

simbólicas basadas en un número finito de primitivas y de reglas para la

manipulación de símbolos. El período simbólico se considera

aproximadamente comprendido entre 1962 y 1975, seguido por un período

dominado por los sistemas basados en el conocimiento de 1976 a 1988. Sin

embargo, en este segundo período las representaciones simbólicas (por

ejemplo, redes semánticas, lógica de predicados, etc.) siguieron siendo parte

central de dichos sistemas.

La Programación Lógica tiene sus orígenes más cercanos en los trabajos de

J. A. Robinson que propone en 1965 una regla de inferencia a la que

llama resolución, mediante la cual la demostración de un teorema puede ser

llevada a cabo de manera automática.

La resolución es una regla que se aplica sobre cierto tipo de fórmulas del

Cálculo de Predicados de Primer Orden, llamadas cláusulas y la

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demostración de teoremas bajo esta regla de inferencia se lleva a cabo por

reducción al absurdo.

Otros trabajos importantes de esa época que influyeron en la programación

lógica, fueron los de Loveland, Kowalski y Green, que diseña un probador de

teoremas que extrae de la prueba el valor de las variables para las cuales el

teorema es válido.

Estos mecanismos de prueba fueron trabajados con mucho entusiasmo

durante una época, pero, por su ineficiencia, fueron relegados hasta el

nacimiento de Prolog, que surge en 1971 en la Universidad de Marsella,

Francia.

La Lógica de Primer Orden, es uno de los formalismos más utilizados para

representar conocimiento en Inteligencia Artificial. La Lógica cuenta con un

lenguaje formal mediante el cual es posible representar fórmulas llamadas

axiomas, que permiten describir fragmentos del conocimiento y, además

consta de un conjunto de reglas de inferencia que aplicadas a los axiomas,

permiten derivar nuevo conocimiento.

La inteligencia artificial quiere conseguir que una maquina pueda hacer y pensar como un ser humano, tal como lo menciona: JACOBSON; (2004)

A medida que ha ido avanzando la ciencia y la tecnología el hombre

ha tenido entre sus principales objetivos, lograr que las máquinas

piensen igual que el ser humano, o al menos tratar de lograr tal

situación. En busca de nuevos métodos de aprendizaje para alcanzar

tal comportamiento surgió una nueva rama de la ciencia de la

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computación, la inteligencia artificial. Este campo de la computación

es el encargado de comprender y replicar la inteligencia humana,

además proporciona un conjunto de técnicas, herramientas y

métodos que han demostrado su aplicabilidad.

Los avances tecnológicos se han vuelto una parte esencial de nuestras vidas. Para entender por qué, solo basta con mirar a nuestro alrededor y ver que en todo momento y contexto estamos rodeados por ella; ya sea que estemos trabajando o descansando, siempre está presente para hacer nuestras vidas más sencillas. Así como nos menciona LOZANO (2015) la importancia de ellos en su trabajo;

Debido a su aplicación, nuestro nivel de vida ha mejorado, pues las

necesidades se satisfacen con mayor facilidad. De manera general todas las

industrias se ven beneficiadas por ella, ya sea la medicina, el turismo, la

educación, el entretenimiento entre muchos otros. Además las empresas han

crecido y se han hecho más eficientes, ayudando a la creación de nuevas

oportunidades de empleo. La aplicación de la tecnología ha impulsado la

investigación en campos que van desde la genética hasta el espacio

extraterrestre.

De hecho, una tecnología muy costosa, o muy complicada, no suele triunfar,

porque su implantación es muy complicada. Es por eso que a veces

tecnologías que parecen rudimentarias triunfan sobre otras mucho más

‘modernas’. Sea como sea, la tecnología suele estar en continuo avance,

siendo en general el desarrollo práctico de nuevas ideas concebidas por las

disciplinas científicas, y por tanto, va muy ligada al concepto de innovación.

En la vida de la sociedad moderna, la tecnología es algo indispensable. De

hecho, la mayor parte de los esfuerzos científicos se centran en la creación

de nuevas tecnologías que cubran las necesidades de la sociedad y

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consigan elevar el nivel de bienestar. Eso sobre el papel, porque no siempre

la tecnología se usa con el fin previsto ni se diseña para mejorar la vida

humana (existen excepciones importantes, como las tecnologías bélicas),

pero siempre una tecnología cubre una necesidad. Sin necesidad no es

precisa la tecnología, y por tanto, no será usada.

Ligado a las grandes necesidades de la humanidad, siempre han aparecido

tecnologías de gran valor. Para la necesidad de comunicación humana

surgieron el teléfono, la televisión, la radio, internet… Con las necesidades

de salud, han surgido avances en cirugía, medicina general, análisis

clínicos… Con las necesidades económicas han surgido nuevas tecnologías

industriales, tecnologías de procesos, de extracción.. Y así podríamos seguir

hasta el infinito, porque no existe ningún ámbito en el que la tecnología no

esté presente: sea en el económico, industrial, social, político, científico,

legislativo, educativo… etc, en cuanto permite una mejora del resultado final

o una simplificación de los procesos intermedios. Muy asociado a esto se

halla el concepto de BAT (Best Avaliable Technology), o mejor tecnología

disponible, en español. En este término se basan muchos de los conceptos

modernos de la ecología y la sostenibilidad, mediante la mejora continua de

las tecnologías usadas en la industria para evitar la contaminación.

Este término anterior ha cambiado en los últimos años el antiguo concepto

de tecnología como incrementadora del rendimiento final. Antes las nuevas

técnicas buscaban directamente el mayor beneficio posible, sobre todo por

ser desarrolladas en el 99% de los casos por y para empresas que buscaban

un rendimiento económico. Los grandes problemas posteriores a la

revolución industrial, incluyendo no sólo los sociales, sino los

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medioambientales, son un claro ejemplo de lo erróneo de ese planteamiento.

Hoy en día se intenta no sólo incrementar la producción, sino que las nuevas

tecnologías cuiden otros aspectos, como el social, el bienestar de los propios

trabajadores o el beneficio ambiental

La red neuronal juega un papel importante en la inteligencia artificial ya que es un tipo de programa que hace que la computadora pueda entender por medio de códigos, LOZANO (2015) así no lo explica a continuación;

Una red neuronal es usada para aprender patrones y relaciones de datos. los

datos pueden ser el resultado del esfuerzo de una investigación de mercado,

el resultado de un proceso de producción dando variación a las condiciones

de operación, o las decisiones de un prestamista dado un conjunto de

aplicaciones de préstamo, utilizando una red neuronal es una salida

considerable parecida a un enfoque tradicional. Tradicionalmente un

programador o un analista especifican "códigos" de cada faceta del problema

en orden para la computadora pueda "entender" la situación. Redes

neuronales no requieren el código explícito del problema. Por ejemplo, para

generar un modelo que lleve a cabo un pronóstico de ventas, una red

neuronal solo necesita que le den los datos sin preparar relacionados con el

problema. Los datos sin preparar podrían consistir en: historias de ventas

pasadas, precios, precios de la competencia y otras variables económicas.

La red neuronal escoge entre esta información y produce un acuerdo de los

factores que influyen en las ventas. El modelo puede entonces ser llamado

para dar una predicción de ventas futuras dado un pronóstico de los factores

claves. Estos adelantos son debidos a la creación de reglas de aprendizaje

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de una red neuronal, que son los algoritmos usados para "aprender" las

relaciones de los datos. Las reglas de aprendizaje habilitan a la red para

"ganar conocimiento" desde datos disponibles y aplica ese conocimiento para

asistir al gerente para hacer decisiones claves.

El objetivo de la inteligencia artificial es que las maquinas puedan resolver con más rapidez cualquier tipo de problema que se tenga y sin necesidad de ordenárselos, así como lo menciona: LEANDRO;(2007)

Los investigadores en Inteligencia Artificial se concentran principalmente en

los sistemas expertos, la resolución de problemas, el control automático, las

bases de datos inteligentes y la ingeniería del software (diseños de entornos

de programación inteligente).

Otros investigadores están trabajando en el desafío del reconocimiento

de modelos donde se espera un rápido progreso en este campo que

comprende la comprensión y la suma del habla, el proceso de imágenes y la

visión artificial.

En los próximos años, la adopción de esta tecnología debería suceder de forma exponencial, ya sea para uso personal o de negocio, teniendo un impacto similar al de internet y la computación móvil.A continuación, se enlistan siete aplicaciones prácticas de la tecnología en diferentes segmentos de mercado, según lo menciona; CONTACT (2016)

1. agricultura; Ya existen plataformas específicas para agroindustria en el

mercado que se utilizan de base de datos diversos sobre el tipo de suelo,

semillas y clima para analizar y sugerir el mejor camino a seguir.

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2. logística y transporte; en la ciudad de mountain view, es común ver coches

autónomos recorriendo las calles cada día es muy probable que en los

próximos cinco años sea normal encontrar miles de estos vehículos

circulando en todo el mundo además, trenes, camiones y otros medios de

transporte también pueden ser conducidos por robots.

3. salud y biotecnología; En el segmento de salud, la inteligencia artificial

ayuda a médicos y pacientes a tener un diagnóstico más rápido y preciso

uno de los aspectos más destacados es la detección del cáncer mediante

muestras de sangre en los pacientes. El material recolectado tiene una

enorme cantidad de datos que necesitan ser analizados para encontrar

ciertos patrones la técnica ayuda a identificar los factores genéticos que

podrían conducir al desarrollo o no de una enfermedad.

4. educación; permite la creación de diferentes tipos de servicios, como

saber si un estudiante está a punto de cancelar su registro o retirarse de un

curso, sugerir nuevos cursos para un estudiante, o incluso, crear ofertas

personalizadas para optimizar el aprendizaje y fomentar la educación.

5. servicios financieros; Las tecnologías inteligentes pueden ayudar a las

instituciones financieras a reconocer los riesgos que un cliente puede

representar y hasta predecir patrones del mercado y sus consecuencias, así

como recomendación de operaciones; todo ejecutado de forma automática

para tener respuestas y análisis listos para los funcionarios.

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6. manufactura y supply chain; Realizar un estudio de los productos y las

piezas que requieren mantenimiento, aun antes de la presentación de

problemas, ayudando a las empresas de manufactura sobre cuándo comprar

y/o producir, así como predecir impactos y riesgos de proveedores, son

acciones posibles con el uso de la innovación.

7. asistentes personales virtuales; Todos nosotros somos o seremos

afectados por asistentes personales. en los próximos años los bancos

tendrán empleados digitales ayudándonos a realizar algunas operaciones y

además, para responder a nuestras preguntas, agilizando así la atención al

público con este mismo tipo de apoyo virtual también será posible organizar

mejor los viajes de vacaciones, por ejemplo, planeando y programando los

detalles, tales como vuelos, hoteles y traslados.

Podemos conocer algunos de los sistemas que se han hecho realidad de la inteligencia artificial y hoy en día los utilizamos como si nada, los cuales nos han facilitado la vida, pero sin embargo estos sistemas no son nada con los que se planean elaborar, que tienen mucha tecnología, NORVING (2004)

Sistemas históricos

GPS - Newell, Shaw y Simon, Perceptron - Minsky y Papert Chekers - A.

Samuel, MACSYMA AM - D. Lenat, ELIZA – Weisenbaum, Shakey - SRI,

SHDRLU – Winogard, MYCIN - E. Shortliffe, Prospector - Duda, Hart,

Hearsay II - Erman, Hayes-Roth, Lesser, Reddy, CYC - D. Lenat, R. Guha

Sistemas actuales

PEGASUS - Hace reservas de transporte por teléfono (Zue et al. ´94)

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MARVEL - Sistema experto en tiempo real que maneja la información de

Voyager y ayuda a diagnosticar fallas (Schwuttke ´92)

MYCIN - Sistema de diagnóstico de medicina interna con capacidad de

explicar sus razones a los expertos (Heckerman, 1991)

NAVLAB - Vehículo autónomo que viaja en forma automática de un extremo

a otro de EEUU (Pomerlau, 1993)

Sistema de visión que monitorea el tráfico en Paris y reconoce accidentes

con los cuales llama a servicios de emergencia (Koller, 1994)

DEEP BLUE - máquina paralela que juega ajedrez y primera en derrotar al

campeón mundial (IBM 1999

En el mundo de la ciencia-ficción, a veces no tan ciencia, a veces no tan

ficción, se han tratado con amplia gama de variedades las interrelaciones

entre hombre e inteligencias artificiales (I.A.). El cine ha copiado, imitado, e

incluso fagocitado esta variedad.

El ser humano no puede ser remplazado tan fácilmente por una máquina, ya que este puede hacer y tiene muchas cosas que un robot o un sistema no podrían llegar a hacer así no lo mencionan Russell y Norvig, (2004) en su libro “INTELIGENCIA ARTIFICIAL UN ENFOQUE MODERNO”

Un agente es cualquier cosa capaz de percibir su medioambiente con la

ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores.

Un agente humano tiene ojos, oídos y otros órganos sensoriales además de

manos, piernas, boca y otras partes del cuerpo para actuar. Un agente robot

recibe pulsaciones del teclado, archivos de información y paquetes vía red a

modo de entradas sensoriales y actúa sobre el medio con mensajes en el

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monitor, escribiendo ficheros y enviando paquetes por la red. Se trabajará

con la hipótesis general de que cada agente puede percibir sus propias

acciones (pero no siempre sus efectos). El término percepción se utiliza en

este contexto para indicar que el agente puede recibir entradas en cualquier

instante. La secuencia de percepciones de un agente refleja el historial

completo de lo que el agente ha recibido.

En general, un agente tomará una decisión en un momento dado

dependiendo de la secuencia completa de percepciones hasta ese instante.

Si se puede especificar qué decisión tomará un agente para cada una de las

posibles secuencias de percepciones, entonces se habrá explicado más o

menos todo lo que se puede decir de un agente.

En términos matemáticos se puede decir que el comportamiento del agente

viene dado por la función del agente que proyecta una percepción dada en

una acción. La función que describe el comportamiento de un agente se

puede presentar en forma de tabla; en la mayoría de los casos esta tabla

sería muy grande (infinita a menos que se limite el tamaño de la secuencia

de percepciones que se quiera considerar).

Dado un agente, con el que se quiera experimentar, se puede, en principio,

construir esta tabla teniendo en cuenta todas las secuencias de percepción y

determinando qué acción lleva a cabo el agente en respuesta. La tabla es,

por supuesto, una caracterización externa del agente. Inicialmente, la función

del agente para un agente artificial se implementará mediante el programa

del agente. Es importante diferenciar estas dos ideas. La función del agente

16

es una descripción matemática abstracta; el programa del agente es una

implementación completa, que se ejecuta sobre la arquitectura del agente.

Este mundo es tan simple que se puede describir todo lo que en él sucede;

es un mundo hecho a medida, para el que se pueden inventar otras

variaciones. Este mundo en particular tiene solamente dos localizaciones:

cuadrícula A y B. La aspiradora puede percibir en qué cuadrante se

encuentra y si hay suciedad en él. Puede elegir si se mueve hacia la

izquierda, derecha, aspirar la suciedad o no hacer nada. Una función muy

simple para el agente vendría dada por: si la cuadrícula en la que se

encuentra está sucia, entonces aspirar, de otra forma cambiar de cuadrícula.

El mercado de tecnologías de inteligencia artificial (IA) está en pleno auge. Todos hablan sobre cómo la inteligencia artificial está revolucionando diversos ámbitos de la vida cotidiana. Por supuesto, las empresas no se podían quedar atrás, por lo que muchas de ellas han comenzado a invertir en inteligencia artificial para hacer crecer sus negocios.De acuerdo a un reporte de NARRATIVE (2016);

En el 2016 el 38% de las empresas utilizaba inteligencia artificial,

porcentaje que se elevará a 62% para el 2018.

IDC estimó que el mercado de inteligencia artificial crecerá de $8

billones de dólares a más de $47 billones para el 2020.

La pregunta que deberíamos realizarnos es: ¿de qué forma estamos

preparados para integrar la inteligencia artificial a nuestros negocios?

Tomando como referencia el reporte TechRadar de Forrester, aquí te

compartimos 10 de las principales tecnologías de inteligencia artificial

que dominarán este año:

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1. Generación de lenguaje natural

Es un sub-campo de la inteligencia artificial que consiste en crear

texto a partir de datos obtenidos. Esto permite que las computadoras

puedan comunicar ideas con gran precisión y exactitud.

Se utiliza actualmente en servicio al cliente, generación de reportes y

en el resumen de hallazgos de inteligencia de mercado.

Algunos proveedores que brindan este servicio son: Attivio,

Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning,

Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop.

2. Reconocimiento de voz

Siri no es el único agente que te entiende. Cada vez más sistemas

incorporan la transcripción y transformación del lenguaje humano a

formatos útiles para las computadoras.

Actualmente se implementa en sistemas interactivos voice response

(reconocimiento de voz) y en aplicaciones móviles.

Algunos ejemplos de proveedores son: NICE, Nuance

Communications, OpenText, Verint Systems.

3. Agentes virtuales

“La diva actual de los medios”, según Forrester. Un agente virtual es

una computadora o programa capaz de interactuar con humanos. El

ejemplo más común de esta tecnología son los chatbots.

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Actualmente se utiliza en servicio y atención al cliente y para la

administración de las smart homes (casas inteligentes).

Algunos ejemplos de proveedores son: Amazon, Apple, Artificial

Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft,

Satisfi.

4. Plataformas machine learning

Ahora las computadoras también aprenden y ¡vaya que pueden llegar

a ser inteligentes!

El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (en inglés

machine learning) es el sub-campo de las ciencias de la computación

y una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar

técnicas que permitan a las computadoras aprender.

Proporcionando algoritmos, APIs (interfases de programación de

aplicaciones), herramientas de desarrollo y training (entrenamiento),

así como el procesamiento y análisis en tiempo real de Big Data, las

plataformas con machine learning están cobrando día con día mayor

relevancia.

Actualmente, se utilizan en gran variedad de aplicaciones

empresariales, principalmente para realizar predicciones o

clasificaciones.

Adext es el primer y único AMaaS (Audience Management as a

Service) que aplica Inteligencia Artificial y Machine Learning a la

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publicidad digital para encontrar la mejor audiencia o grupo

demográfico para cualquier anuncio.

La plataforma administra automáticamente los presupuestos de una

gran cantidad de públicos en plataformas como Google AdWords y

anuncios de Facebook, optimizándolos más de 480 veces al día.

Además de garantizar bajo contrato a las agencias que sean Adext

Partners superar el costo por conversión actual (costo por venta o

costo por lead más bajo) de todas las cuentas o campañas que lleven

como agencia. De lo contrario, el servicio será GRATIS y no se cobra

el fee o tarifa correspondiente.

5. Hardware optimizado con IA

No queda de otra. El hardware tiene que comenzar a ser más

amigable con las tecnologías de inteligencia artificial, y esto concibe

la creación de unidades procesadoras de gráficos y dispositivos

específicamente diseñados y estructurados para ejecutar tareas

orientadas a la IA.

Algunos ejemplos de proveedores son: Alluviate, Cray, Google, IBM,

Intel, Nvidia.

6. Manejo de decisiones

Las máquinas inteligentes ya insertan normas y lógica a los sistemas

de inteligencia artificial, y se utilizan para la instalación inicial,

mantenimiento y ajustes de cualquier sistema u operación

empresarial.

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Es utilizada en una amplia variedad de aplicaciones empresariales,

asistiendo o ejecutando la toma de decisiones automatizadas, como

en el ejemplo anterior que vimos de Adext, donde este robot

inteligente es quien, además de automatizar la creación de campañas

publicitarias, toma las decisiones de inversión en los medios digitales

que generen más ganancias para los negocios.

Algunos proveedores son: Advanced Systems Concepts, Informatica,

Maana, Pegasystems, UiPath.

7. Plataformas de aprendizaje profundo

Un tipo especial de machine learning que consiste en circuitos

neuronales artificiales con múltiples capas de abstracción. Esta

tecnología imita las funciones del cerebro humano para procesar

datos, y crea patrones que utilizará en la toma de decisiones, como

también ocurre en el ejemplo antes mencionado.

Actualmente se utiliza principalmente para reconocer patrones y

clasificar aplicaciones únicamente compatibles con conjuntos de

datos a gran escala.

Algunos ejemplos de proveedores son: Deep Instinct, Ersatz Labs,

Fluid AI, MathWorks, Adext, Peltarion, Saffron Technology, Sentient

Technologies.

8. Biométricas

Esta tecnología contempla la identificación, medición y análisis de las

características físicas (forma o composición del cuerpo) y de

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comportamiento de las personas. Esto permite interacciones más

naturales entre humanos y máquinas, incluyendo –pero no limitado a–

reconocimiento de tacto, imagen, habla y lenguaje corporal.

9. Automatización de procesos robóticos

Esta automatización se da al integrar scripts y otros métodos para

imitar y automatizar tareas humanas que apoyen en los procesos

empresariales.

Actualmente utilizado en casos donde resulta muy costoso o

ineficiente que los humanos ejecuten una determinada tarea o

proceso.

Eso sí, recordemos que la inteligencia artificial no viene a reemplazar

la capacidad humana, sino a complementarla y a potencializar todo el

talento que tienen las personas.

En el caso de Adext, esta plataforma automatiza procesos de

publicidad digital a través de tecnologías de inteligencia artificial,

contribuyendo a que el talento humano de agencias y empresas deje

de pasar horas realizando tareas mecánicas y repetitivas –como lo es

la pauta en medios digitales– y sea reubicado en puestos estratégicos

y creativos donde se sienta mucho más cómodo y pueda explotar su

potencial al máximo al ver que sus acciones realmente están

impactando el crecimiento de la compañía.

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Algunos ejemplos de proveedores de automatización de proceso

robóticos son: Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere,

Blue Prism, UiPath, WorkFusion.

10. Analíticas de texto y NLP

El procesamiento de lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés)

utiliza analíticas de texto para facilitar el entendimiento estructural de

los enunciados, así como su significado, entonación y lo que

pretenden decir a través de métodos estadísticos y de machine

learning.

Actualmente se utiliza en sistemas de seguridad y detección de

fraudes, y en una amplia gama de asistentes automatizados y

aplicaciones para la extracción de datos no estructurados.

Algunos ejemplos de proveedores son: Basis Technology, Coveo,

Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze,

Sinequa, Stratifyd, Synapsify.

La mayoría de éstas ya se están convirtiendo en el brazo derecho de

diversas compañías alrededor del mundo.

Así que es tiempo de dar el siguiente paso. Si quieres resultados

diferentes, no hagas siempre lo mismo. Toma la iniciativa de cambio

antes de que tus competidores lo hagan.

Recuerda que estar a la vanguardia significa tomar decisiones

visionarias y adaptarse a las nuevas tecnologías.

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Es una realidad que la Inteligencia Artificial cambiará por completo nuestros hábitos, nuestras costumbres, nuestras creencias y la manera en la que operamos como sociedad, así lo dice ALOR (2018);

Cuando volteamos hacia atrás en la historia, resulta evidente que la

introducción de nuevas tecnologías, especialmente aquellas que afectan

directamente a la fuerza laboral, genera incertidumbre, miedo y enojo. En

Inglaterra, a la par de la Revolución Industrial (siglo XIX), nació el ludismo, un

movimiento obrero que buscaba acabar con las nuevas formas de

producción mediante la destrucción de las máquinas mismas. Su lógica: las

máquinas estaban robándoles el trabajo. Hoy sabemos que, si bien en todas

las revoluciones industriales se perdieron miles de trabajos, también se

crearon nuevos puestos que mejoraban considerablemente la calidad de vida

de quienes los ocupaban.

Hoy el mundo ha puesto sus ojos en la Inteligencia Artificial: tecnología que

imita las funciones cognitivas del ser humano. Estamos en el umbral del

cambio más transformador y disruptivo de la historia de la humanidad. Todos

los gadgets y desarrollos que hasta hace algunos años simplemente

obedecían, hoy pueden aprender y mañana pensarán por sí mismos. Es una

realidad que la Inteligencia Artificial (IA) o Machine Learning cambiará por

completo nuestros hábitos, nuestras costumbres, nuestras creencias y la

manera en la que operamos como sociedad. La IA provocará más cambios

en los próximos 20 años que en los últimos dos mil. Las advertencias al

respecto ya han comenzado: hace apenas unos meses Elon Musk, fundador

de Tesla y SpaceX, afirmó en una conferencia ante jefes de gobierno de

Estados Unidos, que la Inteligencia Artificial supone un riesgo fundamental

para la existencia de la civilización humana. Por su parte, Stephen Hawking,

24

dijo en el 2014 que “la Inteligencia Artificial augura el fin de la raza humana”.

Otros críticos, menos distópicos, ya están advirtiendo que al menos 50% de

los empleos que hoy realizan humanos serán reemplazados por inteligencias

artificiales. En países en vías de desarrollo, el Banco Mundial pronostica que

esta cifra ascenderá hasta 65%. En la última edición de SXSW (Congreso

Internacional de Tecnologías y Tendencias en Austin, Texas) se habló de

que: La IA reemplazará el 83% de los trabajos que ganan menos de 20

dólares la hora, La IA reemplazará el 31% de los trabajos que ganan hasta

40 dólares la hora, La IA reemplazará el 4% de los trabajos que ganen más

de 40 dólares la hora.

Mientras que no se puede negar que los trabajos cambiarán a raíz de lo que

está siendo llamada la Cuarta Revolución Industrial, personalmente creo que,

al igual que en las tres revoluciones anteriores, las nuevas tecnologías

liberarán el potencial de nuestra sociedad. Debemos sentirnos afortunados

de poder ser testigos de este momento. La implementación de tecnologías

de IA se verá reflejada en todos los ámbitos de nuestra vida cotidiana, desde

los más grandes hasta los más pequeños. No se trata de imaginarnos robots

complejos y antropomorfos que imiten a los seres humanos, sino de aparatos

tan comunes como automóviles inteligentes, analizando datos y aprendiendo

por si mismos (en conjunto) para volverse más eficientes, más funcionales e

incluso autónomos. Está siendo hora de que se deje de temer a la

Inteligencia Artificial y de que se empiece a ver como una gran oportunidad,

que está a la vuelta de la esquina.

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Hoy en día la tecnología ha tenido un impacto que ha afectado positiva y negativamente en nuestra sociedad, pero es algo indispensable para todos. El futuro se dibuja, según todos los indicios, condicionado por el 'internet de las cosas', ese nuevo universo de dispositivos, manejados por uno central, que permitirá la interconexión entre nuestras casas, nuestros coches, etc., RESELLE (2004) nos habla de esto;

La impresión 3D, la nanotecnología, el car sharing, son términos y utilidades

o servicios que ahora están en ciernes pero han llegado para quedarse en

esta nueva sociedad condicionada de manera absoluta por la tecnología. Y a

la vuelta de la esquina, en 2020, todos los grandes gigantes tecnológicos

como Google, Amazon, Facebook, Microsoft, estarán poniendo en el

mercado los nuevos asistentes virtuales, que permitirán también una

conexión por voz con otros dispositivos que evite incluso llegar a tocar la

pantalla de nuestro móvil, ese aparato que ahora mismo nos parece que

sirve para todo.

Las invenciones tecnológicas de una y otra manera han mejorado nuestra

calidad de vida, pero lo más importante es que junto con este desarrollo

tecnológico se ha cambiado la mentalidad de millones de personas, quizás

con una nueva visión del mundo, ya no de acaparar ideas y conocimientos,

sino de compartirlos y realizarlos en común.

El desarrollo tecnológico, a fin de cuentas, es el motor fundamental del

progreso en nuestra sociedad y este dependerá siempre del uso y

manipulación que brindemos. Por eso es la misma sociedad la llamada a

tener una participación más activa y comprometida con su desarrollo e

impacto generalizado.

Las empresas chinas dominarán la inteligencia artificial en 2030, esto no lo dice GEOMAR (2007), aunque yo creo que ya están logrando su objetivo ya que en la actualidad si son el país con más tecnología y aparatos electrónicos;

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Además del Gobierno chino, varias provincias y ciudades del país, dice la

consultora PwC, ofrecen políticas preferenciales e incentivos financieros

generosos para las empresas emergentes en inteligencia artificial (IA). Por

ejemplo, la ciudad de Shenyang ha establecido un fondo de inversión de

20.000 millones de yuanes, 23.400 millones de dólares de Hong Kong,

centrado en el desarrollo de la robótica.

Estas políticas favorables son las que han inspirado innovaciones de las

empresas en China en el campo de la IA. A multinacionales ya consolidadas

como Baidu, Alibaba, Huawei, ZTE y Tencent, se han unido empresas

emergentes como Megvii, iCarbonX, Mobvoi y SenseTime, y unicornios,

startups con valoraciones de más de mil millones de dólares, como Didi,

Chuxing y Xiaomi, que recientemente ha aterrizado en España para vender

sus smartphone baratos, entre otros dispositivos.

Europa no se quiere quedar atrás por lo cual está buscando que también ellos tengan las mismas tecnologías y la misma inteligencia artificial que estados unidos, por ello es que crea su propio centro de innovación, así no lo cuenta GERARD (2018) en su nota informativa.

La Comisión Europea anunció esta semana su intención por crear una red de

centros de innovación digital. La escena del Laboratorio de Robótica de

Bristol, en el suroeste de Inglaterra, que fue financiado por la Unión Europea,

refleja lo que el bloque de países está tratando de hacer para competir con

Estados Unidos y China en inteligencia artificial (IA).

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El objetivo de la red anunciada sería ayudar a que las empresas europeas y

científicos de la región trabajen juntos para impulsar la investigación y la

adopción de nuevas tecnologías por parte de miles de pequeñas y medianas

empresas.

"La idea es que todos estos centros se conecten y comuniquen entre ellos,

maximizando el impacto de las tecnologías y conocimiento desarrollado", dijo

Farid Dailami, profesor asociado que dirige el centro de prototipos en Bristol,

que conecta a investigadores y fuentes de financiamiento con empresas que

necesitan de soluciones robóticas.

Europa ya aloja a dos de las mayores empresas de robótica del mundo. ABB

de Suiza, y la firma alemana Kuka. Sin embargo, aún no tiene plataformas de

la escala de Google o la china Tencent Holdings para analizar y administrar

datos, que requieren mucho de los avances en IA.

Además, la capacidad financiera de los gigantes tecnológicos les permite

apoyar costosos proyectos de investigación y adquirir exitosas empresas

emergentes europeas. Kuka fue adquirida por una empresa china y por su

parte Google compró la estrella británica en IA, DeepMind.

Uno de los problemas es que, a pesar de los esfuerzos para construir un

mercado digital único, la UE, con 500 millones de habitantes, está dividida en

28 países. Universidades, centros de financiamiento y otras redes que

apoyan la investigación no trabajan de forma coordinada.

Por el contrario, China y sus empresas pueden utilizar los datos de 1.400

millones de clientes potenciales en un solo mercado y Facebook tiene mas

de 2.000 millones de usuarios a nivel mundial.

28

La situación promete con empeorar después de que Reino Unido deje la UE

el próximo año. Dailami afirmó que ha recibido la instrucción de trabajar

normalmente, pero no está claro que el financiamiento europeo vaya a estar

disponible para sumar laboratorios británicos a su red.

La iniciativa de la Comisión Europea contempla la inyección de 20.000

millones de euros adicionales en fondos de investigación para IA a lo largo

del bloque; más formación; reducir los costos para que las empresas puedan

usar la gran cantidad de datos que el desarrollado sector público europeo

recolecta a través de servicios de salud, transporte y otros; y una nueva red

de centros de investigación y empresas, según el modelo de la operación

que Dailami dirige en Bristol.

Gracias a que programas como YouTube utilizan la inteligencia artificial de forma educativa, los videos con contenidos violentos o sexuales ya han desaparecido, eliminándolos al instante de que son detectados con contenido inapropiado para que así no lleguen a las manos de los niños, la compañía de TECNOSFERA (2018) nos dice cono YouTube utiliza la inteligencia artificial para un bien y que no halla videos inapropiados;

Los sistemas de aprendizaje automático se han convertido en una de las

piezas claves utilizadas por las plataformas digitales para eliminar el

contenido inapropiado. YouTube acaba de publicar su primer informe de

moderación trimestral, con los datos de octubre a diciembre de 2017, en el

que destacó que las máquinas le han permitido a la compañía marcar el

contenido para su revisión a escala dando como resultado la eliminación de

millones de videos infractores antes de que se vean.

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En el último trimestre de 2017, la plataforma logró eliminar cerca de 8

millones de videos inapropiados que, mayoritariamente, incluían spam o

contenido para adultos.

De esa cifra, más del 80 por ciento (es decir 6,7 millones) fueron marcados

como nocivos por primera vez por un sistema de inteligencia artificial. De

esos 6,7 millones de videos, el 76 por ciento se eliminaron antes de recibir

una vista única.

YouTube destacó que gracias a la implementación de herramientas de

aprendizaje automático, en junio de 2017, el 8 por ciento de los videos

eliminados por extremismo violento alcanzaron menos de 10 vistas.

La compañía implementó un sistema de reporte de contenidos que permite

que los usuarios marquen el contenido inapropiado (haciendo uso de una

bandera). Sin embargo, las cifras demuestran que la mayoría de los reportes

vienen de los sistemas automatizados, que luego se encargan de enviarlos

para revisión humana.

Los revisores deben realizar una evaluación para identificar si el contenido

viola las políticas de la compañía. Examinan el título, la descripción y las

etiquetas e identifican si el video contiene contenido educacional,

documentario, científico o artístico. Al final toman medidas, que pueden

incluir desde mantenerlo al aire hasta restringirlo o removerlo.

En algunos casos, los robots también pueden tomar acciones por su propia

cuenta como, por ejemplo, eliminar videos con spam.

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“Nuestra inversión en aprendizaje automático para ayudar a acelerar las

extracciones está rindiendo frutos en áreas de alto riesgo y bajo volumen

(como el extremismo violento) y en áreas de gran volumen (como el correo

no deseado)”, destacó la plataforma.

En 2017, YouTube se comprometió a terminar el 2018 con un total de 10.000

moderadores. La compañía también destacó la contratación de especialistas

de tiempo completo con experiencia en extremismo violento, contraterrorismo

y derechos humanos, así como la ampliación de los equipos de expertos

regionales.

“Continuamos invirtiendo en la red de más de 150 académicos, socios

gubernamentales y ONG que aportan valiosa experiencia a nuestros

sistemas de aplicación, como el Centro Internacional para el Estudio de la

Radicalización del Kings Collage de Londres, La Liga Antidifamación y

Family Online Safety Institute", señaló YouTube en el informe.

Actualmente está pasando algo extraño, aterrador y sublime que aumentará la complejidad de todo lo que sabías sobre las imágenes: ahora las cámaras tendrán cerebros, esto ya es posible y tal vez llegue a más según JUÁREZ (2016) con la inteligencia artificial todo esto será posible, y podemos darnos cuenta que si ya que hemos visto cómo ha ido evolucionando las cámaras, ahora la cámara del celular hará lo mismo que una profesional;

Hasta hace algunos años, casi todas las cámaras ya fueran de teléfonos

inteligentes, tradicionales o de vigilancia de circuito cerrado eran como ojos

desconectados de cualquier tipo de inteligencia.

Captaban cualquier cosa que les pusieran enfrente, pero no entendían nada

de lo que veían. No comprendían ni siquiera los hechos básicos del mundo.

Por ejemplo, es una locura que en pleno 2018 tu teléfono inteligente no

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detecte automáticamente cuando te hayas tomado fotos sin ropa, ni te

ofrezca almacenarlas bajo un nivel especial de seguridad.

Sin embargo, todo eso está cambiando. Hay una nueva generación de

cámaras que entienden lo que ven. Son ojos conectados a cerebros,

máquinas que ya no solo captan lo que les ponen enfrente, sino que pueden

hacer algo al respecto lo que le abre la puerta a posibilidades fascinantes y,

a veces, aterradoras.

En el Perú, una alternativa a Machu Picchu aún oculta

Al principio, estas cámaras prometerán ayudarnos a tomar mejores

fotografías, preservar momentos que no habrían sido posibles con las

cámaras sencillas que las antecedieron. Ese es el discurso de venta con el

que Google está presentando Clips, una nueva cámara que salió a la venta

el 27 de febrero. Utiliza el aprendizaje automático para tomar fotos de

personas, mascotas y otras cosas que le parezcan interesantes.

Algunas compañías están usando la inteligencia artificial para lograr que las

cámaras sean más útiles. Hemos escuchado cómo el iPhone más reciente

de Apple aprovecha el reconocimiento facial para desbloquear tu celular. Una

empresa llamada Lighthouse AI quiere hacer algo similar con tu hogar, al

utilizar una cámara de seguridad que añade una capa de inteligencia visual a

las imágenes que capta. Cuando montas su dispositivo en tu entrada, puede

analizar constantemente el entorno y te alerta si la persona que pasea a tu

perro no llega o si tus hijos no están en casa después de que ha pasado

cierto tiempo de su salida de la escuela.

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No tomará mucho tiempo imaginar posibilidades útiles y muy perturbadoras

de cámaras que puedan descifrar al mundo. Las cámaras digitales aportaron

una revolución a la fotografía, pero hasta ahora solo se basaba en la escala:

gracias a los microprocesadores, las cámaras se hicieron más pequeñas y

más baratas, por lo que comenzamos a llevarlas con nosotros a todas partes.

Ahora, la inteligencia artificial (IA) también creará una revolución en el

funcionamiento de las cámaras porque las inteligentes permitirán analizar

fotografías con precisión procesal y crearán el espectro de un nuevo tipo de

vigilancia no solo por parte del gobierno, sino de todos a tu alrededor,

incluidos tus seres queridos en casa.

Tomemos como ejemplo Clips de Google, que he utilizado durante la última

semana y media. Es uno de los dispositivos más inusuales con los que me

he topado. La cámara es del tamaño de una lata de mentas y no tiene

pantalla. En la parte frontal, hay una lente y un botón. El botón toma una foto,

pero solo está ahí por si de verdad lo necesitas.

En cambio, la mayor parte del tiempo, dependes de la intuición de la cámara,

que está programada para reconocer expresiones faciales, iluminación,

encuadre y otros rasgos de las buenas fotos. También reconoce rostros

familiares las personas con las que estás más a menudo son las que

considera más interesantes a la hora de tomar fotografías.

Clips, que tiene un precio de 249 dólares, hace que tomar fotos sea una

actividad inconsciente y casi invisible. Llévala adonde vayas; la cámara tiene

una práctica funda con un gran clip flexible, así que puede montarse en tu

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chaqueta, sobre una mesa, en tu palma o cualquier otro lugar desde donde

pueda verse algo.

Desde ahí, Clips observa la escena con su inteligencia artificial y, cuando ve

algo que le parece una toma atractiva, capta una imagen de 15 segundos

(algo parecido a un breve gif o una foto animada o live photo en tu iPhone).

Algunos de los proyectos más importantes de la inteligencia artificias son los siguientes según SANABRIA (2015)

Jugadores Inteligentes: En una fecha tan temprana como 1946, Arthur

Samuel desarrolló un programa que no sólo jugaba a las damas, sino que

mejoraba su juego a medida que jugaba.

Elaboró el siguiente plan: construiría un pequeño ordenador, y a partir de

éste un programa capaz de jugar a las damas, que vencería sin dificultad el

campeonato mundial de damas;

SHRDLU: Figuras geométricas de diferentes colores, que se pueden

disponer con distinto orden. Cuando el usuario da las órdenes mediante un

lenguaje coloquial, el programa lleva a cabo las transformaciones que se le

piden, e informa de la nueva situación creada.

Programas que Razonan: Esta rama es la encargada de desarrollar sistemas

con capacidad real o aparente de dialogar de forma inteligente y,

consecuentemente, de razonar.

ELIZA; El programa simula una sesión con un psiquiatra rogeliano; al

ejecutarlo, tenemos que introducir unas frases, a las que el programa tiene

que dar respuesta.

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RACTER; Creado en 1980 por Thomas Etter, un programador-analista de

San Francisco y William Chamberlain, un escritor neoyorquino. La intención

de ambos era crear un programa que crease cuentos.

Posteriormente, lo modificaron para permitirle mantener conversaciones con

seres humanos, veamos un extracto de una conversación entre Racter y

Chamberlain.

Como nuevo factor de producción, la IA abre al menos tres vías importantes hacia el crecimiento. En primer lugar, puede crear una nueva mano de obra virtual; es lo que llamamos “automatización inteligente”. En segundo lugar, la IA puede complementar y enriquecer los conocimientos y capacidades de la actual mano de obra y el capital físico. Por último, y al igual que tecnologías anteriores, la IA puede impulsar innovaciones en la economía. Con el tiempo, todo ello se convierte en un catalizador de una amplia transformación estructural. Las economías que utilizan la IA no sólo tienen un modo diferente de hacer las cosas, sino que también hacen cosas diferentes, DAUGHERTY (2016) nos cuentan las tres vías;

Automatización inteligente: La nueva automatización inteligente basada en la

IA ya está generando crecimiento gracias a una serie de características que

tienen poco en común con las soluciones de automatización tradicionales. La

primera de esas características es su capacidad de automatizar complejas

tareas del mundo físico que requieren adaptabilidad y agilidad. Pensemos en

el trabajo necesario para encontrar artículos en un almacén, algo para lo que

las empresas dependen de la capacidad de las personas para moverse por

espacios estrechos y evitar obstáculos en movimiento. Ahora, los robots de

Fetch Robotics usan láseres y sensores de profundidad 3D para moverse

con seguridad y trabajar con los empleados del almacén. Combinados con

personas, los robots pueden manejar la inmensa mayoría de los artículos

35

que suele haber en un almacén. La tecnología de automatización tradicional

está orientada a tareas concretas. Por el contrario, la segunda característica

de la automatización inteligente basada en la IA es su capacidad de resolver

problemas relacionados con diferentes industrias y tipos de trabajo. Por

ejemplo, Amelia (una plataforma de IA de IPsoft con capacidad de

procesamiento de lenguajes naturales) ayuda a ingenieros de mantenimiento

que trabajan en lugares remotos. Después de leer todos los manuales,

Amelia puede diagnosticar un problema y proponer una solución.

En segundo lugar, la IA puede complementar y enriquecer los conocimientos

y capacidades de la actual mano de obra y el capital físico. Por último, y al

igual que tecnologías anteriores, la IA puede impulsar innovaciones en la

economía. Con el tiempo, todo ello se convierte en un catalizador de una

amplia transformación estructural. Las economías que utilizan la IA no sólo

tienen un modo diferente de hacer las cosas, sino que también hacen cosas

diferentes.

Enriquecimiento del capital y el trabajo: Una buena parte del crecimiento

económico basado en la IA no se deberá a la sustitución del capital y el

trabajo existentes, sino al hecho de que permite usarlos con mucha más

eficacia. Por ejemplo, la IA permite que las personas se concentren en

aquellos aspectos de su trabajo que generan más valor. El personal de un

hotel dedica mucho tiempo a atender encargos rutinarios de las habitaciones.

¿Por qué no dejar esa tarea a Relay, un robot autónomo desarrollado por

Savioke para el sector de servicios? El pasado año, los robots Relay

atendieron más de 11.000 encargos en las habitaciones de cinco grandes

cadenas hoteleras. Como dice Steve Cousins, CEO de Savioke: “Gracias a

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Relay, los empleados pueden dedicar más tiempo a aumentar la satisfacción

de los clientes.” La IA también enriquece el trabajo, ya que complementa las

capacidades humanas y ofrece a los empleados nuevas herramientas con

las que pueden aumentar su inteligencia natural. Por ejemplo, Praedicat, una

empresa que ofrece servicios de modelización de riesgos a compañías de

seguros de responsabilidad civil y vida, está aumentando la capacidad de las

aseguradoras de tasar el riesgo. Usando tecnologías de aprendizaje

automático y procesamiento de Big Data, su plataforma lee más de 22

millones de artículos científicos para identificar riesgos de importancia.

Difusión de innovaciones: Una de las ventajas de la inteligencia artificial de

las que menos se habla es su capacidad de impulsar la innovación a medida

que penetra en la economía. Tomemos el ejemplo de los vehículos sin

conductor. Mediante una combinación de láseres, sistemas de

posicionamiento global, radar, cámaras, visión por ordenador y algoritmos de

aprendizaje automático, estos vehículos pueden detectar lo que ocurre a su

alrededor y actuar en consecuencia. En este mercado no solo están entrando

empresas de Silicon Valley, sino que también las empresas tradicionales

tratan de establecer nuevas alianzas para seguir siendo competitivas. BMW,

por ejemplo, está colaborando con el gigante chino de Internet Baidu,

mientras que Ford colabora con el Instituto Tecnológico de Massachusetts

(MIT) y la Universidad de Stanford10. Dado que la innovación genera más

innovación, el impacto potencial de los vehículos sin conductor sobre las

economías podría ir mucho más allá de la industria del automóvil. Incluso los

operadores móviles podrían ver cómo aumenta la demanda de sus servicios,

ya que los conductores, con libertad para dedicarse al ocio durante los viajes,

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pasarán más tiempo explorando Internet. Eso a su vez podría crear nuevas

oportunidades de publicidad para los proveedores de servicios y

oportunidades de venta para sus socios minoristas. La industria de los

seguros podría encontrar nuevas fuentes de ingresos en las ingentes

cantidades de datos que generan los vehículos sin conductor. Al combinar

esos datos con otros (como los procedentes de smartphones y sistemas de

transporte público), las aseguradoras no solo tendrían una imagen más

completa de sus clientes, sino que además podrían crear nuevas pólizas de

movilidad, en lugar de limitarse a los desplazamientos en automóvil.

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CONCLUSIONES

APLICACIONES Y PROYECTOS

La inteligencia artificial y el mundo

La inteligencia artificial en la Argentina

El cine y la inteligencia artificial

Concluyo con que gracias a la inteligencia artificial se ha logrado que una maquina sea capaz de desarrollar áreas de conocimiento muy específicas y complicadas, haciendo que la maquina pueda simular procesos que el hombre realiza. Pero cabe destacar que aún no se ha logrado que una máquina piense como un humano, pienso que una limitación es el hecho de que el hombre es irremplazable ya que el ser humano cuenta con una característica propia el cual es el sentido común.Pero no podemos olvidar que el desarrollo de estas tecnologías no pretenden reemplazar al ser humano sino que tratan de mejorar el estilo de vida del ser humano, ya que recordemos que, por lo menos los robots hacen que el trabajo pesado sea más fácil de realizar, y que una maquina no se enferma, ni protestas, ni se cansa y esto puede elevar su utilidad. En fin esperemos que estas tecnologías no se nos vayan de las manos, y que no nos perjudique, sino que nos ayude.

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