La inteligencia artificial (IA) ha proporcionado una ventaja competitiva fundamental a las organizaciones que pueden y quieren utilizarla. La IA ha cobrado un impulso significativo en los últimos años, actuando como asistentes personales para algunos, mientras que procesa transacciones comerciales y presta servicios técnicos a otros.
Los sistemas de inteligencia artificial tienen la capacidad de gestionar grandes cantidades de datos de diversas maneras. Se han desarrollado diferentes tipos de inteligencia artificial para manejar una variedad de tareas, que van desde el reconocimiento facial, con sistemas de visión, o la conducción de automóviles.
En cuanto a la logística, una IA puede optimizar la ruta del tráfico de entregas, mejorando así la eficiencia del combustible y proporcionando tiempos de entrega más rápidos. Se ha convertido en una valiosa herramienta de respuesta, proporcionando a los centros de atención al cliente un servicio de respuesta telefónica.
En el mundo de las ventas, la combinación de los datos demográficos de los clientes con los datos de las transacciones pasadas y los medios sociales puede dar lugar a recomendaciones adaptadas al cliente.
Una inteligencia artificial puede mejorar el mantenimiento predictivo, analizando grandes cantidades de datos de imágenes y audio para detectar anomalías en motores de automóviles o líneas de montaje. Se pueden utilizar técnicas específicas de aprendizaje profundo para adaptar una IA para lograr metas y tareas específicas.
La IA y el aprendizaje profundo
Actualmente, la inteligencia artificial se entrena a través del uso de la máquina de aprendizaje y el aprendizaje profundo.
Los algoritmos de aprendizaje profundo requieren cantidades masivas de datos de los que aprender, y el aumento de los datos disponibles es una de las razones por las que las capacidades de aprendizaje profundo se han ampliado en los últimos años.
Además, los algoritmos de aprendizaje profundo se ven favorecidos por la mayor potencia de cálculo disponible hoy en día. “La inteligencia artificial como servicio” ha ofrecido a organizaciones más pequeñas el acceso a la tecnología y los algoritmos de IA, apoyando la capacitación para el aprendizaje profundo sin una gran inversión.
IA estrecha y general
La IA estrecha es un tipo de IA que supera a los humanos en tareas estrechamente definidas. Los coches que se conducen por sí mismos y el reconocimiento facial, por sistemas de visión, son dos ejemplos de IA estrecha. Muchas empresas han invertido en la IA reducida para mejorar la eficiencia, reducir los costos y automatizar diversas tareas.
La IA general es un ideal. Describe una inteligencia artificial capaz de aplicar la experiencia y los conocimientos en diferentes contextos. Está modelada según la inteligencia humana y apoya el aprendizaje autónomo y la resolución de problemas. La IA general aún no se ha logrado, pero se está acercando gradualmente a la realidad.
Aprendizaje profundo y generalización
Los modelos de aprendizaje profundo utilizan redes neuronales artificiales de múltiples capas. Estas redes neuronales buscan patrones a través de las diversas capas de abstracción. Las abstracciones contenidas en las capas son la razón por la que se prefieren las redes neuronales profundas para tratar con grandes y complejas cantidades de datos.
La generalización es una forma de clasificación en la que todos, la mayoría o algunos de un grupo particular llevan características que son comunes al grupo o, dicho de otro modo, la generalización es el proceso de identificación de las partes de un todo, como pertenecientes al todo.
Por ejemplo, un pájaro entra en la categoría de animales (una parte del todo). Una flor no. El proceso de generalización incluye la abstracción (reducir algo a sus características esenciales).
Un pájaro elige moverse, los animales eligen moverse. Las flores no tienen la opción de elegir moverse. El concepto de generalización también aplica el conocimiento de experiencias anteriores a nuevas circunstancias, o el pensamiento más allá del problema original y la realización de predicciones.
La generalización es una forma de reconocimiento amplio que se basa en unas pocas características para identificar las cosas. Por ejemplo, si algo se mueve de forma deliberada, se reconoce como un animal. Si es verde y se balancea con la brisa, se reconoce como una planta.
El entrenamiento de aprendizaje profundo AI para reconocer una foto de un ave utiliza las capas más bajas para identificar los bordes y los gradientes claros/oscuros, etc. Los niveles superiores aprenden a combinarlos en patrones.
Los niveles superiores pueden aprender cómo se combinan los patrones para hacer formas reconocibles, y combinar las formas para reconocer otros animales. Cuantas más características se utilicen, más preciso será el reconocimiento y la identificación de los sistemas de visión.