Inteligencia Artificial: tipos y principales aplicaciones

Descubre cómo esta tecnología está transformando nuestras vidas y cómo podemos aprovecharla de la mejor manera.

Empecemos respondiendo a la pregunta ¿Qué es la inteligencia artificial? La IA se refiere a la capacidad de una máquina o sistema informático para realizar tareas que normalmente requerirían la inteligencia humana. Esta se basa en algoritmos y modelos matemáticos que permiten a las máquinas procesar información, aprender de ella, tomar decisiones, resolver problemas y realizar tareas de manera autónoma, imitando o incluso superando las capacidades humanas en áreas específicas.

En 1956, John McCarthy, reconocido como padre de la inteligencia artificial organiza la conferencia de Dartmouth, donde acuña por primera vez el término inteligencia artificial, definido como la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes.

Tipos de inteligencia artificial

Hoy en día, existen diferentes enfoques y técnicas dentro de la inteligencia artificial. Estas son las siguientes:

1. Aprendizaje automático (Machine Learning)

Es una disciplina dentro del campo de la inteligencia artificial que se centra en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender y mejorar automáticamente a través de la experiencia y los datos, sin ser explícitamente programadas. En lugar de seguir un conjunto de reglas específicas, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y tendencias, y  utilizar  esta  información  para  hacer  predicciones  (análisis  predictivo).

El objetivo  es  que  las  máquinas  aprendan  de  forma  autónoma  y  mejoren  su rendimiento con el tiempo a medida que se les proporciona más información. El Machine Learning se basa parcialmente en los principios de la estadística clásica y, de hecho, la estadística forma parte importante de las implementaciones actuales de la IA, solo que hoy ya se disponen de algoritmos que ejecutan esas funciones de manera automática.

Por ejemplo, un sistema de Machine Learning basado en logistic regression es capaz de predecir si una mujer embarazada debería recibir una cesárea dada una serie de características seleccionadas por los doctores (Mor-Yosef et al., 1990), utilizando estas características para buscar patrones de correlación con la práctica de una cesárea.

El aprendizaje automático se divide en diferentes enfoques y técnicas. Estos son los siguientes:

• Aprendizaje  supervisado:  se  basa  en  el  uso  de  conjuntos  de  datos etiquetados, donde se proporciona a los algoritmos ejemplos de entrada y salida esperada. El modelo aprende a mapear las entradas a las salidas correctas y luego puede predecir salidas para nuevas entradas.

• Aprendizaje no supervisado: en este enfoque, los algoritmos se utilizan para analizar conjuntos de datos no etiquetados, sin información previa sobre las salidas esperadas. El objetivo es encontrar patrones, estructuras o agrupaciones en los datos.

• Aprendizaje por refuerzo: este enfoque se basa en la interacción entre un agente y un entorno. El agente realiza acciones y recibe retroalimentación en forma  de  recompensas o  castigos, lo que le permite aprender a tomar decisiones óptimas para maximizar la recompensa a lo largo del tiempo.

2. Redes neuronales artificiales: estas son estructuras computacionales inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano. Consisten en capas de nodos interconectados que procesan información y aprenden de los datos. Entre los frameworks más conocidos para el entrenamiento de redes neuronales se tiene a Tensorflow y Keras.

3. Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP): es una rama de la IA que se ocupa de la interacción entre las máquinas y el lenguaje humano. Permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano de manera eficiente. Aunque las técnicas PLN han existido desde hace muchos años, los avances en machine learning han mejorado de forma radical

su grado de acierto y precisión. Entre las áreas de aplicación podemos mencionar a los agentes virtuales, interfaces vocales, chatbots, biometría basada en el reconocimiento de voz. Hoy en día los Asistentes Personales Virtuales (VPAs) como Siri de Apple, Google Assistant de Google, Cortana de Microsoft, Alexa de Amazon o Duer de Baidu, ya permiten a los usuarios buscar información y ejecutar comandos a partir de entradas de voz. Es el ascenso y crecimiento de las plataformas PLN (Plataformas de procesamiento del Lenguaje Natural o NLP).

4. Visión  por  computadora  /  Visión  Artificial:  se refiere  a  la  capacidad de  las máquinas para analizar, interpretar y comprender imágenes o videos a través de patrones. Esto incluye tareas como reconocimiento facial, detección de objetos y segmentación de imágenes.

Entre las áreas de aplicación podemos mencionar a los coches autónomos, reconocimiento de imágenes, control de stocks, reconocimiento facial, vigilancia, robótica, entre otros. Actualmente es posible utilizar las APIs de Visión Artificial (Computer Vision APIs) ofrecidas tanto por proveedores cloud (Amazon Rekognition, Google Cloud Vision API, Microsoft Azure Cognitive Services, Watson Visual Recognition).

Principales aplicaciones de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) tiene una amplia gama de aplicaciones en diversos sectores. Su objetivo principal es automatizar tareas complejas, mejorar la eficiencia, facilitar la toma de decisiones y mejorar la calidad de vida. Aquí están algunas de las principales aplicaciones de la inteligencia artificial:

• Asistentes virtuales: los asistentes virtuales, como Siri, Google Assistant y Alexa, utilizan la IA para entender y responder preguntas en lenguaje natural, realizar tareas específicas y proporcionar recomendaciones personalizadas.
• Automatización  industrial:  la  IA  se  utiliza  en  la  automatización  de  procesos industriales, como el control de la producción, el mantenimiento predictivo y la optimización de la cadena de suministro. Esto mejora la eficiencia y reduce los errores.
• Medicina y diagnóstico: la IA se utiliza en el análisis de imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas, para ayudar en el diagnóstico de enfermedades. También se utiliza en el desarrollo de tratamientos personalizados y en la investigación de nuevos medicamentos.
• Vehículos autónomos: la IA desempeña un papel fundamental en el desarrollo de vehículos autónomos. Permite que los automóviles interpreten su entorno, tomen decisiones en tiempo real y se desplacen de manera segura sin la necesidad de un conductor humano.

• Servicio al cliente y chatbots: los chatbots impulsados por IA se utilizan en el servicio al cliente para responder preguntas frecuentes, brindar soporte técnico y facilitar la interacción con los usuarios en sitios web y aplicaciones.
• Finanzas y banca: también se aplica en el análisis de datos financieros, detección de fraudes, gestión de riesgos, asesoramiento financiero y optimización de inversiones.
• Comercio   electrónico   y   recomendaciones:   los   motores   de   recomendación impulsados por IA se utilizan en plataformas de comercio electrónico para ofrecer recomendaciones personalizadas a los usuarios, basadas en sus preferencias y comportamiento de compra.
• Traducción automática: la IA se utiliza en sistemas de traducción automática para traducir texto o voz de un idioma a otro, lo que facilita la comunicación entre personas que hablan diferentes idiomas.
• Seguridad y vigilancia: se aplica en la detección y reconocimiento de patrones en sistemas de vigilancia, como la detección de intrusiones, reconocimiento facial y análisis de comportamiento anómalo.
• Educación: se utiliza en plataformas educativas para personalizar el aprendizaje y ofrecer recomendaciones de contenido y actividades basadas en las necesidades y habilidades individuales de los estudiantes.

Estas son solo algunas de las muchas aplicaciones de la inteligencia artificial en diferentes industrias. A medida que la tecnología avanza, se espera que la IA continúe transformando y mejorando diversos aspectos de nuestra vida diaria.

*Esta nota es una colaboración de Sandra Wong, docente de la Escuela de Posgrado de la Universidad Privada del Norte.  

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