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Inteligencia artificial: Cómo funciona, cómo surgió y cómo crear una

En 23/02/2022
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Inteligencia artificial es el término para la inteligencia mostrada por las máquinas. En el mundo actual, la Inteligencia Artificial se ha vuelto bastante popular. Es la replicación de la inteligencia natural en robots que han sido programados para aprender y emular el comportamiento humano.

Estas computadoras pueden aprender de sus errores y realizar trabajos similares a los que realizan los humanos. La IA tiene una influencia significativa en nuestra calidad de vida a medida que se desarrolla. Es natural que todo el mundo quiera involucrarse con la tecnología de IA de alguna manera, ya sea como consumidor o como profesional.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

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Construir un sistema de inteligencia artificial es un proceso minucioso de revertir las cualidades y talentos humanos en una computadora y aprovechar su fuerza informática para superar nuestras propias habilidades.

Para comprender completamente cómo funciona la inteligencia artificial, primero se deben comprender los numerosos subdominios de la IA y cómo se pueden aplicar esos dominios a diversas industrias. También puede inscribirse en un curso de inteligencia artificial para obtener una mejor comprensión del tema.

  • Machine Learning (ML): Es el proceso de enseñar a una máquina a hacer inferencias y conclusiones basadas en la experiencia previa. Reconoce patrones y analiza datos anteriores para deducir el significado de estos puntos de datos, todo sin depender de la experiencia humana.
  • Esta automatización ahorra tiempo a las empresas y les ayuda a tomar mejores decisiones al permitirles sacar conclusiones mediante el análisis de datos.
  • Deep Learning:Es un enfoque de aprendizaje automático. Entrena a una máquina para categorizar, inferir y predecir resultados mediante el procesamiento de entradas a través de capas.
  • Neutral Networks: Las redes neuronales funcionan de la misma manera que las células neuronales humanas. Son un conjunto de algoritmos que capturan la relación entre numerosas variables subyacentes y analizan la información de la misma manera que lo hace un cerebro humano.
  • El procesamiento del lenguaje natural (PNL): Es el estudio del uso de máquinas para leer, comprender e interpretar el lenguaje. Cuando una máquina reconoce la intención del usuario, responde apropiadamente.
  • Los algoritmos de visión por computadora: Estos intentan comprender una imagen al diseccionar y analizar varios elementos de los objetos. Esto ayuda a la computadora a clasificar y aprender de un grupo de fotos, lo que le permite tomar mejores decisiones de salida basadas en observaciones previas.

Los algoritmos de computación cognitiva se esfuerzan por replicar el cerebro humano, analizando texto/habla/imágenes/objetos de la misma manera que lo hace una persona e intentando producir el resultado requerido.

¿Cómo surgió la inteligencia artificial?

Minsky y McCarthy establecieron el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT en 1959, que todavía está operativo en la actualidad. Hasta su muerte en enero de 2016, Minsky trabajó como profesor en el MIT.

  • En cualquier caso, hubo algo de optimismo indebido en los albores de la inteligencia artificial lo que resultó en un «período oscuro» entre 1974 y 1980.
  • Las partidas presupuestarias asignadas a los programas iniciales no proporcionaron los resultados esperados, por lo que se reorientaron para financiar actividades en este sector.
  • Algunos expertos se desanimaron como resultado de esto. Parte de la culpa recayó en Minsky y su libro Perceptrons, que cuestionaba la validez de las metodologías que se habían creado hasta ese momento (1969).
  • Más tarde, bajo la apariencia de los llamados sistemas expertos, habría múltiples resurgimientos de interés, similares a los de la década de 1980.
  • Era una combinación de datos y algoritmos capaces de extraer información de datos sobre ciertos temas que era más que inteligencia artificial.
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Sin embargo, eran costosos de mantener y se basaban en principios de «si… entonces», en los que se suponía el conocimiento en lugar de aprenderlo. Dicho de otro modo, un sistema experto requiere de conocimientos previos, que es muy diferente al aprendizaje mediante redes neuronales, por ejemplo.

¿Cómo crear una inteligencia artificial?

Para crear una inteligencia artificial el tema es difícil de responder. Sin embargo, existen tecnologías como Cloud AutoML de Google que te permiten construir inteligencia artificial con un entrenamiento mínimo. Es una colección de herramientas de aprendizaje automático dirigidas a desarrolladores con menos experiencia.

  • También debe aprender a crear una red neuronal rudimentaria usando al menos nueve líneas de código.
  • El método más efectivo es elegir un tema que nos fascine y comenzar a practicar. Finalmente, una red neuronal es un software al que se le enseñan principios fundamentales y, luego crece para detectar patrones a medida que se agregan más reglas.
  • Los modelos de aprendizaje automático producidos por especialistas se utilizan para alcanzar este objetivo de inteligencia artificial.
  • Este procedimiento necesita una cantidad significativa de esfuerzo y experimentación. Supongamos que los patrones de datos se aprenden y el algoritmo los recuerda para aplicarlos a datos futuros.

«Si no puedes medirlo, no puedes mejorarlo», dijo el famoso profesor de Harvard Peter Drucker. Para decirlo de otra manera, si deseas construir inteligencia artificial, necesitarás una gran cantidad de datos para «entrenar» y «aprender». Podrá detectar patrones y manejar los datos que necesitamos de esta manera.

Inteligencia artificial: ¿cuáles son los requisitos previos?

Como principiante, aquí hay algunos requisitos esenciales que lo ayudarán a comenzar con el tema.

  • Una sólida comprensión de las matemáticas, particularmente cálculo, estadística y probabilidad.
  • Una excelente comprensión de los lenguajes de programación como Java o Python.
  • Comprender y crear algoritmos es un punto fuerte.
  • Se requiere una buena experiencia en análisis de datos.
  • Una excelente comprensión de las matemáticas discretas.
  • El deseo de estudiar lenguajes de programación de aprendizaje automático.

Incluso ahora, la inteligencia artificial es una noción difícil de describir, y vivimos en una era en la que la IA, o Inteligencia Artificial, es la palabra de moda. La inteligencia artificial, por otro lado, es una noción relativamente nueva (dependiendo de cómo se mire).

La IA ha revolucionado el mundo

Lo que sí es cierto es, que la IA ha revolucionado el mundo ofreciendo un sinfín de oportunidades y, aún no hemos visto todo, pues, con cada día estos programas se desarrollan cada vez mejor acercándonos a una nueva era.

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