Introducción a la inteligencia artificial
La inteligencia artificial es la capacidad de diseñar máquinas inteligentes o desarrollar aplicaciones de software de autoaprendizaje que imiten los rasgos de la mente humana como el razonamiento, la resolución de problemas, la planificación, la toma de decisiones óptimas, las percepciones sensoriales, etc. La capacidad de los enfoques inteligentes artificiales para superar el rendimiento Las acciones humanas en términos de descubrimiento de conocimiento atrajeron la atención de la comunidad empresarial y de investigación en todo el mundo y este campo de estudio fue testigo de un rápido progreso en las últimas dos décadas. avancemos en esta introducción a la publicación de inteligencia artificial en detalle.
Componentes principales y características de la inteligencia artificial
En la sección anterior, hemos estudiado sobre Introducción a la Inteligencia Artificial, por lo que ahora avanzamos con los componentes o marcos que contribuyen principalmente a la implementación de varios sistemas inteligentes:
1. Ingeniería de características
El proceso de identificar un conjunto mínimo de características o atributos informativos del conjunto de datos proporcionado se denomina extracción de características. El rendimiento de los procesos de aprendizaje automático puede mejorarse eligiendo adecuadamente un conjunto significativo de características. El eficiente proceso de extracción de características garantiza
- Reducción del grado de desorden, llamado entropía, al clasificar conjuntos de datos basados en características seleccionadas. En otras palabras, este conjunto óptimo de características maximiza la ganancia de información.
- Cero correlación entre las características, logrando así la independencia y la minimidad del conjunto de características. Este objetivo se logra utilizando técnicas como el análisis de componentes principales (PCA), el proceso de ortogonalización de Gram-Schmidt, etc.
2. Redes neuronales artificiales
Una red neuronal se compone de interconexiones ponderadas entre el conjunto de nodos informáticos en capas consecutivas. Los pesos óptimos de las conexiones se deducen en la fase de aprendizaje ajustándolos según la estrategia común para compartir el peso y de acuerdo con la retroalimentación recibida del algoritmo de propagación hacia atrás implementado. Técnicamente, cada nodo calcula la suma ponderada de los valores propagados a su entrada. Los criterios para que los valores calculados avancen a la siguiente capa están regulados por las funciones de activación. Después de una serie de épocas, la constitución de etapas de retroalimentación hacia adelante y hacia atrás, pesos y otros parámetros de red convergen en valores óptimos que terminan en el modelo más apropiado. Las redes neuronales artificiales más utilizadas son:
- Las redes neuronales convolucionales (CNN) convolucionan la entrada recibida con los filtros / patrones espaciales aprendidos para identificar características en la capa de convolución. Estas señales se envían a las siguientes capas que están completamente conectadas para realizar tareas de reconocimiento.
- La solidez de la convolución a las variaciones traslacionales fomenta el reconocimiento o el etiquetado de características de manera efectiva y este enfoque se utiliza ampliamente en aplicaciones de reconocimiento de imágenes.
- Las redes neuronales recurrentes (RNN) utilizan memoria corta a largo plazo (LTSM) para la estimación inteligente de valores desconocidos de la serie dada de datos pasados.
3. Aprendizaje profundo
La arquitectura de aprendizaje profundo tiene más capas ocultas entre la capa de entrada y salida en comparación con la de las redes neuronales artificiales. Este cambio arquitectónico facilita el marco de aprendizaje profundo para realizar la extracción automática de características junto con el aprendizaje de clasificación. Estos modelos emplean aprendizaje supervisado para entrenar con conjuntos de datos bien etiquetados. A pesar de la complejidad inherente en la arquitectura con numerosas capas ocultas, el tiempo de aprendizaje del modelo se puede reducir drásticamente con el uso de GPU de computación paralela de alto rendimiento
Aplicaciones de la inteligencia artificial.
Como ya hemos aprendido sobre la Introducción a la Inteligencia Artificial, ahora estamos discutiendo las teorías y los métodos relacionados con la IA que revolucionaron todos los campos, incluidos el comercio minorista, las finanzas, la investigación espacial, la atención médica, la electrónica de consumo, los automóviles, etc. Los detalles para algunas aplicaciones son los siguientes:
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Edición ética de genes
La noción de atención médica personalizada para tratar enfermedades o trastornos causados por mutaciones genéticas se logra al comprender con precisión el modelo genético del paciente. El análisis para identificar el orden de los nucleótidos se llama Genome Sequencing. Con los conocimientos de la secuenciación del genoma, se identificarían mutaciones susceptibles para prescribir una línea de tratamiento específica para el paciente.
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Sistema inteligente de respuesta ante desastres
Los sistemas de rescate modernos utilizan drones, robots y sensores con tecnología de inteligencia artificial para recopilar rápidamente información precisa sobre el alcance del daño, la ubicación exacta de las víctimas atrapadas, los detalles topográficos del paisaje durante los tiempos de crisis. Los sistemas inteligentes ayudan a los trabajadores de rescate a identificar los puntos de reunión más cercanos y seguros mientras evacuan a las personas de las áreas afectadas por el desastre. Los módulos de gestión de desastres equipados con IA estimulan de manera efectiva simulacros de simulacros de desastre para identificar ubicaciones potencialmente vulnerables, planificar acciones preventivas, monitorear y gobernar la asignación de recursos sin problemas.
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Sistemas de recomendación
Los mejores sistemas de recomendación identifican o predicen las preferencias de los usuarios a los elementos en función del perfil de los elementos e inferencias sobre el comportamiento de los usuarios. La disposición de los usuarios hacia varios elementos se representa como pares de elementos de usuario en la matriz de utilidad. Las dos formas de descubrir la respuesta de los usuarios a los elementos son
- Las recomendaciones basadas en contenido comprenden el interés de los usuarios en función de las calificaciones / comentarios proporcionados para algunos elementos y sugieren elementos similares a ellos.
- El filtrado colaborativo se centra en identificar usuarios similares y recomendar elementos preferidos por otros usuarios similares.
Matemáticamente, la matriz de utilidad representada es escasa y el algoritmo de recomendación apunta a deducir las entradas desconocidas / perdidas de los pocos valores conocidos utilizando algoritmos de agrupamiento y métodos de factorización de matriz como la descomposición de valores singulares (SVD), etc.
Ventajas de la inteligencia artificial
Como ya hemos aprendido sobre la Introducción a la Inteligencia Artificial, háganos saber acerca de las ventajas de la Inteligencia Artificial y los beneficios ofrecidos por los módulos mejorados de IA incluyen:
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Mínima intervención humana
Los sistemas impulsados por IA son las soluciones que mejor se adaptan a los entornos, donde la vida humana tiene más probabilidades de estar en riesgo. Pocos ejemplos de tales escenarios son la exploración espacial, la operación de defensa como la desactivación de bombas, los lugares de trabajo caracterizados por un calor intenso, la minería de minerales, etc.
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Más rápido y preciso
El rendimiento de aplicaciones habilitadas para IA bien entrenadas reduce drásticamente la posibilidad de que los errores humanos entren. Estas versiones de IA demostraron ser más rápidas en tareas computacionalmente costosas, especialmente en el campo de la investigación científica y en tareas que requieren mucho tiempo. La mayoría de las tareas rutinarias, triviales y repetitivas se pueden automatizar con la tecnología de IA adecuada para mejorar la eficiencia operativa.
Desafíos
En la sección anterior de Introducción a la Inteligencia Artificial, hemos aprendido acerca de las características, la aplicación y las ventajas, por lo que ahora avanzamos con los desafíos de la Inteligencia Artificial:
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Necesidad de corpus de datos masivo
En general, los sistemas inteligentes, antes de implementarse como una solución del mundo real, aprenden un modelo optimizado con la ayuda de una gran cantidad de datos durante el entrenamiento y la validación. La disponibilidad de grandes volúmenes de datos y la capacidad de manejarlos son las principales limitaciones para que los sistemas convencionales y las aplicaciones de software evolucionen como ediciones habilitadas para IA. La necesidad de técnicas de modelado sofisticadas que puedan estimar los parámetros del modelo con alta precisión utilizando muestras de datos limitadas es inminente.
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Interacciones multimodales
La eficiencia y la precisión de las aplicaciones de reconocimiento basadas en la percepción, que abarca los métodos de visión por computadora, se pueden mejorar al aprovechar la capacidad de interpretar y procesar múltiples modos de datos simultáneamente. Esto permite que el paradigma de reconocimiento emule idealmente la inteligencia humana que funciona en conjunto con varios sentidos como el tacto, la visión, el oído, etc.
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Más allá del control humano
Con la capacidad excepcional de la tecnología de inteligencia artificial para comprender y aprender grandes bibliotecas de información a un ritmo más rápido, hay pocas instancias amenazantes en las que un marco de inteligencia artificial cociente emocional y supere los extremos del pensamiento lógico humano. En tales casos no regulados, el comportamiento inusual si los sistemas de IA conducen a una catástrofe irreparable.
Artículos recomendados
Esta ha sido una guía sobre Introducción a la Inteligencia Artificial. Aquí hemos discutido las características, aplicaciones y ventajas de la inteligencia artificial. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
- Inteligencia Artificial vs Inteligencia Humana
- Carreras en Inteligencia Artificial
- Machine Learning vs Inteligencia Artificial
- Inteligencia empresarial vs Big Data
- Introducción a las herramientas de inteligencia artificial
- Empresas de Inteligencia Artificial
- Importancia de la inteligencia artificial
- Las 6 mejores comparaciones entre CNN y RNN
- Técnicas de Inteligencia Artificial