¿Qué es la inteligencia artificial?
La Inteligencia Artificial se refiere a máquinas, principalmente computadoras que funcionan como humanos. En IA, las máquinas realizan tareas como el reconocimiento de voz, la resolución de problemas y el aprendizaje, etc. Las máquinas pueden funcionar y actuar como humanos si tienen suficiente información. Entonces, en inteligencia artificial, la ingeniería del conocimiento juega un papel vital. La relación entre objetos y propiedades se establece para implementar la ingeniería del conocimiento. A continuación se presentan las técnicas de Inteligencia Artificial.
Las 4 mejores técnicas de inteligencia artificial
La inteligencia artificial se puede dividir en diferentes categorías en función de la capacidad de la máquina para usar experiencias pasadas para predecir decisiones futuras, memoria y autoconciencia. A IBM se le ocurrió Deep Blue, un programa de ajedrez que puede identificar las piezas en el tablero de ajedrez. Pero no tiene memoria para predecir acciones futuras. Este sistema es útil pero no se puede adaptar a otra situación. Otro tipo de sistema de inteligencia artificial que utiliza experiencias pasadas y tiene la ventaja de una memoria limitada para predecir las decisiones. Un ejemplo de este tipo de sistema de inteligencia artificial se puede encontrar en las funciones de toma de decisiones en el caso de los automóviles autónomos. Aquí las observaciones ayudan en las acciones que se tomarán en breve, que no se almacenan permanentemente ya que las observaciones cambian con frecuencia. Al mismo tiempo con el avance de la tecnología, podría ser posible tener máquinas con un sentido o conciencia en las que las máquinas entiendan el estado actual de las cosas, que se pueden utilizar para inferir lo que se debe hacer. Pero tales sistemas no existen.
A continuación se encuentran las diversas categorías de Inteligencia Artificial:
1. Aprendizaje automático
Es una de las aplicaciones de AI donde las máquinas no están programadas explícitamente para realizar ciertas tareas, sino que aprenden y mejoran de la experiencia automáticamente. Deep Learning es un subconjunto de aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales para el análisis predictivo. Existen varios algoritmos de aprendizaje automático, como el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje por refuerzo. En el aprendizaje no supervisado, el algoritmo no utiliza información clasificada para actuar sobre él sin ninguna orientación. En el aprendizaje supervisado, deduce una función de los datos de entrenamiento que consiste en un conjunto de un objeto de entrada y la salida deseada. Las máquinas utilizan el aprendizaje por refuerzo para tomar las medidas adecuadas para aumentar la recompensa y encontrar la mejor posibilidad que se debe tener en cuenta.
2. PNL (procesamiento del lenguaje natural)
Es en las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano donde las computadoras están programadas para procesar lenguajes naturales. El aprendizaje automático es una tecnología confiable para el procesamiento del lenguaje natural para obtener significado de los idiomas humanos. En PNL, la máquina captura el audio de una conversación humana. Luego se produce la conversación de audio a texto y luego el texto se procesa donde los datos se convierten en audio. Luego, la máquina usa el audio para responder a los humanos. Las aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural se pueden encontrar en aplicaciones IVR (respuesta de voz interactiva) utilizadas en centros de llamadas, aplicaciones de traducción de idiomas como Google Translate y procesadores de texto como Microsoft Word para verificar la precisión de la gramática en el texto. Sin embargo, la naturaleza de los lenguajes humanos dificulta el procesamiento del lenguaje natural debido a las reglas que intervienen en el paso de la información utilizando el lenguaje natural y no son fáciles de entender para las computadoras. Por lo tanto, la PNL utiliza algoritmos para reconocer y abstraer las reglas de los lenguajes naturales donde los datos no estructurados de los lenguajes humanos se pueden convertir a un formato que la computadora entienda.
3. Automatización y robótica.
El propósito de la automatización es hacer que las máquinas realicen las tareas monótonas y repetitivas que también mejoran la productividad y reciben resultados rentables y más eficientes. Muchas organizaciones usan aprendizaje automático, redes neuronales y gráficos en la automatización. Dicha automatización puede evitar problemas de fraude mientras se realizan transacciones financieras en línea mediante el uso de la tecnología CAPTCHA. La automatización robótica de procesos está programada para realizar tareas repetitivas de alto volumen que pueden adaptarse al cambio en diferentes circunstancias.
4. Visión artificial
Las máquinas pueden capturar información visual y luego analizarla. Aquí las cámaras se utilizan para capturar la información visual, la conversión de analógico a digital se utiliza para convertir la imagen en datos digitales y el procesamiento de la señal digital se utiliza para procesar los datos. Luego, los datos resultantes se envían a una computadora. En la visión artificial, dos aspectos vitales son la sensibilidad, que es la capacidad de la máquina para percibir impulsos débiles y la resolución, el rango en el que la máquina puede distinguir los objetos. El uso de la visión artificial se puede encontrar en la identificación de firmas, el reconocimiento de patrones y el análisis de imágenes médicas, etc.
Aplicaciones de la inteligencia artificial.
A continuación se presentan las diversas aplicaciones de la inteligencia artificial.
- La IA se utiliza en la industria financiera, donde se recopilan datos personales que luego se pueden utilizar para proporcionar asesoramiento financiero.
- La IA se usa en el campo de la educación, donde el sistema de calificación se puede automatizar y se puede evaluar el rendimiento de los estudiantes en función del cual se puede mejorar el proceso de aprendizaje.
- En el campo de la atención médica, la IA se utiliza para realizar un mejor diagnóstico donde las tecnologías utilizadas para comprender el lenguaje natural y responder a las preguntas formuladas. Además, los programas informáticos como chatbots se utilizan para ayudar a los clientes a programar citas y facilitar el proceso de facturación, etc.
- La IA se usa en los negocios para automatizar las tareas repetitivas que realizan los humanos con la ayuda de Robotic Process Automation. Para aumentar la satisfacción del cliente, los algoritmos de aprendizaje automático están integrados con análisis para recopilar información que ayuda a comprender las necesidades del cliente.
- La IA se utiliza en dispositivos Smart Home, seguridad y vigilancia, navegación y viajes, transmisión de música y medios y videojuegos, etc.
Conclusión
La IA está impactando nuestras vidas a gran escala. Las organizaciones también están tomando medidas para adaptarse a la tecnología de inteligencia artificial que les puede dar nuevas formas de realizar las tareas, así como comprender el patrón de datos para tener la máxima productividad.
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