En la actualidad las nuevas aplicaciones y tecnologías, surgen de muy rápidamente, obligando al ser humano a estar constantemente actualizado y a trabajar de manera constante con Inteligencia artificial.
Con la aparición de la I.A (Inteligencia artificial) el mundo se ha revolucionado, tan novedoso, práctico, rápido y preciso, algo pocas veces visto, su simplicidad lleva a que cualquier persona con poco conocimiento informático se integre a este sistema,
La I.A es una tecnología que permite que las computadoras simulen la inteligencia humana y las capacidades humanas de resolución de problemas., puede realizar tareas que de otro modo requerirían inteligencia o intervención humana. Los asistentes digitales, la guía por GPS, los vehículos autónomos y las herramientas de inteligencia artificial generativa (como Chat GPT de Open AI) son solo algunos ejemplos de inteligencia artificial en las noticias diarias y en nuestra vida cotidiana.
Como campo de la informática, la inteligencia artificial abarca el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Dichas disciplinas implican el desarrollo de algoritmos de IA, modelados a partir de los procesos de toma de decisiones del cerebro humano, que pueden «aprender» de los datos disponibles y realizar clasificaciones o predicciones cada vez más precisas con el tiempo.
Tipos de inteligencia artificial:
La IA débil, o IA estrecha (ANI), es una IA entrenada y enfocada para realizar tareas específicas. La IA débil impulsa la mayor parte de la IA que nos rodea hoy. «Estrecho» podría ser un descriptor más preciso para este tipo de IA, ya que no tiene nada de débil; permite algunas aplicaciones muy potentes, como Siri de Apple, Alexa de Amazon, IBM Watson y otros vehículos autónomos.
La IA robusta está conformada por la inteligencia artificial general (IAG) y la súperinteligencia artificial (SIA). La inteligencia artificial general (IAG), o la IA general, es una forma teórica de IA en la que una máquina tendría una inteligencia igual a la de los humanos; sería autoconsciente y tendría la capacidad de resolver problemas, aprender y planificar para el futuro. La súperinteligencia artificial (SIA), también conocida como súperinteligencia, superaría la inteligencia y la capacidad del cerebro humano.
Si bien la IA robusta todavía es completamente teórica y no tiene ejemplos prácticos de uso actualmente, no significa que los investigadores de IA no estén también explorando su desarrollo. Mientras tanto, los mejores ejemplos de la SIA provienen de la ciencia ficción, como HAL, la malévola computadora súper humana en 2001: Odisea del espacio.
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Hoy existen varias aplicaciones reales para sistemas de IA. Estos son algunos de los casos de uso más comunes:
Reconocimiento de voz
También conocido como reconocimiento automático de voz, reconocimiento de voz por computadora o conversión de voz a texto, el reconocimiento de voz utiliza PLN para procesar el habla humana en un formato escrito, utilizado por los dispositivos móviles.
Atención al cliente
Los agentes virtuales en línea y los chat bots están reemplazando a los agentes humanos a lo largo del recorrido del cliente. Responden preguntas frecuentes (FAQ) sobre temas como el envío, o brindan asesoramiento personalizado, venta cruzada de productos o sugerencias de tamaños para los usuarios, cambiando la forma en que pensamos sobre la participación del cliente en sitios web y plataformas de redes sociales.
Visión artificial
Esta tecnología de IA permite que las computadoras y los sistemas deriven información significativa a partir de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales, y con base en esas entradas, pueden tomar medidas. Esta capacidad de proporcionar recomendaciones la distingue de las tareas de reconocimiento de imágenes.
De la cadena de suministro
La robótica adaptativa actúa sobre la información de los dispositivos de Internet de las cosas y sobre datos estructurados y no estructurados para tomar decisiones autónomas. Las herramientas de PLN (procesamiento de lenguaje natural) pueden comprender el habla humana y reaccionar a lo que se les dice.
Pronóstico meteorológico
Los modelos meteorológicos en los que confían las emisoras para hacer pronósticos precisos consisten en algoritmos complejos que se ejecutan en supercomputadoras. Las técnicas de aprendizaje automático mejoran estos modelos haciéndolos más aplicables y precisos.
Detección de anomalías
Los modelos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos y descubrir puntos de datos atípicos dentro de un conjunto de datos. Estas anomalías pueden generar visibilidad sobre equipos defectuosos, errores humanos o fallos de seguridad.
