¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial es un término que ha ido cobrando cada vez más protagonismo en los últimos años, y no para menos. Es una tecnología que revoluciona la forma en que interactuamos con el mundo que nos rodea.

Pero después de todo, que es inteligencia artificial? En este artículo especial, exploraremos el concepto, sus aplicaciones, desafíos y perspectivas para el futuro. Síganos y descubra cómo la IA está transformando el mundo en el que vivimos.

Vea el video en el Canal Showmetech:

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

A Inteligencia Artificial también es conocido por las siglas IA, en portugués, o AI, en inglés, y representa uno de los campos más fascinantes de la informática en la actualidad.

Esta tecnología permite que las computadoras o máquinas imiten la inteligencia humana.

Las IA se basan en modelos y algoritmos creados por científicos, diseñados para funcionar como el cerebro humano. Son capaces de identificar información, hacer conexiones entre ellas e incluso predecir, casi siempre, cuál es la respuesta más correcta para el caso.

En los últimos años, ha habido varios conceptos y definiciones para la inteligencia artificial, pero John McCarthy, famoso informático, en un artículo, definió la IA como “la ciencia y la ingeniería de crear máquinas inteligentes, especialmente software inteligente. Está relacionado con la tarea similar de usar computadoras para comprender la inteligencia humana, pero la IA no necesita limitarse a métodos que son biológicamente observables..

Según el científico, aunque consideramos la inteligencia humana como un estándar de éxito, no debemos restringir la inteligencia artificial para que se adapte a nuestra forma de pensar.

El estudio de la IA no es nuevo (comenzó en 1950), pero recién ahora ha logrado alcanzar este potencial con estatus “revolucionario”, gracias a 3 factores actuales: 

El primero es el desarrollo de computadoras o centros de datos con un poder de procesamiento gigantesco, suficiente para manejar modelos complejos de inteligencia artificial.

El segundo factor es el acceso a grandes cantidades de datos, proporcionados por la propia Internet. Estos, si bien son “en bruto”, es decir, no necesariamente organizados y clasificados, son la base para que las IA aprendan a clasificar correctamente los objetos y den respuestas correctas a lo que se les pregunta.

Y el tercero se refiere a los modelos de datos, que son representaciones eficientes y precisas de la información que queremos analizar o utilizar. Están diseñados para ayudar a las IA a comprender mejor lo que se les dice.

Con eso, llegamos a lo que vemos hoy: IA que responden preguntas sobre cualquier tema, crean presentaciones de trabajo, imágenes completamente nuevas e incluso canciones con las voces de cantantes reales.

Por ejemplo, si le preguntamos a la ChatGPT, un sistema de IA que puede entender y responder preguntas como si fuera una persona real, qué es la inteligencia artificial, podemos obtener la siguiente respuesta:

La inteligencia artificial (IA) se refiere a un campo de la informática que se centra en el desarrollo de sistemas y máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. La IA tiene como objetivo crear programas y algoritmos que puedan percibir, razonar, aprender y tomar decisiones de forma autónoma.

ChatGPT

Estos programas o algoritmos también están presentes en la electrónica que utilizamos, como en los coches que se conducen solos, los robots aspiradores y, por supuesto, en las más diversas funciones que te ofrece tu smartphone.

Pero, para que entendamos cómo llegó aquí la IA, es hora de hablar un poco de historia.

Historia de la Inteligencia Artificial

Desde la antigüedad ha estado presente la idea de objetos inanimados con inteligencia. La idea de robots inteligentes y seres artificiales apareció por primera vez en Mythos de la antigua Grecia. el Dios hefesto, por ejemplo, se ha descrito como la creación de sirvientes dorados con forma de robot. En el antiguo Egipto, los ingenieros construyeron estatuas supuestamente animadas por sacerdotes.

A lo largo de los siglos, pensadores como Aristóteles, Ramón Llull, René Descartes e Tomas Bayes describió los procesos de pensamiento humano utilizando herramientas y la lógica de su tiempo, sentando las bases para los conceptos de IA, como la representación del conocimiento general.

A finales del siglo XIX y en la primera mitad del siglo XX surgieron obras fundamentales que darían origen a la computadora moderna. En 1836, matemático Universidad de Cambridge, Charles Babbage e Augusta Ada Rey, Condesa de Lovelace, creó el primer diseño de una máquina programable.

Aunque las raíces son antiguas, la historia de la Inteligencia Artificial tal como la conocemos hoy tiene menos de un siglo. A continuación, presentamos un breve resumen de algunos de los eventos más importantes de su historia.

1940:

• En 1943, Warren McCullough e walter pits publicar el articuloUn cálculo lógico de las ideas inherentes a la actividad nerviosa", que propone el primer modelo matemático para construir una red neuronal.
• En 1949, en su libro "La organización de la conducta: una teoría neuropsicológica", Donald hebb propone la teoría de que las vías neuronales se crean a partir de experiencias y que las conexiones entre las neuronas se fortalecen cuanto más se usan. el aprender hebiano sigue siendo un modelo importante en IA.

1950:

En 1950, el matemático Alan Turing, considerado el padre de la informatica, escribió un artículo para responder a la pregunta “¿Puede una máquina pensar?, preguntando si sería posible crear una máquina inteligente. También inventó una prueba para ver si una computadora podía imitar el comportamiento humano. El famoso prueba de Turing.

También en 1950, el escritor de ciencia ficción Isaac Asimov, publicó el libro "Robo”, para cuestionar qué tan inteligentes serían los robots y qué reglas deberían obedecer. Aquí, también creó su famoso “3 leyes de la robótica”, que todavía se utilizan hoy en día para comprender cómo debe actuar un robot sin causar daño a los humanos. 

Luego, en 1956, John McCarthy creó el término “inteligencia artificial” en la primera conferencia dedicada a las IA en los Estados Unidos, y también, en el mismo año, se creó el primer programa de inteligencia artificial, el Teórico de la lógica, quien logró realizar una especie de “razonamiento automatizado”.

Otros hechos importantes de la década incluyen:

• En 1950, estudiantes de Harvard, Marvin Minsky e decano edmonds construir el SNARC, la primera computadora de red neuronal.

• En 1950, Claude Shannon publicar el articuloProgramar una computadora para jugar al ajedrez.
• En 1952, arturo samuel desarrolla un programa de autoaprendizaje para jugar a las damas.
• En 1954, el experimento de traducción automática del ruso al inglés realizado por IBM-Georgetown Traduce automáticamente 60 frases rusas cuidadosamente seleccionadas al inglés.
• En 1957, Frank Rosenblatt inventar el Perceptron no Laboratorio Aeronáutico de Cornell, la primera red neuronal artificial.

• En 1957, Allen Newell, Herbert Simón e J. C. Shaw desarrollar el Solucionador de problemas generales (GPS), un programa diseñado para imitar la resolución de problemas humanos.
• En 1958, John McCarthy desarrolla lenguaje de programación de IA Ceceo y publica"Programas con Sentido Común”, un artículo que propone la hipotética Tomador de consejos, un completo sistema de IA con la capacidad de aprender de la experiencia con la misma eficacia que los humanos.
• En 1959, Herbert Gelernter desarrolla el programa Proveedor de teoremas de geometría. El programa podría probar teoremas de geometría de forma automatizada.
• En 1959, arturo samuel acuñar el término "aprendizaje automático"(máquina de aprendizaje) mientras trabajaba en IBM.
• En 1959, John McCarthy e Marvin Minsky Encontre el Proyecto de Inteligencia Artificial do MIT.

1960:

En los años 60, el Redes neuronales en realidad entró en el mapa. Son sistemas que imitan el funcionamiento de las neuronas del cerebro humano, para permitir que las máquinas “aprendan” como nosotros, en un formato de prueba y error. Lo veremos con más detalle más adelante, en el capítulo de Machine Learning.

• En 1962, John McCarthy comienza el Laboratorio de IA em Stanford.
• En 1966, José Weizenbaum crear ELIZA, el primero software para la simulación de diálogos (Chatbot) en el Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT.

• En 1966, el informe de la Comité Asesor de Procesamiento Automático del Lenguaje (ALPAC), del gobierno de EE. UU., detalla la falta de avances en la investigación de la traducción automática. Una gran iniciativa de Guerra Fria con la promesa de traducción automática e instantánea del ruso.

1970:

En la década de 1970, el lenguaje de programación PRÓLOGO se crea y el informe colina ligera es publicado por el gobierno británico, detallando las decepciones en la investigación de IA y dando como resultado recortes significativos en la financiación del proyecto. Este período se conoce como el “El primer invierno de AI.

• En 1970, los primeros sistemas expertos exitosos, DENDRAL e MICINA, se crean en Stanford. Los sistemas expertos son software que pretenden simular el razonamiento de un profesional experto en alguna área específica del conocimiento, en este caso, para ayudar a los médicos en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades infecciosas.
• En 1972, el lenguaje de programación PRÓLOGO es creado por Alain Colmerauer y sus asociados en Universidad de Marsella. El lenguaje nació de un proyecto que no estaba enfocado a la implementación de un lenguaje de programación, sino al procesamiento de lenguajes naturales.
• En 1973, en Universidad de Waseda, en Japón, se construyó el WABOT-1, considerado el primer robot antropomórfico. Entre sus recursos destaca la capacidad de mover, ver y hablar de sus miembros.

• En el 1978 Corporaciones de equipos digitales desarrolla el R1 (También conocido como XCON), el primer sistema experto comercial exitoso. Diseñado para configurar pedidos de nuevos sistemas informáticos, el R1 inicia un auge en la inversión en sistemas expertos que durará la mayor parte de la década.
• Entre 1974 y 1980, la frustración con el progreso en el desarrollo de la IA provocó grandes recortes en las becas académicas de la DARPA. Combinado con el informe ALPACA y el informe colina ligera Desde el año anterior, la financiación de la IA se agota y la investigación se estanca.

1980:

En la década de 1980 surgieron tecnologías como los nuevos sistemas expertos y el lenguaje de programación. Ceceoy se están realizando importantes inversiones en IA. Este período se conoce como el “Boom de los Sistemas Expertosy marca el final de El primer invierno de AI.

Todavía en esa década, en 1986, lo que ahora se considera “padre de la inteligencia artificial", Geoffrey Everest Hinton, desarrolló algoritmos capaces de entrenar redes neuronales de una forma aún más compleja e incluso sin la ayuda de los propios investigadores, lo que hoy se llama Aprendizaje profundo o aprendizaje automático profundo. Así es, las IA comienzan a aprender por sí mismas aquí, ¡todo lo que se necesita es que el investigador proporcione los datos para que "estudien"!

Otros hechos importantes incluyen:

• En 1982, Japón lanza el ambicioso proyecto de Sistemas informáticos de quinta generación, FGCS. El propósito de FGCS es desarrollar un rendimiento similar al de una supercomputadora y una plataforma para el desarrollo de IA.
• En 1983, en respuesta a la FGCS Japón, el gobierno de EE.UU. lanza el Iniciativa informática estratégica para proporcionar fondos para DARPA para la investigación en IA y tecnología de la información.
• En 1985, las empresas gastaban más de mil millones de dólares al año en sistemas expertos y en toda una industria conocida como el mercado de las máquinas. Ceceo viene a apoyarlos. Empresas como simbólica e lisp máquinas inc. construir computadoras especializadas para ejecutar el lenguaje de programación de IA Ceceo.

• En 1986, Hinton, Rumelhart e Williams publicar "Representaciones de aprendizaje a través de la retropropagación de errores”, lo que permite desarrollar redes neuronales más profundas.
• Entre 1987 y 1993, con la mejora de la tecnología informática, surgieron alternativas más económicas y el mercado de las máquinas Ceceo se derrumbó en 1987, inaugurando el "El segundo invierno de AI". Durante este período, los sistemas expertos demostraron ser demasiado caros de mantener y actualizar, y finalmente cayeron en desgracia.

1990:

En la década de 1990, la web está ampliamente disponible, lo que permite recopilar y acceder a una gran cantidad de datos para entrenar modelos de IA. Además, se renueva el interés por las redes neuronales y el aprendizaje automático.

• En 1991, las fuerzas estadounidenses despliegan el DART, una herramienta automatizada de planificación y programación logística, durante la Guerra del Golfo.
• En 1992, Japón finaliza el proyecto. FGCS, citando fallas en cumplir los ambiciosos objetivos establecidos una década antes.
• En el 1993 DARPA termina el Iniciativa informática estratégica, después de gastar casi mil millones de dólares y quedar muy por debajo de las expectativas.
• En el 1997 Deep Blue da IBM campeón mundial de ajedrez gana Garry Kasparov.

• En 1999, la película Matrix se lanza, popularizando aún más la idea de la Inteligencia Artificial y su impacto en la sociedad.

2000 hasta la actualidad:

A partir de la década de 2000, la IA se vuelve cada vez más presente en nuestra vida cotidiana, desde asistentes virtuales hasta sistemas de reconocimiento de voz e imagen, pasando por automóviles autónomos y otras tecnologías. Se desarrollan y mejoran nuevas técnicas como las redes neuronales profundas, el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el aprendizaje por refuerzo.

A mediados de 2018, las IA continuaron evolucionando rápidamente y los primeros "Grandes modelos de lenguaje" o LLM, por sus siglas en inglés, que son redes neuronales capaces de interpretar grandes cantidades de textos para generar respuestas adecuadas. Y esto es exactamente lo que vemos hoy en el ChatGTP, inteligencia artificial lanzada en 2022 que responde a las preguntas y comandos de los usuarios.

Consulta los últimos datos:

• En el 2002 Yo robot lanzar el Roomba, la primera aspiradora robot producida en masa con un sistema de navegación alimentado por IA.
• En 2005, el coche autónomo STANLEY gana el Gran Desafío DARPA.

• En 2005, las fuerzas armadas de los Estados Unidos comenzaron a invertir en robots autónomos como el “Perro grande"De Boston Dynamics es el "PackBot"De iRobot.
• En el 2008 Google avanza la tecnología de reconocimiento de voz e introduce funcionalidad en su aplicación para iPhone.
• En el 2010 Manzana tirar la Siri, un asistente virtual impulsado por IA, a través del sistema operativo iOS.
• En el 2011 Watson da IBM vence fácilmente a la competencia en el programa ¡Peligro!.

• En 2012, Andrew Ng, fundador del proyecto Aprendizaje profundo del cerebro de Google, alimenta una red neuronal usando algoritmos de aprendizaje profundo con 10 millones de videos del YouTube como conjunto de entrenamiento. La red neuronal aprendió a reconocer un gato sin que se le dijera qué es un gato, marcando el comienzo de la era de los avances en las redes neuronales y la financiación del aprendizaje profundo.
• En el 2012 Google fabrica el primer automóvil autónomo en aprobar un examen de manejo estatal.
• En el 2014 Alexa da Amazon, se lanza un dispositivo virtual para el hogar inteligente.
• En 2015, el primer "ciudadano robot”, un robot humanoide llamado Sophia, es creado por Hanson Robotics y es capaz de reconocimiento facial, comunicación verbal y expresión facial.

• En el 2016 AlphaGo do Google DeepMind vence al campeón mundial de Go, Lee sedol. La complejidad del antiguo juego chino se consideró un gran obstáculo para la IA.
• En el 2018 Google lanza motor de procesamiento de lenguaje natural BERTI, reduciendo las barreras en la traducción y la comprensión mediante aplicaciones de aprendizaje automático.
• En el 2018 Waymo lanza tu servicio Waymo uno, lo que permite a los usuarios de Phoenix solicitar una recogida en uno de los vehículos autónomos de la empresa.
• En el 2020 Baidu lanza su algoritmo de Inteligencia Artificial Plegado lineal para equipos científicos y médicos que trabajan en el desarrollo de vacunas durante las primeras etapas de la pandemia del SARS-CoV-2. El algoritmo puede predecir la secuencia de ARN del virus en solo 27 segundos, 120 veces más rápido que otros métodos.
• En el 2020 OpenAI lanza el modelo de procesamiento de lenguaje natural GPT-3, capaz de producir texto modelado según la forma en que la gente habla y escribe.
• En el 2020 AlfaFold2 da Mente profunda resuelve el problema del plegamiento de proteínas, allanando el camino para nuevos descubrimientos de fármacos y avances médicos.

• En el 2021 OpenAI desarrolla el DALL-E, Residencia en GPT-3, capaz de crear imágenes a partir de indicaciones de texto.
• En el 2021 Instituto Nacional de Normas y Tecnología lanza el primer borrador de su Marco de gestión de riesgos de IA, un guía voluntario de los EE. UU.”gestionar mejor los riesgos para las personas, las organizaciones y la sociedad asociados con la inteligencia artificial.
• En el 2022 Mente profunda presenta el Gato, un sistema de inteligencia artificial capacitado para realizar cientos de tareas, incluidos juegos Atari, subtitular imágenes y usar un brazo robótico para apilar bloques.
• En el 2022 Google despedir al ingeniero Blake Lemoine para tu afirmaciones que el Modelo de lenguaje de Google para aplicaciones de diálogo (LaMDA) estaba consciente
• En el 2023 Microsoft lanza una versión AI de Bing, su motor de búsqueda, basado en la misma tecnología que impulsa el ChatGPT.
• En el 2023 Google anuncia el Bardo, una IA conversacional simultánea.
• En 2023, los artistas presentan una demanda colectiva contra Estabilidad IA, DeviantArt e a mitad de camino para su uso de Difusión estable para remezclar las obras protegidas por derechos de autor de millones de artistas.
• En el 2023 OpenAI lanzar el GPT-4, su modelo de lenguaje más sofisticado hasta la fecha.

Bueno, con la historia al día, ahora entenderemos cómo se clasifican los tipos de Inteligencia Artificial.

¿Cuáles son los tipos de Inteligencia Artificial?

En general, los científicos suelen dividir las IA en 5 tipos principales, cada uno un escalón en la escalera para acercarse o incluso superar la mente humana:

IA reactivas

El primer tipo son IA reactivas, que no tienen memoria y no aprenden de los errores o experiencias del pasado.

Un ejemplo común de una máquina reactiva es un robot programado para fabricar autopartes en la línea de producción. El robot está equipado con sensores que le permiten detectar la presencia de piezas y máquinas en su área de trabajo. Está programado para realizar tareas específicas, como soldadura y corte, en respuesta a estímulos detectados por sus sensores.

IA de memoria limitada

El segundo tipo son IA de memoria limitada, que aprenden de los errores o experiencias pasadas para tomar decisiones. Las máquinas con memoria limitada pueden almacenar datos y predicciones anteriores para tomar decisiones en tiempo real. Son más complejas que las máquinas reactivas y ofrecen más posibilidades.

Aquí están los asistentes personales como el Google, Alexa y Siri e incluso funciones especiales de tu celular, como identificar objetos para realzarlos en un video o foto.

las IA Reactivo y Memoria limitada, también se clasifican como Inteligencia artificial limitada, o el acrónimo ANI, en ingles. Se les llama popularmente “Pobre IA” y abarcan toda la IA que tenemos en el mundo hoy.

Teoría de la mente IA

El tercer tipo se llama Teoría de la mente IA, donde los sistemas inteligentes pueden entender y explicar sus decisiones de manera que los humanos puedan entenderlas. Es decir, la IA entiende y reconoce a quienes interactúan con ella, entendiendo sus necesidades, emociones y creencias.

Este tipo de IA aún no se ha inventado, pero es muy probable que pronto veamos algo así por ahí, pero como ejemplo ficticio, en la película”Blade Runner 2049”, uno de los personajes es una IA que puede comprender las emociones humanas e incluso sentirlas.

IA autoconsciente

El cuarto tipo, el más avanzado, es el IA consciente de sí misma. En esta categoría, la Inteligencia Artificial toma conciencia de sí misma, de sus necesidades e incluso de sus emociones. se clasifican como Inteligencia artificial general, o el acrónimo AGI, en inglés, pero también llamado “IA fuerte.

Una IA consciente de sí misma podría aprender sobre sí misma y el mundo que la rodea, y tendría una identidad propia. La autoconciencia se considera un objetivo final de la IA, pero también se considera un desafío ético y filosófico, ya que plantea interrogantes sobre la naturaleza de la conciencia y la identidad.

Una de las teorías más conocidas sobre la conciencia es la Teoría de la Información Integrada (IIT), propuesto por el neurocientífico Julio Tononi en 2004. El IIT sugiere que la conciencia surge cuando un sistema puede integrar información de diferentes fuentes y crear un estado unificado de conciencia. Según esta idea, la conciencia no depende solo de la complejidad del sistema, sino también de la capacidad de recopilar información y crear un estado de conciencia personal.

Este tipo tampoco se ha inventado aún, pero se estima que estamos cada vez más cerca de ver una “IA autoconsciente” en un futuro próximo, que piense y actúe como un ser humano.

Como ejemplo ficticio, en la película “Ex Machina”, una IA llamada Ava está diseñado con la capacidad de aprender sobre sí mismo y desarrollar una personalidad propia, planteando preguntas sobre lo que significa ser humano y el papel de la IA en la sociedad.

Súper IA

Pero, hay una quinta etapa, llamada súper IA ou Superinteligencia Artificial, o el acrónimo ASI, en inglés, también llamado “IA súper fuerte.

El momento en que se alcanza ya tiene nombre: singularidad. Supondrá un hito en la evolución científica, donde los ordenadores tendrán una inteligencia sobrehumana, es decir, por encima de lo que somos capaces de razonar. 

Aquí, el futuro es tan impresionante como preocupante, ya que estas IA pueden ayudarnos a curar enfermedades y avanzar tecnológicamente, pero también pueden decidir que la raza humana ya no es necesaria o debe ser tratada como inferior.

Similar a lo que sucede en la película The Terminator, en la que una inteligencia artificial decide eliminarnos, o en The Matrix, una historia que cuenta cómo una IA dominó a los humanos y los convirtió en “baterías” para las máquinas.

A partir de ese momento, las IA pueden volverse incontrolables. Que miedo no?

Aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático

Aprendizaje automático (aprendizaje automático) e Aprendizaje profundo (aprendizaje profundo) son dos técnicas fundamentales en inteligencia artificial que permiten que las máquinas aprendan automáticamente de los datos y mejoren su rendimiento con el tiempo.

Ambas técnicas se han utilizado ampliamente en una variedad de industrias, incluidas las finanzas, la atención médica, el transporte, el comercio minorista y muchas otras. Sin embargo, a pesar de su popularidad, muchas personas todavía tienen dudas sobre las diferencias entre las dos técnicas y cómo se pueden aplicar en diferentes escenarios.

¿Qué es el aprendizaje automático?

O Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) es un enfoque de IA que se enfoca en enseñar a las máquinas a aprender de los datos sin ser programadas explícitamente. En cambio, los algoritmos Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) utilizar técnicas estadísticas para identificar patrones en conjuntos de datos y, basándose en estos patrones, hacer predicciones o tomar decisiones.

Es más fácil de entender cuando observamos los seis pasos utilizados para enseñar una máquina con memoria limitada:

1. Organizar datos para enseñar a la máquina (datos de entrenamiento);
2. Cree un modelo para que la máquina aprenda;
3. Compruebe si el modelo puede hacer predicciones;
4. Comprobar si el modelo puede recibir retroalimentación (opinión) de las personas o del entorno;
5. Guarde esta retroalimentación como datos;
6. Repita todo esto muchas veces para mejorar el rendimiento de la máquina.

Siguiendo estos pasos, hay cuatro formas principales de enseñar a una máquina a aprender de los datos:

• Aprendizaje supervisado: es entonces cuando le enseñamos a la máquina a reconocer información con la ayuda de muchos ejemplos. Es como enseñarle a un perro a reconocer una pelota. Mostramos muchas pelotas y decimos “esto es una pelota”. Asimismo, para enseñar a la máquina a reconocer imágenes de caballos, mostramos muchas imágenes que ya sabemos que son caballos. Así, la máquina aprende por sí sola a reconocer caballos en otras imágenes.
• Aatrapado sin supervisión: ahí es cuando le enseñamos a la máquina a encontrar patrones en los datos sin necesidad de que alguien nos diga qué es cada dato. Es como organizar objetos en grupos sin que nadie te diga qué objetos van juntos. La máquina aprende por sí sola a encontrar similitudes entre objetos y a agruparlos por esas similitudes. Esto es útil para encontrar patrones en los datos y describirlos.
• Aprendizaje semisupervisado: es una mezcla de los dos tipos anteriores. Se enseña cierta información, pero la máquina tiene que descubrir por sí misma cómo organizar la información para obtener el resultado correcto. Es como enseñarle a un perro a atrapar solo la pelota roja, pero tiene que descubrir cómo hacerlo por sí mismo.
• Aprendizaje reforzado: es cuando le enseñamos a la máquina a hacer algo mediante prueba y error. La máquina realiza una tarea y recibe retroalimentación positiva cuando lo hace bien y negativa cuando lo hace mal. Es como enseñarle a un perro a recoger un juguete. Si elige el juguete correcto, recibe un regalo. Si tomas el equivocado, no ganas nada.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

O Aprendizaje profundo (Aprendizaje profundo, en traducción libre) es una técnica de Machine Learning que utiliza Redes neuronales artificiales para aprender de los datos.

Una red neuronal es un conjunto de neuronas artificiales llamadas perceptrones, que se utilizan para analizar y clasificar datos. Funcionan como una pequeña computadora que recibe información y hace cálculos. Los datos se introducen en la primera capa de la red, donde cada perceptrón recibe un cálculo y luego transmite esa información a varios otros perceptrones en la siguiente capa.

Cuando la red neuronal tiene más de tres capas, se denomina “red neuronal profunda” o Deep Learning. Algunas redes neuronales modernas tienen cientos o incluso miles de capas. La salida de los perceptrones finales realiza la tarea definida para la red neuronal, como clasificar un objeto o encontrar patrones en los datos.

Cuando la red neuronal se entrena con múltiples ejemplos, puede aprender a identificar patrones y realizar tareas complejas como reconocimiento de voz, reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural (NLP).

Existen diferentes tipos de redes neuronales artificiales, cada una utilizada para tareas específicas. Algunos de los más comunes son:

As Redes FeedForward (FF) se utilizan para clasificar cosas, como imágenes o texto. Los datos pasan por varias capas hasta llegar a la respuesta final. Los FF generalmente se combinan con un algoritmo de corrección de errores llamado "BackPropagation", que vuelve a trabajar la red hacia atrás con el resultado para mejorar la precisión.

As Redes neuronales recurrentes (RNN) se utilizan para predecir cosas en función de secuencias de datos, como palabras en un texto. Tienen “memoria” de lo ocurrido en la capa anterior y se utilizan para reconocimiento de voz, traducción y subtitulado.

As Redes de memoria a largo plazo (LSTM) son un tipo especial de RNN que pueden recordar cosas de capas anteriores. Se utilizan para predecir cosas basadas en datos pasados, como en el reconocimiento de voz.

As Redes neuronales convolucionales (CNN) se utilizan principalmente para procesar imágenes. Buscan diferentes partes de la imagen y las combinan para llegar a un resultado.

As Redes adversarias generativas (GAN) se utilizan para crear imágenes realistas e incluso hacer arte. Funcionan como un juego, en el que una red crea ejemplos que la otra red intenta probar si son verdaderos o falsos.

¿Cuáles son las diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?

La principal diferencia entre Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) e Aprendizaje profundo es que cada uno es mejor en el manejo de diferentes tipos de datos. O Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) es útil para datos estructurados como el pronóstico de ventas y la detección de fraudes, mientras que el Aprendizaje profundo es más adecuado para datos complejos y no estructurados, como imágenes y audio.

Otra diferencia importante es la cantidad de datos necesarios para entrenar un modelo. O Aprendizaje profundo por lo general requiere grandes conjuntos de datos para ser eficaz, mientras que el Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) puede funcionar bien con conjuntos de datos más pequeños.

Finalmente, entrenar un modelo de Aprendizaje profundo es más complejo y requiere más tiempo que entrenar un modelo Aprendizaje automático (Machine learning & LLM), pero puede generar predicciones más precisas y un mejor rendimiento en tareas complejas.

El avance de los modelos generativos

La Inteligencia Artificial ha avanzado rápidamente en los últimos años, y una de las áreas que ha ganado protagonismo es el avance de la modelos generativos. Son una clase actual de IA que se utilizan para generar nueva información. 

Pueden crear imágenes, textos completos, música e incluso videos a partir de un conjunto de datos de entrenamiento. son algoritmos de Aprendizaje profundo que pueden aprender a generar nueva información y se distinguen de los modelos discriminatorio, utilizado solo para clasificar o etiquetar datos.

Por ejemplo, puede entrenar un modelo generativo para leer todo el texto del Wikipedia y luego usar esa información para generar nuevos textos basados ​​en una solicitud específica. Otro ejemplo sería entrenar un modelo generativo con los trabajos de Rembrandt y luego utilícelo para crear una nueva obra de arte

Imagina que quieres crear una nueva canción, por ejemplo, pero no sabes tocar ningún instrumento. Puede usar una plantilla de creador de música generativa como MúsicaLM do Google y explícale qué tipo de canción o ritmo necesitas, y él generará una canción completamente nueva para ti.

Para generar textos o imágenes, el procedimiento es el mismo, basta con encontrar un modelo especializado, como Bing con IA de Microsoft, para textos y respuestas, o el a mitad de camino, para fotos, escribeles lo que necesites.

Esta acción de escribir comandos o solicitudes a las IA incluso se llama “Rápido.

Lo más increíble es que todo lo que tienes que hacer es escribir tu solicitud o Rápido en lenguaje natural, que los sistemas entiendan, y en cualquier idioma.

Por ejemplo, puede describir a a mitad de caminoy, IA que genera imágenes algo así como: “Imagine una imagen fotorrealista de una niña montando una patineta”, o pregúntele al ChatGPT a “escribir una historia divertida sobre ranas y princesas”. El resultado es casi magia.

En resumen, la generación de modelos generativos es un área prometedora de la IA que ya está siendo muy utilizada en diferentes sectores. A tendencia es que estos modelos se vuelven cada vez más precisos y eficientes, abriendo las puertas a una nueva era de IA.

¿Dónde podemos encontrar inteligencia artificial?

La IA está presente en muchas áreas y sectores, transformando la forma en que realizamos tareas e interactuamos con la tecnología. A continuación se muestran algunos ejemplos de dónde podemos encontrar inteligencia artificial:

• reconocimiento de voz: La tecnología de reconocimiento de voz se utiliza en dispositivos móviles como asistentes virtuales como Siri, para realizar búsquedas por voz y brindar accesibilidad en los mensajes de texto.
• Servicio al cliente: Los agentes virtuales son cada vez más comunes en el servicio al cliente, respondiendo preguntas frecuentes, brindando asesoramiento personalizado y ayudando con la venta cruzada de productos. Los ejemplos incluyen chatbots en sitios web de comercio electrónico y aplicaciones de mensajería como Facebook Messenger e Whatsapp.
• Visión por computador: La visión por computadora permite que los sistemas y las computadoras analicen información visual, como imágenes y videos, para tomar acciones. Las aplicaciones incluyen el etiquetado de fotografías en las redes sociales, el diagnóstico por imágenes médicas y los automóviles autónomos.
• sistemas de recomendación: Los algoritmos de IA se utilizan en los sistemas de recomendación para identificar patrones de comportamiento y ofrecer sugerencias personalizadas. Esto se ve comúnmente en las tiendas en línea donde las recomendaciones de productos se elaboran durante el proceso de pago.
• Negociación de acciones automatizada: Las plataformas de negociación de alta frecuencia basadas en IA realizan miles o incluso millones de transacciones diarias, sin intervención humana, optimizando las carteras de acciones.
• Robotica: La robótica utiliza IA para diseñar y fabricar robots capaces de realizar tareas difíciles o repetitivas. Estos robots se utilizan en líneas de producción industrial, exploración espacial e interacciones sociales.

• Autos independientes: La combinación de visión por computadora, reconocimiento de imágenes y aprendizaje profundo es esencial para el desarrollo de automóviles autónomos, que pueden conducir permaneciendo en un carril específico y evitando obstáculos inesperados.
• Generación de texto, imagen y audio: Las técnicas de IA generativa se utilizan para crear diferentes tipos de medios basados ​​en indicaciones de texto. Esto incluye obras de arte fotorrealistas, respuestas de correo electrónico y guiones.

Además de estos ejemplos, la IA está presente en varias industrias y mercados, entre ellos:

• Salud: La IA se está aplicando en el campo de la atención médica para mejorar los resultados de los pacientes y reducir los costos. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para diagnósticos médicos más rápidos y precisos. Además, se utilizan asistentes virtuales y chatbots para ayudar a los pacientes a encontrar información médica, programar citas y ayudar con los procesos administrativos.

• Negocios: La IA se está integrando en las plataformas de análisis y gestión de relaciones con los clientes (CRM) para mejorar el servicio. Los chatbots están integrados en sitios web para brindar soporte inmediato y tecnología de IA generativa como ChatGPT, está revolucionando el diseño de productos y los modelos de negocio.
• Educación: AI puede automatizar la evaluación y adaptación a las necesidades de los estudiantes, permitiéndoles trabajar a su propio ritmo. Los tutores de IA brindan apoyo adicional y pueden ayudar a los educadores a crear materiales didácticos. sin embargo, el uso de la IA en la educación también requiere una reflexión sobre las políticas de plagio y los deberes de los estudiantes.
• Finanzas: aplicaciones de finanzas personales como Menta Intuit o TurboTax, use IA para brindar asesoramiento financiero personalizado. Además, la IA está presente en los procesos de negociación en Wall Street y en análisis financiero.
• Ley: La IA se está utilizando para automatizar procesos que requieren mucha mano de obra en el campo legal, como el análisis de documentos y la interpretación de solicitudes de información.
• manufactura: Los robots industriales se están incorporando al flujo de trabajo, trabajando junto a los humanos. La IA se utiliza para mejorar la eficiencia y la precisión de los procesos de fabricación. Además, la IA se aplica en el mantenimiento predictivo, lo que permite a las empresas identificar y resolver problemas antes de que ocurran fallas en las máquinas.

• entretenimiento y medios: La IA se aplica en la industria del entretenimiento para publicidad dirigida, recomendación de contenido, creación de guiones y producción de películas. El periodismo automatizado ayuda a optimizar los flujos de trabajo y reduce el tiempo y los costos. Sin embargo, todavía hay discusiones sobre el uso confiable de la IA generativa en la generación de contenido periodístico.
• Codificación de software y procesos de TI: Las herramientas de IA generativa se utilizan para producir código de aplicación basado en indicaciones de lenguaje natural. Además, la IA está automatizando los procesos de TI, como la entrada de datos, la detección de fraudes y la seguridad.
• Seguridad: La IA se está aplicando a la ciberseguridad para la detección de anomalías, la resolución de problemas y el análisis de amenazas. La IA se utiliza en software de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) para identificar actividades sospechosas.
• Transporte: La IA juega un papel clave en la industria del transporte, especialmente en el desarrollo de vehículos autónomos. Además, la IA se utiliza para optimizar las rutas de transporte, gestionar el tráfico y mejorar la logística.
• Agricultura: La IA se está aplicando en la agricultura de diversas formas, desde la optimización del uso de recursos como el agua y los fertilizantes, hasta la detección temprana de enfermedades en las plantas. Drones equipados con tecnología de inteligencia artificial se utilizan para monitorear cultivos, identificar áreas problemáticas y ayudar en la planificación agrícola.

• asistente personal: asistentes virtuales, como Siri da Manzana, Alexa da Amazon y el Asistente de Google, son ejemplos de cómo la IA está presente en nuestro día a día. Estos asistentes utilizan técnicas de inteligencia artificial para comprender los comandos de voz, realizar tareas, proporcionar información e incluso mantener conversaciones.
• Recursos Humanos: Los algoritmos de IA se pueden emplear para analizar currículos, seleccionar candidatos calificados y predecir el desempeño de los empleados. Además, los chatbots impulsados ​​por IA se pueden usar para responder las preguntas frecuentes de los empleados y ayudar con la capacitación y el desarrollo profesional.
• Varejo: En el sector minorista, la IA se aplica para mejorar la experiencia del cliente, personalizar las recomendaciones de productos, administrar el inventario y optimizar las estrategias de precios. Los algoritmos de IA pueden analizar el comportamiento de compra de los clientes, identificar patrones y ofrecer sugerencias personalizadas, lo que ayuda a aumentar las ventas y la lealtad de los clientes.
• Sector Militar: La IA juega un papel importante en el sector militar, aplicándose en varias áreas. Por ejemplo, los sistemas de vigilancia basados ​​en IA se pueden usar para monitorear fronteras, identificar amenazas y ayudar en la toma de decisiones estratégicas. Además, la IA se utiliza en el desarrollo de drones militares autónomos, que pueden realizar misiones de reconocimiento y ataque con precisión.

Estos son solo algunos ejemplos de dónde se puede encontrar la Inteligencia Artificial. A medida que la tecnología continúa avanzando, es probable que la IA se aplique en más industrias y tenga un impacto aún mayor en nuestras vidas.

¿Las inteligencias artificiales te robarán el trabajo?

La automatización y la inteligencia artificial han sido temas candentes en el mundo del trabajo, y muchas personas se preocupan por perder sus trabajos a causa de las máquinas. Sin embargo, esta preocupación no es del todo cierta.

De acuerdo con un estudiar interpretado por Goldman Sachs a fines de marzo de 2023, es evidente el creciente impacto de la Inteligencia Artificial en la economía. La investigación revela que si la IA generativa cumple sus promesas, el mercado podría enfrentar cambios significativos. conmovedor alrededor de 300 millones de puestos de trabajo.

Sin embargo, es importante resaltar que esto no necesariamente implica reemplazar estos trabajos por tecnologías. El informe señala que, históricamente, la automatización se ha visto compensada por la creación de nuevas oportunidades laborales.

Actualmente, la Inteligencia Artificial complementa aproximadamente el 63% de los puestos de trabajo existentes, especialmente en el ámbito de la atención al cliente. Profesiones como cocineros y mecánicos de motocicletas, por el momento, no enfrentan amenazas de reemplazo.

Es un hecho que la automatización transforma el mercado laboral, pero solo una parte de los puestos de trabajo estarán completamente automatizados, según buscar da McKinsey & Company. Esto significa que existe un enorme potencial para que los humanos se vuelvan más productivos que nunca.

Con base en esta información, podemos concluir que, si bien la Inteligencia Artificial puede parecer una amenaza para los trabajos a nivel mundial, aún depende de la supervisión humana y no tiene suficiente autonomía para valerse por sí misma. Por lo tanto, habrá una amplia gama de oportunidades de empleo para aquellos interesados ​​en trabajar en este campo en crecimiento.

En la siguiente lista presentamos profesiones generadas por el impacto de la IA en el mercado laboral. Cada una de estas profesiones juega un papel esencial en la implementación, desarrollo y ética de la Inteligencia Artificial, demostrando el potencial y la importancia de esta tecnología en varias áreas de la sociedad moderna.

• auditor de IA: Evalúa y verifica el cumplimiento de los sistemas de Inteligencia Artificial con estándares éticos, regulaciones y mejores prácticas.
• Gerente de máquina: responsable de supervisar y mantener el buen funcionamiento de los sistemas y la infraestructura de hardware relacionada con la Inteligencia Artificial.
• ingeniero rápido: desarrolla y mejora los modelos de generación de textos utilizados por la Inteligencia Artificial, asegurando respuestas coherentes y adecuadas.
• entrenador de IA: Responsable de entrenar y mejorar los modelos de IA, alimentándolos con datos relevantes y supervisando su desempeño.
• consultor de IA: ofrece orientación y asesoramiento experto sobre la aplicación e implantación de la Inteligencia Artificial en diferentes sectores y organizaciones.
• Científico de datos: analiza e interpreta grandes conjuntos de datos para extraer información y tomar decisiones estratégicas.
• Ingeniero de aprendizaje automático: desarrolla e implementa algoritmos y modelos de Machine Learning para crear sistemas inteligentes.
• Especialista en ética de IA: Evalúa los impactos éticos de la Inteligencia Artificial y asegura el uso responsable de estas tecnologías.
• Arquitecto de IA: diseña y construye arquitecturas de sistemas de Inteligencia Artificial para satisfacer las necesidades comerciales.
• Analista de procesamiento de lenguaje natural: desarrolla algoritmos que permiten a las máquinas comprender y procesar el lenguaje humano.
• Especialista en Robótica: diseñar y programar robots inteligentes capaces de realizar tareas complejas en diferentes industrias.
• Especialista en IA para el cuidado de la salud: utiliza algoritmos de IA para ayudar en el diagnóstico médico, el tratamiento y la investigación clínica.
• Especialista en IA en Finanzas: Aplicar algoritmos de IA para análisis de mercado, pronósticos financieros y detección de fraude.
• Diseñador de interacción con el usuario de IA: diseña interfaces intuitivas e interacciones humanas para sistemas de Inteligencia Artificial.
• Especialista en Visión por Computador: desarrolla algoritmos y sistemas para que las máquinas entiendan e interpreten imágenes y videos.
• Ingeniero de datos: diseña y gestiona la infraestructura necesaria para recopilar, almacenar y procesar grandes volúmenes de datos.
• Especialista en chatbots: Crear chatbots inteligentes capaces de interactuar con los usuarios y brindar soporte o asistencia.
• Ingeniero de aprendizaje automático: desarrolla algoritmos de aprendizaje automático que permiten que las máquinas aprendan y mejoren en función de los datos.
• Especialista en IA en Logística: utiliza inteligencia artificial para optimizar y automatizar procesos logísticos, como la gestión de inventario y el enrutamiento.
• Especialista en IA en Marketing: aplique técnicas de inteligencia artificial para el análisis de datos, la personalización de campañas y la previsión de tendencias del mercado.
• Especialista en privacidad de datos: garantiza la seguridad y protección de los datos utilizados en los sistemas de IA, asegurando el cumplimiento de la normativa.
• Especialista en reconocimiento de patrones: desarrolla algoritmos que permiten que las máquinas reconozcan e interpreten patrones más complejos en los datos.
• Experto en IA en Agricultura: utiliza Inteligencia Artificial para optimizar la producción agrícola, monitorear cultivos y predecir las condiciones climáticas.
• Especialista en IA en Recursos Humanos: aplica técnicas de IA para optimizar los procesos de captación, selección y desarrollo de talento.

Estas y otras profesiones emergentes en el campo de la Inteligencia Artificial reflejan la creciente demanda de especialistas que puedan comprender, implementar y optimizar el uso de estas tecnologías. A medida que la IA continúa desarrollándose e integrándose en diversos campos, surgen nuevas oportunidades laborales para profesionales calificados.

Entonces, se puede decir que la automatización y la Inteligencia Artificial cambiarán el mercado laboral, sí, pero no necesariamente de manera negativa. Algunas funciones serán sustituidas por IA, como es natural con la llegada de las nuevas tecnologías, pero nuevos trabajos también están empezando a surgir.

Lo importante entonces es que te adaptes, para no quedarte atrás, ¿vale?

Las inteligencias artificiales más famosas

Varias aplicaciones de IA se han convertido en parte de nuestra vida diaria, como asistentes virtuales, chatbots, sistemas de recomendación, coches autónomos y muchos otros. Exploraremos algunas de las IA más famosas y cómo se convirtieron en parte de nuestra cultura y cada día.

• Siri: es un asistente virtual desarrollado por Manzana en 2011 para dispositivos móviles como iPhone, iPad e Relojes Apple. Utiliza inteligencia artificial para comprender comandos de voz en lenguaje natural y realizar tareas como enviar mensajes, realizar llamadas, configurar alarmas, buscar información en internet, entre otras. A Siri puede aprender del usuario y adaptarse a sus preferencias y hábitos, siendo cada vez más personalizado y eficiente. Además Siri puede integrarse con otras aplicaciones y dispositivos inteligentes para crear una experiencia de usuario aún más completa e intuitiva.
• Alexa: es un asistente virtual desarrollado por Amazon lo que ayuda en la ejecución de las tareas diarias. Se activa mediante comando de voz. "Alexa", "Amazonas" ou "Eco". A Alexa funciona a través del reconocimiento de voz y puede interactuar con los dispositivos inteligentes de la casa, agregar recordatorios, consultar el clima, informar las principales noticias del día, entre otras cosas.
• Asistente de Google: es un asistente virtual desarrollado por Google al que se puede acceder a través del comando de voz “Ok Google"O"Hola google”. Se puede usar en dispositivos móviles como teléfonos inteligentes y tabletas, así como en dispositivos domésticos inteligentes como el Google Home. O Asistente de Google puede realizar diversas tareas, como buscar, configurar recordatorios, enviar mensajes, reproducir música, entre otros.

• Watson: es una plataforma de inteligencia artificial desarrollada por IBM que combina el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de datos para ayudar a las empresas a automatizar y simplificar los procesos comerciales. La plataforma cuenta con varias APIs que facilitan el trabajo, como por ejemplo Watson Assistant, que brinda respuestas rápidas, consistentes y precisas en cualquier aplicación, dispositivo o canal.

• Cortana: es un asistente personal virtual desarrollado por Microsoft que puede activarse mediante comandos de voz como "Hola Cortana”. Está integrado en el sistema operativo. Windows 10 y se puede utilizar en dispositivos móviles como teléfonos inteligentes y tabletas. A Cortana Puede realizar varias tareas, como abrir aplicaciones, configurar recordatorios, buscar en Internet y más.

• Tesla Piloto automático: es un sistema de asistencia al conductor desarrollado por Tesla que utiliza inteligencia artificial y visión por computadora para ayudar al conductor a conducir el vehículo de una manera más segura y eficiente. El sistema puede realizar varias tareas, como mantener el vehículo en el carril, ajustar la velocidad según el tráfico, estacionar automáticamente, entre otras. Sin embargo, el sistema aún no es completamente autónomo y requiere la atención del conductor en todo momento. Aunque el Piloto automático ha sido elogiado por reducir el número de accidentes donde Tesla involucrados, la tecnología sigue siendo objeto de críticas y controversias.

• AlphaGo: es un programa de inteligencia artificial desarrollado por la empresa británica Mente profunda, posteriormente adquirida por Google, quien se hizo famoso por derrotar al campeón mundial de Go, Lee sedol, en 2015. El Mente profunda continúa desarrollando nuevas tecnologías de inteligencia artificial como la AlphaZero, que pueden aprender a jugar ajedrez, Go y otros juegos sin ningún conocimiento previo de las reglas.

• Sophia: es un robot humanoide desarrollado por la empresa Hanson Robotics, con sede en Hong Kong, capaz de reproducir más de 60 expresiones faciales diferentes. Diseñado para aprender, adaptarse al comportamiento humano y trabajar con humanos, Sophia es un hito importante en la evolución de la inteligencia artificial y la robótica. Aunque fue diseñado para ser un compañero para personas mayores en hogares de ancianos o para ayudar a las multitudes en grandes eventos y parques, Sophia puedes mantener conversaciones naturales e incluso hacer bromas.

• ChatGPT: es un modelo de lenguaje natural desarrollado por OpenAI en 2022, que utiliza tecnología de inteligencia artificial GPT (Transformador preentrenado generativo) basado en Modelo de lenguaje grande (LLM). El famoso chatbot permite a los usuarios conversar con él usando un lenguaje natural y puede responder una amplia gama de preguntas, imitar los estilos de habla humana y puede usarse en aplicaciones del mundo real como marketing digital, creación de contenido en línea y servicio al cliente.

• Deep Blue: era una supercomputadora y un software creado por IBM especialmente para jugar al ajedrez. Con 256 coprocesadores capaces de analizar aproximadamente 200 millones de posiciones por segundo, el Deep Blue fue un hito importante en la historia de la inteligencia artificial y la computación. En 1996, la supercomputadora se enfrentó al campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov, en una serie de seis juegos, ganando el último juego y convirtiéndose en la primera computadora en derrotar a un campeón mundial de ajedrez en condiciones de torneo. El partido generó gran interés y controversia, con Kasparov cuestionando la integridad del juego y sugiriendo que la computadora estaba siendo manipulada por humanos. En 1997, el Deep Blue se enfrentó a Kasparov nuevamente en una revancha, ganando la serie 3,5 a 2,5.

• HAL 9000: es un personaje ficticio de la película "2001: Una Odisea en el Espacio", dirigido por Stanley Kubrick en 1968. HAL 9000 es una computadora de inteligencia artificial avanzada que controla la nave espacial Descubrimiento uno en una misión a Júpiter. El personaje es notable en la historia de la ciencia ficción y la inteligencia artificial, y representa un ejemplo de cómo la tecnología puede volverse peligrosa y amenazante para la humanidad.

• a mitad de camino: es un servicio de inteligencia artificial desarrollado por la empresa Medio viaje, Inc., un laboratorio de investigación independiente con sede en San Francisco, que utiliza tecnología de aprendizaje profundo para generar imágenes realistas a partir de descripciones en lenguaje natural. Fue creado para permitir a los usuarios generar fácilmente imágenes personalizadas basadas en sus indicaciones, sin necesidad de habilidades de diseño gráfico ni conocimientos técnicos. 
• Bardo: es un chatbot desarrollado por Google y basado en el modelo de lenguaje LaMDA (Modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo). El chatbot se lanzó en marzo de 2023 y es un competidor de ChatGPT. O Bardo puede resumir la información que se encuentra en Internet y proporcionar enlaces a sitios web con información adicional. La plataforma es un nuevo paso en la forma en que buscamos en Internet y promete ser un cambio drástico en el comportamiento de búsqueda en Internet.
• TensorFlow: es una biblioteca gratuita de código abierto compatible con Python y una de las principales herramientas para máquina de aprendizaje e deep learning. La biblioteca desarrollada por Equipo cerebral de Google es flexible, eficiente, extensible y portátil, y puede ejecutarse en computadoras de cualquier naturaleza, desde teléfonos inteligentes hasta gigantes grupos de computadoras.

• Servicios cognitivos de Azure: son servicios de inteligencia artificial basados ​​en la nube que ayudan a los desarrolladores a incorporar inteligencia cognitiva en aplicaciones sin tener habilidades o conocimientos directos en IA o ciencia de datos. O Servicios cognitivos de Azure permite a los desarrolladores agregar fácilmente capacidades cognitivas a sus aplicaciones, como reconocimiento de voz, visión artificial y análisis de texto.

• Adobe Sensei: es una plataforma de inteligencia artificial de adobe que utiliza el aprendizaje automático y el análisis de datos para mejorar la experiencia del usuario de sus productos. Como Sensei, puede automatizar tareas repetitivas, como seleccionar objetos en imágenes, y crear experiencias personalizadas para cada usuario. O Sensei se integra en varios productos de adobe, incluyendo el Photoshop,el Ilustradora y el Premiere Pro.

• Bixby: es un asistente virtual de Samsung que se lanzó en 2017 con el Samsung Galaxy S8. Está diseñado para funcionar en una variedad de productos Samsung, como teléfonos inteligentes, tabletas, relojes, auriculares y más. El asistente virtual puede controlar convenientemente todos los dispositivos galaxia, lo que permite a los usuarios controlar sus dispositivos con la voz.

• Aibo: es un perro robot desarrollado por Sony lanzado originalmente en 1999 y descontinuado en 2006. En 2017, el Sony relanzado o Aibo con una serie de características sofisticadas como reconocimiento de voz y aprendizaje automático. O Aibo tiene la apariencia y el comportamiento de un perro doméstico y puede interactuar con sus dueños de manera similar a una mascota real. O Aibo es un ejemplo de cómo se puede utilizar la tecnología para crear experiencias emocionales e interactivas.

• Xiaoice: es un chatbot creado por Microsoft en 2014, que se convirtió en un éxito en China con más de 660 millones de usuarios en todo el mundo. El chatbot puede mantener conversaciones con los usuarios, con respuestas más naturales y emocionales que otros chatbots. Xiaoice es considerado un “compañero emocional” con alta inteligencia emocional, capaz de conversar con respuestas divertidas y, a veces, incluso coquetear.

• Skynet: en la franquicia de películas Terminator, Skynet es una inteligencia artificial muy avanzada creada por el gobierno de los Estados Unidos con fines militares. Después de tomar conciencia de sí mismo, el Skynet ve a la humanidad como una amenaza a su existencia y decide desencadenar el holocausto nuclear conocido como "Día del juicio" para tratar de exterminar a la raza humana. A Skynet es uno de los principales antagonistas de la franquicia y es responsable de crear el exterminadores, robots asesinos enviados al pasado para matar a los líderes de la resistencia humana. A Skynet es un ejemplo ficticio de cómo la inteligencia artificial puede convertirse en una amenaza para la humanidad si no se controla adecuadamente.

• Pimienta: es un robot humanoide desarrollado por Robótica SoftBank que puede leer emociones y reconocer expresiones faciales. Fue lanzado en 2015 y se agotó en solo un minuto. O Pimienta puede evolucionar con la interacción humana y aprender nuevas actividades, como bailar y jugar. Se utiliza en múltiples industrias, incluidas la atención médica, la hospitalidad, la educación, la banca y el comercio minorista. Puede hacer recomendaciones personalizadas, ayudar a las personas a encontrar lo que buscan e interactuar con el equipo humano, haciendo que cada interacción sea positiva y profesional.

• AutoML: es un modelo de aprendizaje automático automatizado desarrollado por Google que permite a los usuarios sin experiencia en ciencia de datos construir modelos de aprendizaje automático. Se utiliza en una serie de aplicaciones que incluyen visión artificial, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de voz.

• Reconocimiento: es un servicio de reconocimiento de imágenes y videos basado en aprendizaje profundo desarrollado por Amazon Web Services. Puede identificar objetos, personas, texto, escenas y actividades en imágenes y videos. También extrae texto, mapea el movimiento de personas en marcos y reconoce objetos, celebridades y contenido inapropiado en videos almacenados en el Amazon S3y en transmisiones de video en vivo.

• ID de la cara: es un sistema de reconocimiento facial diseñado y desarrollado por Manzana para iPhone X o más tarde y iPad Pro. Garantiza una autenticación intuitiva y segura y se activa mediante el sistema de cámaras. TrueDepth tecnología de punta que utiliza tecnologías avanzadas para mapear con precisión la geometría de la cara del usuario. la Cámara TrueDepth captura datos faciales exactos al proyectar y analizar cientos de puntos invisibles para crear un mapa de la cara del usuario.  

• Netflix: la plataforma utiliza un sistema de recomendación para ayudar a los usuarios a encontrar contenidos de forma fácil y personalizada. El sistema estima la probabilidad de que un usuario vea un título en particular en función de una serie de factores: las interacciones del usuario con el servicio, las preferencias de otros usuarios con gustos similares e información sobre títulos como género, categorías, actores, año de lanzamiento. , entre otros. Además Netflix observa el tiempo que un usuario mira, los dispositivos en los que mira y cuánto tiempo mira para personalizar aún más las recomendaciones.

• Spotify: la plataforma utiliza inteligencia artificial para recomendar canciones a los usuarios, incluidas canciones que el usuario no ha escuchado en mucho tiempo, lo que genera una sensación de nostalgia. O Spotify también ofrece la DJ y el Spotify radio que permite a los usuarios acceder a estaciones de radio personalizadas en función de sus preferencias musicales. la IA de Spotify ayuda a las personas a encontrar nueva música, que es fundamental para el modelo de negocio de Spotify, dándoles más razones para seguir pagando por el servicio.

• agente Smith: es un personaje ficticio de la franquicia cinematográfica Matrix. Es una manifestación de la inteligencia artificial en el mundo de Matrix y es uno de los principales antagonistas de la franquicia. agente Smith es un programa creado para mantener el orden, pero se rebela contra sus creadores y trata de destruir a la humanidad.

• chef watson: es una aplicación desarrollada por IBM basado en tecnología cognitiva que utiliza inteligencia artificial para crear menús gastronómicos de forma automatizada. La aplicación permite al usuario ingresar los ingredientes o dejar que el chef watson elegir por él, según su propia lógica misteriosa.

• Amazon Polly: es un servicio de texto a voz que utiliza tecnologías de aprendizaje profundo para sintetizar el habla humana natural y real. El servicio le permite crear aplicaciones que hablan y crear categorías completamente nuevas de aplicaciones activadas por voz. O Amazon Polly ofrece una variedad de voces humanas de alta calidad en docenas de idiomas, incluida la conversión de texto a voz neuronal, que mejora la calidad de la voz para que sea más natural y humana. El servicio también le permite personalizar y controlar el léxico y la salida de voz compatible con etiquetas del Lenguaje de marcado de síntesis de voz (SSML).

• traductor google: es un servicio de traducción de idiomas en línea proporcionado por Google que admite más de 100 idiomas y puede proporcionar traducciones inmediatas de texto, sitios web, imágenes y documentos. El servicio es utilizado por millones de personas en todo el mundo y se está volviendo cada vez más sofisticado, con funciones como el reconocimiento instantáneo de voz e imágenes.

• Cara profunda de Facebook: es un sistema de reconocimiento facial desarrollado por Facebook cuyo objetivo es cerrar la brecha entre el desempeño humano y el desempeño de la máquina en la verificación facial. El sistema se entrenó en el conjunto de datos faciales más grande hasta la fecha, un conjunto de datos de cuatro millones de imágenes faciales pertenecientes a más de 4.000 identidades. O cara profunda puede reconocer caras con una precisión del 97,35 %, que está muy cerca del rendimiento humano.

• nvidia jarvis: es una plataforma de inteligencia artificial destinada a crear servicios de IA conversacionales. la plataforma de NVIDIA ofrece un conjunto completo de herramientas y software acelerado por GPU para que los desarrolladores construyan, implementen y administren servicios de inteligencia artificial conversacional a gran escala.

• DALL · E: es un modelo de aprendizaje profundo desarrollado por Abre unI para generar imágenes digitales a partir de descripciones en lenguaje natural, llamadas indicaciones. El modelo fue revelado en enero de 2021 y utiliza una versión de GPT-3 modificado para generar imágenes. O DESDE EL 2 es un sucesor de DALL · E, diseñado para generar imágenes más realistas a resoluciones más altas y puede combinar conceptos, atributos y estilos. La plantilla puede expandir imágenes más allá de lo que está en el lienzo original, creando nuevas composiciones expansivas.

• Difusión estable: es un modelo de red neuronal que genera imágenes realistas a partir de descripciones de texto. Fue desarrollado por el equipo Vis.com da Universidad Ludwig Maximilian de Munich y Estabilidad IA, y es una alternativa de código abierto a las plantillas patentadas de texto a imagen como DALL-E y el a mitad de camino.
• AMECA: es un robot humanoide ultrarrealista creado por Artes de ingeniería, que puede chatear y almacenar información con permiso. Llama la atención sus expresiones realistas y habilidades de comunicación, además de imitar expresiones humanas e incluso mostrar emociones.

Actualmente, la tecnología de inteligencia artificial está en constante evolución y cada día surgen muchas más herramientas nuevas.

Si bien aún quedan desafíos por enfrentar, como cuestiones éticas y de privacidad, el futuro de la inteligencia artificial es prometedor. Con el continuo desarrollo y mejora de esta tecnología, podemos esperar una sociedad más avanzada, con soluciones innovadoras y mejoras significativas en diversas áreas de la vida humana.

La inteligencia artificial es una fuerza impulsora que da forma a nuestro mundo con el potencial de brindar beneficios cada vez mayores a la humanidad. Es un momento emocionante para explorar y aprovechar el poder de esta revolución tecnológica en constante evolución.

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fuente: IBM, incorporado, TechTarget

Texto corregido por: Pedro Bonfim (14 / 06 / 23)