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Este mes de marzo, DARPA eligió 13 proyectos del mundo académico y de la industria para su financiación en el marco del programa de Gunning. Algunos de ellos podrían basarse en el trabajo dirigido por Carlos Guestrin, profesor de la Universidad de Washington. Él y sus colegas han desarrollado un método para que los sistemas de aprendizaje automático justifiquen sus resultados. Básicamente, con este método un ordenador encuentra automáticamente algunos ejemplos de un conjunto de datos y los presenta en una breve explicación. Un sistema diseñado para clasificar un mensaje de correo electrónico como procedente de un terrorista, por ejemplo, podría utilizar muchos millones de mensajes en su entrenamiento y toma de decisiones. Pero con el enfoque del equipo de Washington, podría destacar ciertas palabras clave encontradas en un mensaje. El grupo de Guestrin también ha ideado formas de que los sistemas de reconocimiento de imágenes insinúen su razonamiento resaltando las partes más significativas de una imagen. Adam Ferriss Uno de los inconvenientes de este enfoque y de otros similares, como el de Barzilay, es que las explicaciones proporcionadas siempre serán simplificadas, lo que significa que puede perderse alguna información vital por el camino. “No hemos alcanzado el sueño completo, que es que la IA tenga una conversación contigo y sea capaz de explicarte”, dice Guestrin. “Estamos muy lejos de tener una IA realmente interpretable”.
Ai-powered
La función y la popularidad de la Inteligencia Artificial se disparan día a día. La inteligencia artificial es la capacidad de un sistema o un programa para pensar y aprender de la experiencia. Las aplicaciones de la IA han evolucionado considerablemente en los últimos años y han encontrado sus aplicaciones en casi todos los sectores empresariales. Este artículo le ayudará a conocer las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en el mundo real.
La Inteligencia Artificial (IA) es la inteligencia mostrada por la máquina que simula el comportamiento o el pensamiento humano y puede ser entrenada para resolver problemas específicos. La IA es una combinación de técnicas de Machine Learning y Deep Learning. Los modelos de IA que se entrenan utilizando grandes volúmenes de datos tienen la capacidad de tomar decisiones inteligentes.
La tecnología de la Inteligencia Artificial se utiliza para crear motores de recomendación a través de los cuales se puede interactuar mejor con los clientes. Estas recomendaciones se hacen de acuerdo con su historial de navegación, sus preferencias y sus intereses. Ayuda a mejorar la relación con sus clientes y su fidelidad hacia su marca.
Aplicación de inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) existe desde hace más de medio siglo. Hoy en día, es una tecnología bien conocida y de uso frecuente, la base de “sucesores” innovadores como el aprendizaje profundo y las redes neuronales, y una realidad que está aquí para quedarse en un futuro previsible.
Pero crear aplicaciones de IA y otros productos digitales sigue siendo un reto, sobre todo por los rápidos avances de la tecnología. Como la Alicia del cuento, hay que correr el doble para llegar a donde se quiere y seguir el ritmo del progreso.
El concepto que se originó en 1956 se aplica a un conjunto de tecnologías, una esfera de conocimiento y propiedades de los sistemas informáticos. En un sentido amplio, se refiere a la capacidad de las máquinas de imitar la funcionalidad cognitiva y creativa que tradicionalmente se consideraba prerrogativa del cerebro y el intelecto humanos. En concreto, un sistema de este tipo puede resolver problemas, entrenar y aprender de experiencias anteriores.
En informática, la IA se define como el estudio de dispositivos o sistemas que interactúan con su entorno y actúan para conseguir un objetivo concreto. El concepto se aplica hoy en día a una gran cantidad de productos y servicios innovadores. Los avances más ambiciosos en la práctica de la IA están asociados al aprendizaje automático (ML). Hoy en día, el aprendizaje automático es uno de los métodos principales para resolver los problemas que se plantean a los sistemas de inteligencia artificial. El ML es una subsección de la IA que se ocupa de construir algoritmos capaces de aprender.
Comentarios
La inteligencia artificial es, esencialmente, un conjunto de tecnologías implementadas en forma de software destinadas a realizar acciones idénticas a las realizadas por los comandos del cerebro humano (decisiones propias, en particular). El término en sí se formó en 1956. En aquella época, se suponía que la inteligencia podía tener un origen totalmente biológico; sin embargo, según la práctica, muchos investigadores y desarrolladores de software han podido refutar esa teoría en los últimos años. ¿En qué se basa esa refutación, en concreto? La creación de concepciones de aprendizaje automático supuso un gran avance en los trabajos científicos dedicados a este tema. Sistemas de IA como IBM Watson, Deep Blue y 20Q obtuvieron una enorme resonancia en el campo de las altas tecnologías.
¿Es capaz un programador general de desarrollar una aplicación basada en la IA si sus conocimientos sobre el funcionamiento de la inteligencia artificial son limitados? Afortunadamente, hay una serie de plataformas dedicadas que uno puede utilizar en su beneficio al crear aplicaciones de inteligencia artificial. Se basan en los principios de las redes neuronales artificiales, que son capaces de reconocer el habla y los objetos del entorno con bastante precisión, así como de generar de forma independiente las acciones que aparecen en la funcionalidad del software del desarrollador. Entonces, ¿cómo se desarrolla un software de inteligencia artificial? Hablemos de ello.