Revista de avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático
La inteligencia artificial (IA) es una herramienta de gran alcance que permite repensar la forma en que integramos la información, analizamos los datos y utilizamos los conocimientos resultantes para mejorar la toma de decisiones, y ya está transformando todos los ámbitos de la vida. En este informe, Darrell West y John Allen analizan la aplicación de la IA en diversos sectores, abordan los problemas de su desarrollo y ofrecen recomendaciones para sacar el máximo partido de la IA sin dejar de proteger importantes valores humanos.
La mayoría de la gente no está muy familiarizada con el concepto de inteligencia artificial (IA). A modo de ejemplo, cuando en 2017 se preguntó a 1500 líderes empresariales de alto nivel en Estados Unidos sobre la IA, solo el 17% dijo estar familiarizado con ella.1 Varios de ellos no estaban seguros de lo que era o de cómo afectaría a sus empresas en particular. Entendían que había un potencial considerable para alterar los procesos empresariales, pero no tenían claro cómo podría desplegarse la IA en sus propias organizaciones.
A pesar de su desconocimiento generalizado, la IA es una tecnología que está transformando todos los ámbitos de la vida. Es una herramienta de gran alcance que permite a las personas replantearse la forma en que integramos la información, analizamos los datos y utilizamos los conocimientos resultantes para mejorar la toma de decisiones. Con esta exhaustiva visión de conjunto esperamos explicar la IA a un público formado por responsables políticos, líderes de opinión y observadores interesados, y demostrar cómo la IA ya está alterando el mundo y planteando importantes cuestiones para la sociedad, la economía y la gobernanza.
Factor de impacto de los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en algo omnipresente en la mayoría de las áreas de investigación y aplicaciones. Mientras que la computación puede reducir significativamente los esfuerzos mentales para la resolución de problemas complejos, los algoritmos informáticos eficaces permiten la mejora continua de las herramientas de IA para manejar la complejidad -tanto en tiempo como en requisitos de memoria- del aprendizaje automático en grandes conjuntos de datos. Mientras tanto, la ciencia de los datos es una disciplina científica en evolución que se esfuerza por superar el obstáculo de las habilidades tradicionales que son demasiado limitadas para permitir el descubrimiento científico cuando se aprovechan los resultados de la investigación. La sociedad necesita urgentemente soluciones a muchos problemas de la medicina y las ciencias de la vida, a los que no se puede dar respuesta con estos enfoques convencionales.
Este libro editado trata de informar sobre los avances recientes en los dominios complementarios de la IA, la computación y la ciencia de los datos con aplicaciones en medicina y ciencias de la vida. Los beneficios para el lector son múltiples, ya que los investigadores de campos similares o diferentes pueden conocer desarrollos avanzados y aplicaciones novedosas que pueden ser útiles para implementaciones inmediatas o para futuras búsquedas científicas.
Desarrollos Ai
La revista Advances in Machine Learning & Artificial Intelligence tiene como objetivo publicar la investigación científica más avanzada y rigurosa relacionada con la ciencia básica y los aspectos clínicos de la Robótica, la IA y la Mecatrónica.
La Inteligencia Artificial (IA) es aquella rama de las ciencias de la computación que hace hincapié en el acontecimiento de máquinas inteligentes, que piensan y tratan como los humanos. La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas salgan de la experiencia, se acomoden a nuevas entradas y realicen tareas similares a las humanas.
La inteligencia artificial en la educación.
La actual oleada de avances en IA no habría sido posible sin la confluencia de tres factores que se han combinado para crear la ecuación adecuada para el crecimiento de la IA: el aumento de los grandes datos combinado con la aparición de potentes unidades de procesamiento gráfico (GPU) para realizar cálculos complejos y la reaparición de un modelo de cálculo de IA con décadas de antigüedad: el aprendizaje profundo.
Aunque sólo estamos arañando la superficie de lo que este trío puede hacer en conjunto, nunca es demasiado pronto para mirar al futuro. Hemos hablado con 30 expertos para explorar algunos de los catalizadores de la próxima ola de avances de la IA. Identificaron una nueva ecuación para la futura innovación de la IA, en la que las viejas variables se renuevan y las nuevas estimulan grandes saltos. Prepárese para una fórmula que incluye la llegada de datos pequeños, modelos de aprendizaje profundo más eficientes, razonamiento profundo, nuevo hardware de IA y progreso hacia el aprendizaje no supervisado.
Los expertos en IA coinciden en que aún estamos en los primeros días de enseñar a los sistemas a razonar en profundidad, con algunos ejemplos de progreso en aplicaciones limitadas como los coches autoconducidos y determinadas profesiones. Queda mucho trabajo por hacer para alcanzar un nivel de eficiencia que permita ampliar las capacidades de razonamiento a una gama más amplia de aplicaciones.