- junio 16, 2022
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- By j.lopez
Las aplicaciones de la inteligencia artificial
Cuando pensamos en la Inteligencia Artificial lo normal es imaginar seres robóticos y otras máquinas propias de las películas de ciencia ficción, pero en la actualidad podemos encontrar este tipo de tecnología en distintas aplicaciones que utilizamos a diario.
Si aún no crees que vivimos rodeados de IA piensa en los asistentes de voz como Cortana, Siri o Alexa a los que puedes pedirles que cambien una canción o que te recuerden una cita importante. Es una tecnología que lleva mucho tiempo en nuestras vidas y ha ido evolucionando a lo largo de los años.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La Inteligencia Artificial o IA, es una disciplina que intenta replicar las capacidades humanas en las máquinas mediante una combinación de algoritmos. Existen varios tipos de Inteligencia Artificial centrados en 2 enfoques distintos:
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Enfoque centrado en el ser humano. En este grupo están los sistemas que piensan como humanos (redes neuronales artificiales) y los sistemas que actúan como humanos (robots).
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Enfoque centrado en la racionalidad. En este grupo podemos encontrar los sistemas que piensan racionalmente (sistemas expertos) y los sistemas que actúan racionalmente (agentes inteligentes)
Por otra parte, la IA está dividida en 2 escuelas de pensamiento:
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La inteligencia artificial convencional. También conocida como IA simbólico-deductiva, está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano frente a distintos problemas:
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Razonamiento basado en caos. Ayuda a tomar decisiones cuando nos enfrentamos a problemas específicos que requieren un buen desempeño.
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Sistemas expertos. Las decisiones que se toman están basadas en un previo conocimiento del contexto en el que se aplican y se consideran determinadas reglas o relaciones.
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Redes bayesianas. Las soluciones que se aportan están basadas en su índice de probabilidad frente a las demás soluciones posibles.
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IA basada en comportamientos. En este caso la IA tiene autonomía, al aprender de los comportamientos puede auto-regularse y mejorar con el aprendizaje.
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Smart process management. Facilita la toma de decisiones complejas, puede sugerir una solución a un problema específico como lo haría un experto en ese campo.
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La inteligencia computacional. Se conoce también como IA subsimbólica-inductiva, implica un desarrollo o aprendizaje basado en datos empíricos.
Usos y aplicaciones de la inteligencia artificial
Como es lógico, las posibilidades que ofrece el uso y aplicaciones de la IA son numerosas. Cualquier trabajo con un alto grado de computación y análisis de datos puede mejorar considerablemente con la ayuda de una Inteligencia Artificial. Además, con el avance de las TICs en varios sectores aplicar la IA es viable en la mayoría de empresas particulares o del sector privado.
Aplicaciones de la inteligencia artificial en la vida cotidiana
En nuestro día a día utilizamos distintas aplicaciones de la IA para facilitar tareas cotidianas, como controlar el termostato o pedirle a nuestro asistente de voz que realice alguna tarea por nosotros.
Transporte y navegación
Muchos proveedores de navegadores, mapas en línea y servicios similares utilizan inteligencias artificiales para interpretar las métricas y proporcionarte información útil para tu trayecto, además de obtener actualizaciones en tiempo real del tráfico para que puedas desplazarte de manera más eficiente.
Smartphones y coches inteligentes
Las plataformas iOS y Android utilizan las IA en los asistentes de voz integrados en nuestros dispositivos para controlar sus distintas funciones, como gestionar el nivel de batería, dar avisos sobre eventos, etc.
La tecnología de automatización de vehículos es el objetivo que persiguen muchos fabricantes para integrar la Inteligencia Artificial en los coches y ofrecer a los usuarios una experiencia fluida. Esta tecnología elimina los puntos ciegos y reduce las probabilidades de sufrir un accidente, además también reduce de forma considerable las emisiones de CO2.
Publicidad y Redes Sociales
Las plataformas que visitamos a diario como Twitter o Facebook utilizan la IA para recopilar información sobre nuestros gustos y preferencias para ofrecernos el contenido que nos resulte más relevante. Los navegadores y buscadores también recopilan este tipo de información, utilizan nuestras consultas para dirigirnos anuncios personalizados.
Esta tecnología no sólo recopila información sobre lo que buscamos y lo que vemos, también registra nuestros datos demográficos para poder ofrecernos la información que nos interesa en anuncios y noticias relevantes.
Aplicaciones de la inteligencia artificial en la educación
Los centros educativos también se benefician a diario de las ventajas que ofrece la Inteligencia Artificial, aunque es más habitual encontrar esta tecnología en ámbitos como el comercio electrónico y la ciberseguridad. No hay que olvidar que es un eje fundamental en el proceso de Transformación Digital en cualquier tipo de organización.
Uno de los usos más habituales de la IA en la educación es la evaluación de las habilidades y debilidades de cada estudiante, un ejemplo sería Thinkster Math. Esta aplicación realiza un seguimiento de los pasos que hace cada estudiante para resolver varios problemas matemáticos y genera informes detallados sobre el progreso de cada uno. Posteriormente, estos informes se utilizan para ofrecer a los estudiantes varios tutores online con programas de aprendizaje personalizables según sus necesidades.
Otras aplicaciones son el aprendizaje crowdsourcing, con algoritmos de aprendizaje automático que filtran el spam y el contenido de baja calidad para facilitar el trabajo de los moderadores; la creación de materiales de aprendizaje personalizados, la IA analiza los contenidos del curso para crear resúmenes y guías de aprendizaje; y las herramientas de evaluación de exámenes para reducir el tiempo que dedican los profesores a la calificación de las respuestas.
Aplicaciones de la inteligencia artificial en la medicina
La gran mayoría de proveedores de asistencia sanitaria utilizan la Inteligencia artificial para mejorar la gestión, realizar diagnósticos e, incluso, mejorar los problemas médicos de los pacientes. Esta tecnología en la medicina tiene como principal objetivo aliviar la carga de trabajo y el tiempo de dedicación de los médicos para mejorar su labor.
Diagnóstico y tratamiento de enfermedades personalizado
Los modelos de Machine Learning son los más habituales para monitorizar y analizar los signos vitales de los pacientes en riesgo, la IA puede analizar estos datos y buscar factores de riesgo o afecciones que puedan complicar el estado del paciente.
También tiene el potencial de ofrecer tratamientos y recomendaciones personalizadas para cada paciente en tiempo real según sus preferencias y necesidades personales.
Ensayos clínicos y desarrollo de fármacos
En los ensayos clínicos es necesario invertir una gran cantidad de tiempo en asignar códigos médicos a los resultados y en actualizar el conjunto de datos relevantes, la IA podría ayudar a reducir el tiempo de este proceso mediante una búsqueda más rápida e inteligente.
En el desarrollo de nuevos medicamentos esta tecnología podría definir diseños de fármacos y descubrir nuevas combinaciones de los mismos para hacer frente a una enfermedad específica, además de evitar las experimentaciones en animales que cada día tienen peor fama.
El futuro de la inteligencia artificial
El futuro de la IA dependerá del ritmo de los avances tecnológicos. , eEn unos años podría hacerse cargo de algunos trabajos que actualmente realizan las personas, incluso podría hacerse cargo de las decisiones que ahora toman los humanos en diferentes ámbitos. Esta perspectiva es muy beneficiosa para aquellos que ven una oportunidad de explorar nuevas vías que antes eran imposibles, aunque existen personas preocupadas por el impacto que puede llegar a tener en nuestras vidas.
El potencial de esta tecnología podría proporcionarnos una vida más innovadora y eficiente, facilitarnos tareas que requieren una gran inversión de tiempo y dinero, y ayudarnos a encontrar las mejores soluciones para cada situación.
Uno de los principales problemas a los que se enfrentan aquellos que tienen que entrenar a una Inteligencia Artificial es la enorme cantidad de datos que necesita para obtener los resultados más precisos. Además de controlar que los algoritmos que se aplican son lo más objetivos posibles para no entrar en problemas éticos, que son la principal preocupación de aquellos que temen por el impacto social de la IA.
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