Inteligencia artificial

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¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La inteligencia artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que permiten que las computadoras realicen una variedad de funciones avanzadas, incluida la capacidad de ver, comprender y traducir lenguaje hablado y escrito, analizar datos, hacer recomendaciones y mucho más.

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TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL:

5 tipos de inteligencia artificialSistemas expertos. Redes neuronales artificiales. Deep learning. Robótica. Agentes inteligentes. Existen cuatro tipos de tipos de inteligencia artificial, clasificados según una visión generalizada sobre los avances en investigación de Inteligencia Artificial (IA). Se trata de una especie de consenso que concluye que las máquinas inteligentes y sensitivas están cada vez más cerca.

que es el plasma

Plasma: Es un estado parecido al gas, pero compuesto por átomos ionizados, donde los electrones circulan libremente. Calentando un gas se puede obtener plasma.

¿Cuáles son los tipos de inteligencia artificial?

Máquinas reactivas: es un modelo simple que busca reproducir el comportamiento humano a través de acciones que reaccionan a estímulos. Su rol es de respuesta, no de aprendizaje. Memoria limitada: también son máquinas reactivas, pero con algo de memoria, lo que les permite aprender datos y tomar pequeñas decisiones. Este

1. Sistemas expertos Los sistemas expertos son una de las formas más simples de inteligencia artificial y, aunque generalmente no somos conscientes de ello, son tecnologías que nos acompañan todo el tiempo y forman parte de nuestro día a día. Estas tecnologías pueden definirse como herramientas construidas para resolver tareas específicas del mismo modo en que lo haría el razonamiento humano. Como puedes imaginar, se les conoce así porque están diseñadas para funciones y tareas concretas que requieren un buen nivel de conocimiento en la materia, tal como se exigiría de un agente humano. Su funcionamiento consiste en la estructuración de reglas que le indican a la máquina qué decisión tomar frente a un escenario concreto. Esto hace que los sistemas complejos sean muy precisos, pero que tengan dificultades para resolver problemas imprevistos. Ejemplos de uso de sistemas expertos en los negocios Control de inventario. Estas herramientas son ideales para llevar el control de inventario, ya que solo deben seguir reglas numéricas y controlar el stock para gestionar la disponibilidad de mercancías. Evaluación de mercancías. Algunas herramientas son construidas para que detecten productos dañados o fallas en la producción a través de reglas simples. Planeación empresarial. Al basarse en reglas, los sistemas expertos pueden pronosticar los resultados de una toma de decisión, así como los riesgos de una inversión o proyecto.

I2. Redes neuronales artificiales Las redes neuronales artificiales son un tipo de algoritmo de inteligencia computacional que superan algunas limitaciones de los sistemas expertos (como su incapacidad de resolver casos nuevos o que están fuera de sus reglas de programación). Su funcionamiento se basa —tal como en el cerebro humano— en pequeñas unidades de información que, en colaboración con otras, procesan información. Su principal función es permitir que las máquinas extraigan información nueva a partir de aquella con la que se le alimenta, con el fin de obtener un aprendizaje de ella. Por ello, a los procesos que estas tecnologías llevan a cabo comúnmente se les conoce como machine learning, o aprendizaje de máquinas. Esto permite que la máquina optimice progresivamente sus funciones, ofrezca mejores resultados y trabaje de forma eficiente. Estos algoritmos son realmente populares en los negocios, ya que posibilitan analizar información de forma automática y obtener algunas tendencias, estadísticas o predicciones sobre un tema específico. Ejemplos de uso de redes neuronales artificiales en los negocios Atención al cliente. Si bien algunos chatbots únicamente funcionan mediante reglas definidas, existen algunas soluciones de atención que operan mediante redes neuronales para dar respuestas más personalizadas y útiles para solucionar las demandas de los clientes. Automatización de procesos. Las redes neuronales artificiales permiten delegar tareas simples a las máquinas, automatizando procesos de producción, tomas de decisión o evaluaciones de consumidores. Creación de contenidos. Seguramente ya has visto que puedes crear copy con IA. Los sistemas basados en redes neuronales artificiales también han demostrado ser eficaces como herramienta para reescribir textos, mejorar imágenes y fotografías, entre muchas otras tareas. Puedes aprovechar estas tecnologías para hacer que tus contenidos sean más impactantes.

3. Deep learning El deep learning, conocido en español como aprendizaje profundo, es un tipo de algoritmo de redes neuronales artificiales que, como su nombre lo indica, son profundas. Pero ¿qué significa esto? Al hablar de aprendizaje profundo nos referimos a algoritmos con un alto nivel de complejidad que permiten llevar a cabo tareas más complicadas y con requisitos computacionales elevados. Estas tecnologías destacan por tener un código complicado y por ser alimentadas con extensas bases de datos. Es por ello que generalmente el deep learning va de la mano con la minería de datos, una disciplina de la estadística que busca encontrar patrones en ingentes volúmenes de información. Estas tecnologías son ideales para llevar a cabo tareas más complicadas, pero sobre todo para realizar actividades que trascienden las capacidades de los agentes humanos (o para las que no se dispone de personal o de tiempo). Ejemplos de uso del deep learning en los negocios Estimación financiera. Más allá de los análisis de los números empresariales, los algoritmos de deep learning ayudan a evaluar el comportamiento financiero no solo de una empresa, sino incluso en escala global. Esto ayuda a tomar mejores decisiones de negocios y conocer la volatilidad del mercado. Marketing. Una de las tareas más importantes de una empresa es evaluar y predecir el comportamiento de los consumidores para diseñar la mejor estrategia de captación. Esto es algo que el deep learning hace a la perfección, ya que puede evaluar el comportamiento de grandes volúmenes de clientes. Seguridad. Debido a que los sistemas de deep learning se adaptan mediante el procesamiento de datos, son ideales para gestionar las defensas informáticas de páginas web y servidores. También funcionan en la autentificación de personal y clientes. 4. Robótica La robótica es una rama computacional independiente de la inteligencia artificial, que se ha nutrido de forma importante mediante estos recursos digitales. Esto ha hecho que una gran cantidad de soluciones de robótica estén impulsadas por redes neuronales artificiales. Hoy en día existen robots capaces de caminar, hacer tareas complejas e incluso jugar ajedrez gracias a sistemas de visión computacional, algoritmos de aprendizaje y código que les permite tomar decisiones. La inteligencia artificial está detrás de todo ello. En los negocios hay algunos casos de uso de estas tecnologías, especialmente en el rubro de la producción y de la atención al cliente. Ejemplos de uso de robótica en los negocios Logística. Los robots tienen un papel importante en la administración de almacenes y centros de distribución. Tal es el caso de Amazon, que emplea robots en sus instalaciones para gestionar el envío de mercancías. Producción. En materia de producción los robots tienen un largo camino recorrido, pero hoy en día prometen aún más ventajas, gracias a que pueden identificar mercancías dañadas, corregir errores y efectuar tareas que son imposibles de realizar por un trabajador humano. Atención al cliente. En algunos países, especialmente asiáticos, el uso de robots para la atención al cliente se ha hecho muy común. Tal es el caso de los robots que laboran en restaurantes tomando órdenes y entregando pedidos.

5. Agentes inteligentes Por último, podemos hablar de un último tipo de tecnología de inteligencia artificial conocida como agentes inteligentes. Como su nombre sugiere, estos sistemas tienen la capacidad de tomar decisiones y actuar con base en ellas mediante razonamientos similares a los de los seres humanos. Esto significa que los agentes inteligentes deben poseer un buen margen de autonomía y libertad para aprender y ejecutar decisiones. Actualmente, estas tecnologías están en desarrollo y prometen hacer que la gestión de tareas empresariales se vuelva más sencilla. Sin embargo, hoy en día su uso es reservado, ya que implica consideraciones éticas de importancia. Ejemplos de uso de sistemas expertos en los negocios Asistentes personales. Son herramientas que de forma autónoma pueden gestionar las agendas de una persona, recomendarle lugares a visitar o hasta tomar decisiones respecto a su salud. Logística. Mediante reglas simples, minería de datos y aprendizaje, existen tecnologías que pueden encontrar la mejor ruta de distribución e incluso gestionan las entregas autónomamente. Ahora que conoces algunas de las opciones disponibles en el mercado para integrar tecnologías de inteligencia artificial en tu empresa y las ventajas que cada una de ellas tiene, puedes evaluar cuál alternativa es la que más te conviene para alcanzar tus objetivos. tipo de IA se aplica a sistemas de reconocimiento facial y chatbots, por ejemplo. Teoría de la mente: se trata de uno de los modelos más innovadores de IA, pues busca comprender mejores interacciones como las emociones, necesidades y reflexiones propias del humano. Amerita estudios y su proyección es a futuro. Autoconciencia: aunque solo es un concepto y no hay creaciones concretas de este tipo de IA, la autoconciencia plantea que las máquinas, más allá de replicar un comportamiento humano, podrían ser capaces de pensar y actuar de manera autónoma, siendo conscientes de sí mismas.

Aspectos curiosos sobre la inteligencia artificial:

Según un estudio realizado por el Parlamento Europeo: En Norteamérica se ha realizado una inversión en IA que supera los 18 mil millones de euros, en Asia más de 9 mil millones de euros y en Europa más de 3 mil millones de euros. En la última década, ha habido un incremento de 400% en la solicitud de patentes para la implementación de inteligencia artificial. Para el 2025 podrían generarse 60 millones de nuevos puestos de trabajo como resultado del desarrollo de la IA y la robótica. En abril de 2021 se presentó una propuesta en la que se plantea convertir a Europa en el centro mundial de desarrollo de una inteligencia artificial confiable.

¿Para qué sirve la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial se usa mucho para crear recomendaciones personalizadas para los consumidores, basadas, por ejemplo, en sus búsquedas y compras previas o en otros comportamientos en línea. La IA es muy importante en el comercio, para optimizar los productos, planear el inventario, procesos logísticos, etc Principales aplicaciones prácticas de La Inteligencia Artificial Asistentes personales virtuales. ... Climáticas. ... Agrícolas. ... Finanzas. ... Educación. ... Comercial. ... Logística y transporte. Sanidad. La inteligencia artificial se utiliza para la salud , para el mundo de los video juegos y comunicaciones los sistemas de transporte etc…

¿Como utilizar la inteligencia artificial para mejorar el medio ambiente?

La Inteligencia Artificial también se puede utilizar para mejorar de forma notable los distintos pronósticos meteorológicos a nivel mundial. Esta tecnología permite analizar datos en tiempo real y con un margen de error mínimo acerca de catástrofes meteorológicas. Salvar árboles con "guardianes" de Inteligencia Artificial Reducir la "huella de carbono" del acero. ... Reducir el consumo energético de los edificios. ... Luchar contra la caza furtiva con algoritmos. ... Agricultura inteligente.

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