Hoy en día la inteligencia artificial (IA) es una de las áreas informáticas que se encuentra en continua evolución, con nuevos desarrollos y progresos surgiendo regularmente.
Cabe destacar que esta tecnología existe desde hace décadas, pero ha sido en estos últimos años cuando más se ha mejorado y desarrollado significativamente Estos progresos han supuesto la creación de varias tecnologías que han cambiado la forma en la que interactuamos con el mundo.
La inteligencia artificial más desarrolladas en los últimos años
Tal y como hemos comentado anteriormente, la inteligencia artificial será un factor clave este 2023 para mejorar la competitividad de la empresa. Si quieres conocer que otras tendencias tendrán un gran impacto, te dejamos nuestra noticia anterior. ¡No te lo pierdas!
La inteligencia artificial es un elemento clave en la tecnología moderna, permitiendo el que las máquinas realicen tareas complejas como la búsqueda y recopilación de información, el procesamiento de lenguaje natural, la toma de decisiones y el más conocido el aprendizaje automático.
Se han desarrollado una variedad de aplicaciones en el mundo de la tecnología, dese la automatización de los procesos, la detención de patrones y la creación de sistemas predictivo, hasta la creación de robots autónomos.
Cada inteligencia tiene sus propias características y aplicaciones. A continuación, os presentamos las tecnologías con mayor progreso en los últimos años.
1. Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es una de las IA que más hemos comentado anteriormente, es una rama de la IA enfocada en el desarrollo de algoritmos y sistemas mediante el cual un ordenador se programa para aprender y mejorar a partir de datos y experiencias. Automatizando todo el proceso para obtener resultados.
Esta inteligencia forma parte de grandes organizaciones incluye técnicas como el aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo.
- El aprendizaje supervisado
Representa el aprendizaje que precisa de datos de entrada y salida de etiquetas, utilizado para resolver problemas de clasificación y de regresión.
Los problemas de clasificación son empleados para identificar o generar diagnósticos, como puede ser la detención de spam, reconocimiento de voz, etc.
- El aprendizaje no supervisado
Representa el entrenamiento de datos, sin un procesamiento y sin una etiquetación. Tal y como nos indica su nombre, este aprendizaje no precisa de intervención humana a comparación con el aprendizaje supervisado. Utilizado mayormente para comprender la relación de un gran número de datos.
Este tipo de aprendizaje es utilizado para el análisis inicial de datos, para comprender la relación entre distintos puntos de datos o para relaciones datos con características comunes.
- El aprendizaje de refuerzo (RL)
Representa una variedad y otro enfoque del aprendizaje automático que otorga la capacidad de planear estrategias y modelar posibles escenarios, implementando algoritmos que permite orientar la toma de decisión en función de la interacción con el entorno. Mayormente utilizado en videojuegos, robots.
2. Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una rama de la IA dedicada a la lingüística computacional, enfocada a entender y generar texto en lenguaje natural.
El objetivo de (NPL) es crear programas que puedan analizar y comprender el lenguaje humano, como el habla y la escritura, procesando información que le de sentido y obtener significado, es decir, se basan en la comprensión de la gramática, semántica y vocabulario.
Estos programas son la interacción entre el ser humano y la informática, utilizado actualmente en aplicaciones como la traducción automática y la búsqueda de información.
Los ejemplos más claros son las aplicaciones creadas más conocidas como los chatbots, asistentes virtuales y sistemas de análisis de sentimiento.
3. Visión por computador
La visión por computadora es una rama de la IA que estudia cómo extraer información de las imágenes digitales y videojuegos. Esta tecnología se puede usar para rastrear y reconocer objetos y personas y eventos captados de forma digital por cámaras. Todo esto, es posible gracias al uso de algoritmos, a las técnicas de procesamiento de imagen y software personalizado.
Esta tecnología puede ser utilizada en una gran variedad de campos, desde el reconocimiento facial para sistemas de videovigilancia, procesamiento de imágenes satélites, la identificación de objetos en la robótica, etc.
Ejemplos de aplicaciones de visión por computadora incluyen sistemas de reconocimiento facial, seguimiento de objetos y conducción autónoma.
4. Robótica
La robótica es un campo interdisciplinario que combina la IA con la mecánica y la electrónica para desarrollar robots que pueden realizar tareas automatizadas.
Cabe resaltar que se tratan de dos conceptos diferentes. Si bien, a partir de la IA, los robots son programados para realizar tareas ilimitadas.
La robótica colaborativa se ha convertido en una de las tecnologías ineludibles para la industria 4.0, la digitalización de productos de inteligencia artificial, el desarrollo del internet de las cosas y la realidad virtual.
Si bien según fuente como Precedence Research, estima “el mercado de los robots de inteligencia artificial (IA) tendrá un valor de 54.3 mil millones para 2030”.
Si quieres conocer cuáles son los robots más desarrollados debido a la Inteligencia artificial. A continuación, te dejo un artículo muy interesante sobre sus características y funciones.
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