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Para empezar con nuestro artículo de las ramas de la inteligencia artificial te comentamos que, el ecosistema de la Inteligencia Artificial (artificial intelligence) se encuentra actualmente en un estado continuo de aprendizaje, cambio y crecimiento. ¡Te invitamos a continuar leyendo!
Los ámbitos de la inteligencia artificial son muy variados las ramas de la inteligencia artificial se utilizan en elementos cotidianos de nuestra vida para mejorar y automatizar procesos. Una encuesta realizada en 2018 por la Unidad de Inteligencia de The Economist reveló que los altos ejecutivos de todo el mundo esperan que la IA mejore, la producción, la innovación y la creación de los nuevos empleos del mundo y las industrias. ¡Veamos más de este interesante tema!
Cuando hablamos de las ramas de la inteligencia artificial empezamos por aclarar que la misma IA es una rama de la informática que se ocupa del diseño y la construcción de sistemas que realizan las tareas relacionadas con la inteligencia humana. Normalmente, dentro de sus definiciones los sistemas de IA son capaces de procesar grandes cantidades de datos (Big Data), identificar patrones y tendencias de forma automatizada y generar predicciones precisas.
El objetivo de estos procesos es automatizar, generar resultados precisos, razonamiento y mejorar la experiencia humana. La IA es una ciencia muy amplia y puede aplicarse a un sinfín de disciplinas de aprendizaje.
Sin embargo, cuando decimos "inteligencia artificial", queremos ser más precisos. La robótica es un elemento de la inteligencia artificial y, como ciencia, se ocupa del diseño y la construcción de máquinas capaces de realizar tareas humanas mediante procesos tecnológicos y programados.
He aquí las ramas de la inteligencia artificial más comunes que utilizamos en nuestra vida diaria.
El Machine Learning se trata de una rama de la informática de la IA que utiliza datos históricos para entrenar algoritmos de aprendizaje automático. Tras un cierto tiempo de entrenamiento, estos algoritmos mejoran su rendimiento y logran el objetivo de optimizar el proceso. muchas tecnologías de IA se basan en el aprendizaje automático.
El deep learning Se trata de una rama compleja del ML. El objetivo es construir y entrenar redes neuronales multicapa. El objetivo de estas redes es ordenar y clasificar los datos y encontrar anomalías en sus patrones.
Las redes neuronales son algoritmos de aprendizaje automático, modelos computacionales diseñados para funcionar como las neuronas del cerebro humano. Se entrenan con un conjunto específico de datos y se utilizan para adivinar la respuesta a una consulta. Si se produce un error, la red neuronal ajusta el proceso y lo repite hasta que se reduce el nivel de error. Esto es similar a la regresión estadística.
El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la IA que se refiere a la capacidad de una máquina para entender el habla humana o las palabras impresas, a diferencia de un ordenador que entiende un lenguaje de programación. Esta tecnología es utilizada por chatbots, asistentes digitales virtuales y motores de búsqueda para filtrar el spam.
Un programa informático que utiliza un conjunto de reglas para conversar con los humanos a través de una interfaz en línea. Los chatbots se basan cada vez más en la IA y utilizan la Natural Language Processing para imitar la conversación humana.
Un asistente digital virtual es una versión más sofisticada de un chatbot. Pueden organizar, almacenar y generar información en función de la ubicación del usuario y responder a consultas de voz y de texto. Algunos ejemplos son Siri de Apple, Google Assistant, Alexa de Amazon y Cortana de Microsoft.
Para concluir este artículo, está claro que hay muchas variaciones en la aplicación de esta tecnología. Dentro de las ramas de la inteligencia artificial sus actividades abarcan desde el marketing digital, la ciencia, la medicina y el medio ambiente hasta campos sociales como la antropología y la sociología.
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