La inteligencia artificial (IA) es una disciplina que busca que las computadoras puedan simular funciones cognitivas humanas como el aprendizaje y la resolución de problemas. A través de la IA, un sistema informático utiliza matemáticas y lógica para imitar el razonamiento que las personas utilizan para aprender nueva información y tomar decisiones.
En la actualidad, la inteligencia artificial está presente en todas partes. Se utiliza en teléfonos celulares, vehículos, redes sociales, videojuegos, banca e incluso en vigilancia. La IA es capaz de resolver problemas, razonar, adaptarse y aprender de manera generalizada. Utiliza el reconocimiento de voz para facilitar las funciones humanas y satisfacer la curiosidad humana. Incluso puedes pedirle a muchos teléfonos inteligentes que traduzcan texto hablado y te lo lean en el nuevo idioma.
Aunque todavía no estamos en la era de la IA fuerte, el punto en el que la IA exhibe conciencia, inteligencia, emociones y autoconciencia, nos acercamos cada vez más a un momento en el que la IA podría imitar pronto los comportamientos humanos.
La IA se ha convertido en una función esencial del desarrollo empresarial. De hecho, se espera que la satisfacción del cliente aumente en un 25% para el año 2023 en las organizaciones que utilizan IA, y el 95% de las principales empresas invierten en IA de manera continua. Incluso se utiliza IA en océanos y bosques para recopilar datos y reducir la extinción. Es evidente que la inteligencia artificial no solo ha llegado para quedarse, sino que está mejorando cada vez más.
¿Qué es el Aprendizaje Automático?
El aprendizaje automático (AA) es cuando enseñamos a las computadoras a extraer patrones de datos recopilados y aplicarlos a nuevas tareas que pueden no haber completado antes.
Tomemos como ejemplo una plataforma de transmisión de música. Seguramente tú o alguien que conozcas ha buscado a un artista en una plataforma de transmisión de música, ha encontrado al artista y le han recomendado a otro artista similar después de desplazarse un poco. Sorprendentemente, ya sea que conozcas al artista recomendado o no, notarás similitudes después de escuchar su música.
El aprendizaje automático es un proceso complejo e hiperinteligente que aprende continuamente a partir de los datos extraídos. En el caso de las plataformas de transmisión de música, el AA puede recomendarte canciones y artistas personalizados al observar lo que otros usuarios con gustos similares han escuchado.
Inteligencia Artificial vs Aprendizaje Automático
La relación entre la IA y el AA es más interconectada en lugar de una contra la otra. Aunque no son lo mismo, el aprendizaje automático se considera un subconjunto de la IA. Ambos trabajan juntos para hacer que las computadoras sean más inteligentes y efectivas para producir soluciones.
La IA utiliza el aprendizaje automático además de otras técnicas. Además, el aprendizaje automático estudia los patrones en los datos que los científicos de datos luego utilizan para mejorar la IA. La combinación de IA y AA incluye beneficios como obtener más fuentes de entrada de datos, aumentar la eficiencia operativa y tomar decisiones mejores y más rápidas.
La IA y el AA son beneficiosos para una amplia gama de empresas en muchas industrias. El comercio minorista, la banca y las finanzas, la atención médica, las ventas y el marketing, la ciberseguridad, el servicio al cliente, el transporte y la fabricación utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para aumentar la rentabilidad, los procesos de trabajo y la satisfacción del cliente. Además, el AA puede predecir muchos desastres naturales, como huracanes, terremotos e inundaciones repentinas, así como cualquier desastre provocado por el ser humano, incluyendo derrames de petróleo.
Aplicaciones del AA y la IA en el Mundo Real
¿Cómo podemos tomar el aprendizaje automático y la IA y utilizarlos para ayudar a salvar la Tierra, especialmente la naturaleza? Ahí es donde la ciencia y la creatividad entran en juego. Los seres humanos deben ser capaces de interpretar los datos recopilados por la IA y el AA para tomar decisiones y encontrar soluciones a los problemas mundiales. Aquí hay algunos pasos que podemos seguir:
Comprender los datos
En un entorno hiperconectado, estamos rodeados de datos. A medida que cada día se hace más difícil comprender la información que recibimos, nuestro primer paso es aprender a recopilar datos relevantes y, lo que es más importante, comprenderlos. Ser capaces de comprender los datos recopilados por la IA y el AA es crucial para reducir el impacto ambiental.
Realizar predicciones
Puedes hacer predicciones a través del aprendizaje supervisado y la clasificación de datos. Las redes neuronales en el aprendizaje automático, o una serie de algoritmos que intentan reconocer relaciones subyacentes en un conjunto de datos, facilitan este proceso. Hacer suposiciones educadas utilizando datos recopilados puede contribuir a un planeta más sostenible.
Tomar decisiones informadas
Puedes tomar decisiones efectivas eliminando espacios de incertidumbre y arbitrariedad a través del análisis de datos derivados de la IA y el AA. Tomar decisiones informadas es diferente a hacer suposiciones. La decisión está respaldada por datos confiables de la IA.
Aplicar inferencia causal
Puedes inferir conclusiones relevantes para impulsar la estrategia aplicando y evaluando correctamente las experiencias observadas utilizando el aprendizaje automático.
El AA y la IA son esenciales no solo para combatir el cambio climático, sino también para ayudar a la mayoría de las industrias a alcanzar sus objetivos y obtener éxito.
Aprendizaje Automático: De los Datos a las Decisiones en MIT Professional Education
En MIT Professional Education, nos esforzamos por ayudar a los profesionales a alcanzar el éxito. Nuestro curso aprendizaje automático: de los datos a las decisiones te proporciona las habilidades esenciales para aplicar los resultados de la IA y el AA a tu organización. Con los datos recopilados, puedes contribuir a los aspectos de toma de decisiones en prácticamente cualquier industria.
El instructor del curso, el profesor Devavrat Shah, imparte clases de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación en MIT. Es el director fundador del Centro de Estadísticas y Ciencia de Datos del Instituto para la Data, los Sistemas y la Sociedad. Su interés actual de investigación se centra en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático a gran escala para datos no estructurados, con un interés particular en los datos sociales.
Con su orientación, puedes aprender a comprender los datos, cómo hacer predicciones, cómo tomar decisiones mejor fundamentadas y cómo utilizar la inferencia causal a tu favor. Con nuestro curso de aprendizaje automático, reducirás los espacios de incertidumbre y arbitrariedad a través del aprendizaje automático automático y proporcionarás a las organizaciones y profesionales la seguridad necesaria para tomar decisiones impactantes.
Obtén más información sobre los cursos de MIT Professional Education.
Si quieres conocer otras notas parecidas a Inteligencia artificial y aprendizaje automático: aplicaciones y avances puedes visitar la categoría Inteligencia artificial.