# data[].attributes.body
¿Qué es exactamente la inteligencia artificial? Si alguien te preguntara cuál es tu definición de la IA, ¿qué le dirías? La respuesta es complicada ya que la inteligencia artificial es un tema complejo. Por esa razón, podemos encontrar distintas definiciones acerca de ella.

La IA se puede definir como «la habilidad de los ordenadores para hacer actividades que normalmente requieren inteligencia humana». Pero, para brindar una definición más detallada, podríamos decir que la IA es la capacidad de las máquinas para usar algoritmos, aprender de los datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones tal y como lo haría un ser humano. Sin embargo, a diferencia de las personas, los dispositivos basados en IA no necesitan descansar y pueden analizar grandes volúmenes de información a la vez. Asimismo, la proporción de errores es significativamente menor en las máquinas que realizan las mismas tareas que sus contrapartes humanas. La idea de que los ordenadores o los programas informáticos puedan tanto aprender como tomar decisiones es particularmente importante y algo sobre lo que deberíamos ser conscientes, ya que sus procesos están creciendo exponencialmente con el tiempo. Debido a estas dos capacidades, los sistemas de inteligencia artificial pueden realizar ahora muchas de las tareas que antes estaban reservadas sólo a los humanos.

Las tecnologías basadas en la IA ya están siendo utilizadas para ayudar a los humanos a beneficiarse de mejoras significativas y disfrutar de una mayor eficiencia en casi todos los ámbitos de la vida. Pero el gran crecimiento de la IA también nos obliga a estar atentos para prevenir y analizar las posibles desventajas directas o indirectas que pueda generar la proliferación de la IA.

Aprendizaje automático El aprendizaje automático (en inglés, machine learning) es uno de los enfoques principales de la inteligencia artificial. En pocas palabras, se trata un aspecto de la informática en el que los ordenadores o las máquinas tienen la capacidad de aprender sin estar programados para ello. Un resultado típico serían las sugerencias o predicciones en una situación particular. Los primeros ordenadores personales, que estuvieron disponibles para los consumidores a partir de la década de 1980, fueron programados explícitamente para realizar ciertas acciones. Por el contrario, gracias al aprendizaje automático, muchos de los dispositivos que verás en el futuro obtendrán experiencia y conocimientos a partir de la forma en que son utilizados para poder ofrecer una experiencia al usuario personalizada. Ejemplos de ello en la actualidad son la personalización de los sitios de medios sociales como Facebook o los resultados del motor de búsqueda de Google. El aprendizaje automático usa algoritmos para aprender de los patrones de datos. Por ejemplo, los filtros de spam de correo electrónico utilizan este tipo de aprendizaje con el fin de detectar qué mensajes son correo basura y separarlos de aquellos que no lo son. Éste es un sencillo ejemplo de cómo los algoritmos pueden usarse para aprender patrones y utilizar el conocimiento adquirido para tomar decisiones.

Los datos, ¿el nuevo petróleo? Al pensar en la IA, algunas preguntas que nos pueden venir a la mente son por qué la IA es tan importante, por qué tantas grandes empresas tecnológicas están enfocando sus esfuerzos en el desarrollo y las aplicaciones de herramientas de IA, y por qué se está desarrollando con tanta rapidez. Desde el punto de vista del desarrollo, una razón obvia del crecimiento de la inteligencia artificial es que el poder de procesamiento de los ordenadores ha aumentado exponencialmente, lo que les permite procesar más algoritmos complejos. Éstos son los mismos tipos de algoritmos avanzados que mueve la IA. Por otra parte, los datos son otro elemento importante para el desarrollo de la IA: sin ellos, sería casi imposible crear productos y aplicaciones con esta tecnología.

Acceso a los datos En el mundo moderno, tenemos una gran cantidad de datos disponibles para su uso. Por el contrario, hace treinta años, no había tanta información sobre atención médica, tráfico, finanzas y otras industrias de importancia, por lo que era imposible encontrar soluciones basadas en la inteligencia artificial para problemas básicos en esas áreas. Lógicamente, es de suponer que las tecnologías que tenemos ahora serán aún más poderosas dentro de diez años, a medida que haya mayor acceso a los datos. Un ejemplo de ello es el desarrollo que estamos viendo en los vehículos autónomos y las ciudades inteligentes interconectadas. El componente subyacente que hace que esto sea posible es el volumen de datos que pueden recopilarse y analizarse para mejorar el rendimiento de los sistemas de IA.

Tipos de datos El análisis de datos se basa generalmente en dos tipos de información: datos estructurados y datos no estructurados. Para comprender realmente los sistemas de inteligencia artificial, es importante reconocer las diferencias entre estos dos tipos de datos. Tradicionalmente, los datos estructurados se han utilizado con más frecuencia que los no estructurados. Los primeros incluyen la introducción de información, como valores numéricos, fechas, monedas o direcciones; los segundos contienen tipos de datos que son más complicados de analizar, como textos, imágenes y vídeos. Sin embargo, el desarrollo de la inteligencia artificial ha hecho posible examinar más datos no estructurados y los resultados pueden utilizarse para hacer recomendaciones y predicciones.

© 2018, Lasse Petteri Rouhiainen © Editorial Planeta, S.A., 2018

Primera edición: noviembre de 2018

https://planetadelibrosec0.cdnstatics.com/libros_contenido_extra/40/39308_Inteligencia_artificial.pdf

# data[].attributes.body
Éstas son sólo algunas de las aplicaciones técnicas de la IA que están creciendo rápidamente en la actualidad:

• Reconocimiento de imágenes estáticas, clasificación y etiquetado: estas herramientas son útiles para una amplia gama de industrias.

• Mejoras del desempeño de la estrategia algorítmica comercial: ya ha sido implementada de diversas maneras en el sector financiero.

• Procesamiento eficiente y escalable de datos de pacientes: esto ayudará a que la atención médica sea más efectiva y eficiente.

• Mantenimiento predictivo: otra herramienta ampliamente aplicable en diferentes sectores industriales.

• Detección y clasificación de objetos: puede verse en la industria de vehículos autónomos, aunque también tiene potencial para muchos otros campos.

• Distribución de contenido en las redes sociales: se trata principalmente de una herramienta de marketing utilizada en las redes sociales, pero también puede usarse para crear conciencia entre las organizaciones sin ánimo de lucro o para difundir información rápidamente como servicio público.

• Protección contra amenazas de seguridad cibernética: es una herramienta importante para los bancos y los sistemas que envían y reciben pagos en línea

La IA también será capaz de ofrecernos sugerencias y predicciones relacionadas con asuntos importantes de nuestra vida, lo que tendrá su impacto en áreas como la salud, el bienestar, la educación, el trabajo y las relaciones interpersonales. De la misma manera, cambiará la forma de hacer negocios al proporcionar ventajas competitivas a las empresas que busquen entender y aplicar estas herramientas de forma rápida y eficaz. Otro beneficio de la IA es que permitirá que las máquinas y los robots realicen tareas que los humanos consideran difíciles, aburridas o peligrosas, lo que repercutirá a su vez en que el ser humano pueda realizar aquello que antes creía imposible. Algunas veces, el término «inteligencia artificial» tiende a incomodar a la gente, así que se han propuesto algunas alternativas. Un importante experto en IA, Sebastian Thrun, cree que es mejor llamarla «ciencia de datos», una expresión menos intimidatoria que probablemente llevaría a una mayor aceptación entre el público.

La IA ¿podrá ver, oír y entender? Para poder empezar a reflexionar acerca del gran impacto que la IA tendrá en nuestra vida, conviene saber que las tecnologías de IA han comenzado a desarrollar como nunca antes la capacidad de ver (visión artificial), oír (reconocimiento de voz) y entender (procesamiento del lenguaje natural).

Los científicos en inteligencia artificial están logrando nuevos avances sorprendentes en cada uno de estos tres campos. Por ejemplo, Google ha anunciado que la visión artificial que la empresa ha desarrollado ya puede añadir los colores apropiados a fotografías y vídeos que originalmente están en blanco y negro. Otro sorprendente logro en el campo de la visión artificial es que los científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han logrado desarrollar IA capaz de ver a través de las paredes utilizando ondas de radiofrecuencia. Por otro lado, un ejemplo sobre el reconocimiento de voz es el que muestran las herramientas de Google, que poseen casi la misma precisión que los seres humanos, pues son capaces de entender nuestro idioma con el 95 por ciento de exactitud. En un futuro próximo sabremos de logros similares en estas tres tecnologías. Podemos asegurar que la ayuda que la IA brindará a los seres humanos será inmensa en el momento en el que sea capaz de ver, oír y entender perfectamente. Si bien estas tres capacidades de percepción serán relevantes, la visión artificial puede ser la más importante, ya que ofrece grandes ventajas para áreas como los vehículos autónomos, el reconocimiento facial, la seguridad pública y la robótica.

© 2018, Lasse Petteri Rouhiainen © Editorial Planeta, S.A., 2018

Primera edición: noviembre de 2018

https://planetadelibrosec0.cdnstatics.com/libros_contenido_extra/40/39308_Inteligencia_artificial.pdf

# data[].attributes.headline
VIDEOS  INSTRUCTIVOS DE APP EXISTENTES DE AI

# data[].attributes.subject
VIDEOS  INSTRUCTIVOS DE APP EXISTENTES DE AI

# data[].attributes.body
Las 3 etapas de la IA

APP CON AI 1

APP CON AI 2