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Sistema de máquinas u objetos equipados con tecnologías de recopilación de datos, de manera que esos objetos estén interconectados y puedan comunicarse entre sí.

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¿Se imagina que un frigorífico que le avise de la caducidad de los alimentos? ¿O que las zapatillas que usa para hacer deporte registren en la nube las estadísticas de cuánto corre cada semana y a qué velocidad? ¿Y que los inodoros analicen su orina y le recomienden la dieta alimentaria que más le conviene seguir?

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simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, que incluyen el aprendizaje(la adquisición de información y reglas para el uso de la información), el razonamiento (usando las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección. Dentro de la Inteligencia Artificial encajan métodos como el Machine Learning y el Deep Learning.

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Unitel - Soluciones e infraestructuras Tecnológicas

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La Inteligencia Artificial (IA) está mucho más cerca de lo que creemos. La mayoría de los aparatos tecnológicos la usan sin que apenas nos demos cuenta, aunque más que IA sean simples predicciones. Pero, ¿qué diferencia hay entre una predicción y la inteligencia?

¿Qué es la Inteligencia Artificial? ¿Cómo funciona?

Entendemos como IA cuando en el momento de tomar una decisión, se opta por el mejor camino para obtener un resultado.

Esta decisión, como si de seres humanos se tratara, se basa en el conocimiento de la situación, del entorno, y de las posibles conclusiones. A medida que la tecnología avanza, comprendemos de mejor cómo trabajan las máquinas, y dejamos de definir muchas tareas como inteligencia artificial. Esto es debido a que ya no atribuimos, la capacidad única de realizar esa labor, a un ser humano, sino que entendemos que se puede realizar de manera mecánica. Por ejemplo, el reconocimiento de caracteres, antes se entendía como inteligencia artificial, hoy ya está asumido como una tecnología más.

Qué es, o qué no es Inteligencia Artificial, es dificil de discernir. ¿Es la predicción de palabras Inteligencia Artificial? ¿Y la conducción autónoma? Todos estos sistemas se basan en el aprendizaje de la máquina. Esto quiere decir que a lo largo del tiempo, y mediante la experiencia en situaciones diversas, la máquina va aprendiendo cuales son las mejores acciones para lograr un objetivo.

Tradicionalmente, la tarea de aprender o recopilar experiencia, solo se atribuye a las personas, y creo que podría ser un concepto válido para diferenciar la IA. Es decir, que como norma general, toda tecnología capaz de aprender y tomar decisiones en base a la experiencia, es Inteligencia Artificial.

¿Podrá la IA tener conciencia?

Uno de los conceptos más polémicos y complejos que tratan sobre la Inteligencia Artificial, es el de conciencia. Confundimos ambos conceptos, y debemos ser capaces de distinguirlos para comprenderlos.

Ni siquiera sabemos en qué consiste la conciencia humana, puesto que hay mucho debate en torno a este concepto. Lo que si podemos afirmar es que conlleva dos aspectos, tanto la conciencia de uno mismo, como las implicaciones éticas o morales sobre nuestras acciones. Hasta ahora, la inteligencia artificial no puede contar con esa conciencia. No podemos introducir aspectos psicológicos en una inteligencia artificial, pero si se pueden simular. Aunque la máquina no tenga conciencia, puede engañarnos para que parezca que si la tiene.

El test de Turing

En 1950, Alan Turing diseñó una prueba cuyo objetivo era diferenciar, entre el comportamiento humano y el de una máquina, en una conversación, el denominado Test de Turing. Consta de una serie de preguntas, y no consiste en quién acierta más, sino que contestaciones se realizan de manera más natural. Este método es fruto del eterno debate sobre si una máquina puede tener conciencia, pensar o empatizar. En la novela "¿Sueñan los androides con ovejas eléctricas?", y en su mundialmente conocida adaptación al cine, " Blade Runner", se hace una referencia extraordinaria a este test. En este caso lo llaman prueba " Voight Kampff " o test de empatía. Esta prueba diferencia entre "Replicantes" y "Humanos" en función de su empatía al contestar a unas preguntas. Con los continuos avances de la tecnología cada vez resulta una prueba más complicada, aunque siempre termina funcionando, un claro homenaje a Alan Turing.

Hace relativamente poco, el chatbot que responde al nombre de Eugene Goostman, fué capaz de superar el test de Turing. Esto es lo que afirmaban algunos expertos, al ser capaz de convencer a más del 30% de los jueces que participaron en el test, de que hablaban con un humano. El 33% de los jueces pensaron que estaban hablando con un niño Ucraniano de 13 años. Respondió sobre preguntas sobre su infancia, o su afición por Star Wars y Eminem. Aunque en un futuro, seguramente se supere, esta vez parece que es más la búsqueda de un titular que otra cosa.

La Inteligencia Artificial que usamos todos los días

Aplicaciones Móviles

Las aplicaciones móviles son un claro ejemplo del avance de la IA. La mayoría de ellos aprenden de nuestros comportamientos para facilitarnos ciertas tareas o personalizarlas. Por ejemplo, cuando escribimos a través de WhatsApp, la aplicación va sugiriendo palabras, pero no sugiere las mismas en un móvil que en otro. Esto es debido a que la aplicación guarda patronones sobre lo que escribimos, qué palabras utilizamos, o cuales son las frases que repetimos con mayor frecuencia. De esta manera, cuanto más tiempo lleves utilizando la aplicación, más habrá "aprendido" de ti, y por lo tanto las sugerencias resultarán más útiles.

Google

Es una de las herramientas que seguro que usamos todos los días. Cada vez buscamos más y más a través de google, y este ha sabido mejorar para gustarnos cada vez más. Google es una de las Inteligencias Artificiales más poderosas que existen, por no decir la más. Cuando usamos su buscador, analiza todos nuestros pasos, los aprende y los interpreta. De esta manera, la siguiente vez que acudamos a él, sabrá sugerirnos lo que buscamos y mostrárnoslo por encima del resto. Sus motores cada vez son más personalizados, recogen mayor cantidad de datos, y eso hace que sus resultados sean mejores. Parece un bucle del que es imposible salir. Cada vez ofrece un mayor número de servicios e integra con facildad. Para el usuario resulta una manera cómoda de funcionamiento, pero para google, todavía más.

Inteligencia Artificial en el futuro

En un futuro no muy lejano, contaremos con servicios avanzados de inteligencia artificial en domótica, aplicaciones móviles, Internet, Smart Cities, etc
¿Será 2017 el punto de inflexión para los grandes avances de la Inteligencia Artificial?

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IA Inteligencia Artificial ¿Qué es? ¿Cómo Funciona?

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La Inteligencia Artificial (IA) está mucho más cerca de lo que creemos. La mayoría de los aparatos tecnológicos la usan sin que apenas nos demos cuenta, aunque más que IA sean simples predicciones. Pero, ¿qué diferencia hay entre una predicción y la inteligencia?

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Es el número que identifica al remitente de una pieza de hardware como tu ordenador. De forma más técnica, se trata de es un número que identifica, de manera lógica y jerárquica, a una Interfaz en red (elemento de comunicación/conexión) de un dispositivo (computadora, tableta, portátil, smartphone) que utilice el protocolo IP (Internet Protocol).

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Hoy te vamos a explicar qué son las direcciones IP, uno de los elementos más comunes que te puedes encontrar en Internet. Todas las páginas web que visites, cualquier ordenador desde el que trabajes e incluso los routers con los que te conectes tienen una de estas direcciones.

IP significa "Internet Protocol", o lo que es lo mismo, "Protocolo de Internet". Se trata como dice el nombre de un protocolo de comunicaciones a través de la red. Luego por otro lado tienes la dirección IP, que es el número que escoges o se te asigna dentro de la red, y que es la manera que tiene Internet de saber quién es quién.

Se tratan por lo tanto una especie de "matrícula" para identificarte cuando estás conectado. Sin embargo hay dos tipos de direcciones IP, las IP Públicas y las IP Privadas, y cada una de ellas tiene una finalidad totalmente diferente.

Qué es y para qué sirve una IP Pública

Una IP Pública es la dirección que te asigna tu ISP, empresas que dan acceso a Internet como Telefónica, Vodafone, etcétera, y sirve para identificarte dentro de Internet cuando te conectas. Aunque también las hay fijas, es común que estas IPs suelan ser dinámicas y vayan cambiando sin que te des cuenta cada cierto tiempo.

Nadie puede navegar por la red sin una IP, y ninguna página web puede estar online si no tiene una IP asociada. De hecho, cuando tú escribes una dirección como 'www.google.es', lo que hace el navegador es traducir ese texto a una dirección IP para poder conectarse a la página de Google y acceder a su contenido.

Por lo tanto, estas direcciones IP públicas son como la matrícula que se te asigna cuando te conectas. Es una manera de identificarte como usuario en la inmensidad de la red, ya que ninguna IP se puede repetir.

Qué es y para qué sirve una IP Privada

Y por otro lado están las IP Privadas, que son las que se utilizan en redes privadas como la que creas en tu casa conectando varios dispositivos a través de tu WiFi. Cuando lo haces, cada dispositivo como tu impresora, tu router o tu smartphone tiene una IP propia, y para que no haya conflictos ellos cada uno tendrá una IP diferente.

Las direcciones IP están formadas por cuatro números de hasta tres cifras separados por tres puntos. Los valores de cada número pueden variar entre 0 y 255, por lo que una dirección IP podría ser 192.168.1.1. Dentro de las miles de combinaciones que se pueden generar con esta numeración hay tres rangos que se reservan exclusivamente para las IPs privadas, y que son los siguientes:

Clase A: 10.0.0.0 a 10.255.255.255.

Clase B: 172.16.0.0 a 172.31.255.255.

Clase C: 192.168.0.0 a 192.168.255.255.

La Clase A es para las redes más grandes, como las de las compaías internacionales. Las IP privadas de Clase B son para redes de tamaño mediano, como las redes de una universidad, y las direcciones de la clase C se usan normalmente para las redes más pequeñas y domésticas. Por ejemplo, la IP 192.168.1.1 forma parte de la clase C, y por eso se reserva para entrar al router de tu casa.

Es muy importante que no confundas a la dirección IP con la dirección MAC. La MAC es un identificador único para las tarjetas de red de los dispositivos, y por lo general es fijo para cada dispositivo (aunque puedes cambiarla). Mientras, la IP de tu ordenador no tiene por qué ser siempre la misma, y más que para identificar dispositivos sirve para identificarte a ti como usuario dentro de Internet.

Hay que dejar claro que las IPs privadas no se repiten dentro de una misma red. Esto quiere decir que en tu casa cada aparato conectado tendrá una IP diferente sin que se repita ninguna, pero que en mi casa uno de mis aparatos puede tener la misma IP que uno de los tuyos, porque son redes diferentes.

También tienes que tener claro que la IP privada de tu ordenador no es la misma que la pública. Dentro de tu red tu ordenador se identificará entre el resto de aparatos con su IP privada, pero cuando salgas a Internet lo harás mediante una IP pública que será diferente.

¿Cómo puedo obtener mi IP?

Siendo el identificador con el que sales a la red nunca está de más saber cual es tu IP pública. Para obtenerla existen diferentes métodos depende de tu sistema operativo, pero la forma más sencilla es la de recurrir a una página especializada en mostrártela. Las hay a cientos, y es un método rápido que no depende de tu sistema operativo.

Por ejemplo, sólo con entrar a páginas como Ver mi IP o CualEsMiIP.com ya puedes ver de forma automática y sin tener que hacer click en ningún sitio cual es tu IP pública. En ellas también podrás comprobar si navegas a través de un proxy que oculte tu IP real.

Con estos métodos lo que obtendrán son tus direcciones de IP Pública, que son las más útiles a la hora de navegar por la red. Las IPs privadas las puedes obtener en la configuración de red de tu sistema operativo ( Configuración -> Red e Internet -> Ver las propiedades de red en Windows 10), en la que entre otros datos aparecerá también la IP de tu ordenador dentro de tu red doméstica.

Imágenes | Bryan Costin, Nicolas Nova

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Cuál es mi IP: qué es una dirección IP y cómo puedes saber la tuya

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Hoy te vamos a explicar qué son las direcciones IP, uno de los elementos más comunes que te puedes encontrar en Internet. Todas las páginas web que visites, cualquier ordenador desde el que trabajes e incluso los routers con los que te conectes tienen una de estas direcciones.

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Se trata de una serie ordenada de instrucciones, pasos o procesos que llevan a la solución de un determinado problema. Estos permiten describir claramente una serie de instrucciones que debe realizar una máquina para lograr un resultado previsible.

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concepto que hace referencia a una cantidad de datos tal que supera la capacidad del software convencional para ser capturados, administrados y procesados en un tiempo razonable.

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Cuando navegamos por una página web, si pagamos con nuestra tarjeta en una tienda (ya sea física o virtual), cuando dejamos un comentario en un blog o en una red social, si colgamos una foto en nuestro Instagram o si, sencillamente, mantenemos una conversación telefónica... Cada vez que cualquiera de nosotros (de los miles de millones de habitantes de nuestro planeta en realidad) realizamos uno de estos gestos hoy día cotidianos estamos dejando una huella, más o menos grande, en forma de datos.

Estos datos poco a poco se van acumulando y conformando nuestra identidad digital, una identidad que puede ser muy valiosa para, por ejemplo, las empresas que quieran saber qué tipo de productos consumimos.

Y eso es precisamente de lo que va el Big Data, del análisis de esos conjuntos de datos a través del cual podemos obtener valiosas informaciones. Claro que antes hay que afrontar la tarea que supone la labor de almacenaje y clasificación de toda esa ingente cantidad de información. Tan ingente es que las aplicaciones de software convencional habitualmente usadas en la captura, gestión y procesamiento de datos no son capaces de abordarla, por lo que es necesario recurrir a software especializado en Big Data. Y es que no estamos hablando de Gigas o Teras de información, sino de Petabytes y Exabytes, cuyas cifras de ceros si lo pasamos a bytes se nos escapan por todos lados (para hacerse una idea, un Petabyte = 10 ¹⁵ = 1,000,000,000,000,000 de bytes).

Las "uves" del Big Data

Tradicionalmente, a la hora de trabajar con esta tecnología se ha hablado de tres "uves" que representan los aspectos clave necesarios para manejar estos volúmenes de datos: Volumen, Variedad y Velocidad. A esta ecuación las empresas pioneras en este terreno suelen añadir dos uves más, las que se refieren a la Veracidad y al Valor.

Comenzando por el volumen, no hace falta explicar mucho porque ya hemos mencionado la ingente cantidad de información que supone el Big Data. Información que puede presentarse con una variedad apabullante de formatos según el lugar de donde provengan (tal y como os contamos más adelante). Si sumamos estas dos magnitudes, volumen y variedad, lo que nos queda considerar es la velocidad que será necesaria para procesar todo esto. La idea, lógicamente, es obtener la información correcta en el momento preciso y poder responder con la rapidez necesaria, incluso en tiempo real, para no perder ni una sola oportunidad (por ejemplo con la realización de ofertas personalizadas a los clientes).

Al introducir la variable de la veracidad, entra en juego la necesaria confianza en los datos obtenidos, algo que sin duda puede entenderse como muy importante. Finalmente, se añadiría el valor, que se referiría a la importancia de el dato en concreto para un determinado negocio.

¿De dónde salen y cómo se clasifican?

Según su origen, los datos brutos manejados en este campo se dividen básicamente en datos estructurados y no estructurados, según tengan o no un formato específico que se pueda almacenar en tablas.

Los primeros constan de datos que tienen bien definidos su longitud y formato (como fechas, números o cadenas de caracteres) y por tanto se pueden almacenar en tablas más o menos estándar. Estos datos pueden recopilarse de muchas maneras: Pueden ser creados a propósito por empresas de investigación de mercados (a través de encuestas a clientes, grupos de discusión o programas de fidelización), provocados a través de la invitación a usuarios a expresar sus puntos de vista (sobre una experiencia de compra, por ejemplo) o recogidos en base a transacciones de compra completadas (ya sean off o online). También es importante considerar los datos compilados a través de censos y, en general, toda la información básica que se encuentra registrada sobre la población (identificación, estudios, antecedentes, datos médicos...).

Por su parte, los datos no estructurados son aquellos que no se almacenan en bases de datos tradicionales. Contienen información que, como su propio nombre indica, no está estructurada y, por tanto, no puede ser almacenada en estructuras de datos predefinidas. Dentro de esta categoría de datos se suelen incluir una tercera que es la de los datos semiestructurados. Estos serían los datos que no residen en bases de datos relacionales pero presentan una organización interna que facilita su tratamiento (por ejemplo el HTML o los documentos XML).

En cualquier caso, podemos encontrar que este tipo de datos pueden ser generados por el usuario o capturados. Los primeros serían los datos que las personas introducen en Internet diariamente (tweets, mensajes de Facebook, comentarios en webs...), mientras que los segundos se obtienen de a partir de la actividad pasiva de una persona, por ejemplo con la información del GPS de nuestro smartphone al introducir una dirección. Por otro lado, los datos no estructurados también se dividirían según sean de tipo texto (comentarios en RRSS, emails, documentos...) o no-texto (ficheros de imagen, audio, video...).

Para qué se utiliza el Big Data

Como venimos diciendo, los individuos creamos una enorme cantidad de datos que las empresas pueden utilizar para mejorar su relación con nosotros y obtener información sobre sus productos. El objetivo último del Big Data es convertir ese dato en información que facilite la toma de decisiones. Es, por tanto, una oportunidad de negocio. Muchas compañías ya lo utilizan para entender a sus clientes y su relación con productos y/o servicios que les ofertan. Gracias al Big Data las organizaciones empresariales pueden adecuar la forma en la que prestan servicio e interactúan con sus clientes. Sus aplicaciones abarcan casi todo el elenco de actividades económicas y sociales del mercado actual. Sin embargo, aún son pocas las empresas que saben aprovechar las ventajas de los nuevos ecosistemas.

Y lo cierto es que hacerlo puede llevarles a obtener importantes ventajas competitivas, como se ha demostrado en varias ocasiones. Un buen ejemplo es un caso que saltó a la opinión pública y que resulta muy significativo por tratarse de una compañía de las que operan fuera de Internet. Hablamos de Wallmart, conocida tienda de supermercados minoristas de los EEUU, que en 2004 experimentó las ventajas de la minería de datos. Revisando el contenido de sus gigantescas bases de datos con las transacciones realizadas en sus locales se fijaron en qué es lo que se había vendido y cuando relacionándolo con un dato en el que difícilmente se habrían fijado antes: la metereología.

Lo que descubrieron es que justo cuando se acercaba un huracán crecía la venta de ciertos artículos. Algunos de ellos (los utensilios de bricolaje) ya los conocían, pero se dieron cuenta de que también aumentaba la venta de una determinada marca de galletas, de la que los norteamericanos hacían acopio en sus despensas para capear el temporal. Con este dato en la mano, la cadena decidió que siempre que se acercara uno de estos fenómemos metereológicos se colocaran estratégicamente mostradores de estas galletas. Debían situarse junto a los productos básicos para protegerse de los huracanes y cerca de las cajas registradoras. El resultado, como podéis imaginar, fue un notable ascenso de sus ventas.

Una tecnología prometedora pero peligrosa

Ya entendemos mejor qué es el Big Data y para qué sirve, y quizá para cerrar este artículo deberíamos también hablar de sus riesgos. Sin duda, el principal problema en la adopción de esta tecnología está en los abusos que pueden derivarse del mal uso de la información. El Big Data, como motor de transformación de actividades económicas y sociales, tiene la capacidad de predecir el comportamiento humano, y esto puede llevar a que se juzgue a las personas sobre la base de lo que desvelan sus datos. Como en Minority Report, la conocida película protagonizada por Tom Cruise en la que se detiene a los delincuentes antes de que cometan los delitos basándose en la probabilidad de que los cometan de acuerdo a la información recopilada sobre ellos. ¿Llegaremos a ver un Gran Hermano como el que pronosticó Orwell en su libro 1984?

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Cuando navegamos por una página web, si pagamos con nuestra tarjeta en una tienda (ya sea física o virtual), cuando dejamos un comentario en un blog o en una red social, si colgamos una foto en nuestro Instagram o si, sencillamente, mantenemos una conversación telefónica...

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El código abierto es el software desarrollado y distribuido libremente. Se enfoca más en los beneficios prácticos (acceso al código fuente).

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Se trata de una instalación compuesta de equipos y almacenamiento conectados en red, que las organizaciones o empresas emplean para organizar, procesar, almacenar y difundir, grandes volúmenes de información. los centros de datos son el corazón palpitante de un negocio.

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Un datacenter es una infraestructura física o virtual utilizada para alojar sistemas informáticos que puedan procesar, servir o almacenar datos. Data Center dan servicio de almacenamiento de datos, respaldo o backup, recuperación de datos y gestión de la información para empresas

Componentes y funcionamiento

Servidores: El propósito principal de un datacenter es alojar los servidores necesarios para soportar los servicios ofrecidos a los clientes. Personal cualificado se encarga de que todos los servidores tengan actualizado y en perfecto funcionamiento tanto software (Sistemas operativos, actualizaciones críticas, aplicaciones, copias de seguridad, parches) como hardware(memorias, discos duros, cpu´s etc) Estos servidores se colocan en grandes armarios denominados rack. El proveedor del alojamiento proporciona el ancho de banda, la seguridad, refrigeración e instalaciones. Para tener en condiciones de uso y rendimiento optimo los servidores.

Conectividad de red: Mediante switches todos los servidores reciben y entregan información desde la red y hacia la red según la demanda y el trabajo al que estén destinados.

Energía: Se necesita una fuente de alimentación para mantener todo este conjunto en marcha. Normalmente se usan fuentes redundantes y electro-generadores diésel para abastecer a todo el sistema en caso de fallo eléctrico. Los sistemas eléctricos deben de mantenerse constantes y sin fluctuaciones de voltaje o intensidad los cuales pueden perjudicar a todo el conjunto

Climatización: La carga de trabajo a la que se someten los sistemas de un datacenter generan unas condiciones de calor muy elevadas. Para evitar sobrecalentamientos existen uno o varios sistemas de ventilación que pueden utilizar aire frio o líquidos refrigerantes para mantener una temperatura adecuada. También se tiene en cuenta la disposición de los servidores para que la evacuación natural del aire sea la mejor posible.

Monitorización: La información y procesos que alberga un datacenter es en la mayoría de los casos crítica, un fallo en el servidor. Por ejemplo se dedique al procesamiento de los datos de tarjetas de crédito puede dejar en jaque a miles o millones de personas. Ir siempre un paso por delante de estos fallos o atajarlos inmediatamente es la labor de personal altamente cualificado que se dedica segundo a segundo a velar porque todo funcione correctamente.

Sistemas de seguridad: Sistemas contraincendios, edificios con construcciones anti-seismos, vigilantes de seguridad, sistemas de accesos restringidos etc. Según el contenido de sus servidores las empresas que gestionan los datacenters velan por la seguridad e integridad de todo el sistema.

Todas las partes expuestas deben desarrollarse paralelamente para obtener los resultados óptimos que se esperan de un datacenter profesional, cuya calidad se mide por la disponibilidad efectiva de todos los sistemas a lo largo del año mediante los certificados que otorga el Uptime Institute y que se clasifican en 4 niveles llamados Tier que van desde el 99,741% al 99,995% de disponibilidad.

¿Estás interesado en soluciones de Data Center?

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Que es un data center y que opciones tengo para almacenar

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Un datacenter es una infraestructura física o virtual utilizada para alojar sistemas informáticos que puedan procesar, servir o almacenar datos. Data Center dan servicio de almacenamiento de datos, respaldo o backup, recuperación de datos y gestión de la información para empresas Servidores: El propósito principal de un datacenter es alojar los servidores necesarios para soportar los servicios ofrecidos a los clientes.