Tutorial de inteligencia artificial para principiantes en 2024 | Aprenda el tutorial de IA de expertos

Este tutorial de Inteligencia Artificial proporciona información básica e intermedia sobre conceptos de Inteligencia Artificial. Está diseñado para ayudar a estudiantes y profesionales en activo que son principiantes totales. En este tutorial, nos centraremos en la inteligencia artificial. Si desea obtener más información sobre el aprendizaje automático, puede consultar este tutorial para obtener más información. tutorial completo para principiantes de aprendizaje automático.

A lo largo de este Tutorial de inteligencia artificial, veremos varios conceptos como el significado de la inteligencia artificial, los niveles de la IA, por qué la IA es importante, sus diversas aplicaciones, el futuro de la inteligencia artificial y más.

Por lo general, para trabajar en el campo de la IA, es necesario tener mucha experiencia. Por lo tanto, también discutiremos los distintos perfiles laborales asociados con la inteligencia artificial y, eventualmente, lo ayudaremos a adquirir experiencia relevante. No es necesario tener una formación específica antes de unirse al campo de la IA, ya que es posible aprender y adquirir las habilidades necesarias. Si bien los términos ciencia de datos, Inteligencia Artificial (AI) y el aprendizaje automático caen en el mismo dominio y están conectados, tienen sus aplicaciones y significados específicos. En pocas palabras, la inteligencia artificial tiene como objetivo permitir que las máquinas ejecuten razonamientos replicando la inteligencia humana. Dado que el objetivo principal de los procesos de IA es enseñar a las máquinas a partir de la experiencia, es fundamental proporcionar la información correcta y la autocorrección.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La respuesta a esta pregunta dependerá de a quién le preguntes. Un lego, con un conocimiento fugaz de la tecnología, la relacionaría con los robots. Si le preguntas sobre inteligencia artificial a un investigador de IA, te dirá que es un conjunto de algoritmos que pueden producir resultados sin tener que recibir instrucciones explícitas para hacerlo. Ambas respuestas son correctas. Entonces, para resumir, la Inteligencia Artificial es:

• Una entidad inteligente creada por humanos.
• Capaz de realizar tareas de forma inteligente sin recibir instrucciones explícitas.
• Capaz de pensar y actuar racional y humanamente.

En el centro de la Inteligencia Artificial, es una rama de la informática que tiene como objetivo crear o replicar la inteligencia humana en máquinas. Pero ¿qué hace que una máquina sea inteligente? Muchos sistemas de IA funcionan con la ayuda del aprendizaje automático y deep learning algoritmos. La IA está en constante evolución, lo que en el pasado se consideraba parte de la IA ahora puede considerarse simplemente como una función de computadora. Por ejemplo, es posible que en el pasado se haya considerado que una calculadora formaba parte de la IA. Ahora se considera una función simple. Del mismo modo, existen varios niveles de IA, entendámoslos.

¿Por qué es importante la inteligencia artificial?

El objetivo de la Inteligencia Artificial es ayudar a las capacidades humanas y ayudarnos a tomar decisiones avanzadas con consecuencias de gran alcance. Desde un punto de vista técnico, ese es el objetivo principal de la IA. Cuando analizamos la importancia de la IA desde una perspectiva más filosófica, podemos decir que tiene el potencial de ayudar a los humanos a vivir vidas más significativas y libres de trabajos duros. La IA también puede ayudar a gestionar la compleja red de individuos, empresas, estados y naciones interconectados para que funcione de una manera beneficiosa para toda la humanidad.

Actualmente, la Inteligencia Artificial es compartida por todas las diferentes herramientas y técnicas que hemos inventado durante los últimos mil años para simplificar el esfuerzo humano y ayudarnos a tomar mejores decisiones. La Inteligencia Artificial es una de esas creaciones que nos ayudará a seguir inventando herramientas y servicios innovadores que cambiarían exponencialmente la forma en que llevamos nuestras vidas y, con suerte, eliminarían los conflictos, la desigualdad y el sufrimiento humano.

Todavía estamos muy lejos de ese tipo de resultados. Pero es posible que se produzca en el futuro. Actualmente, las empresas utilizan principalmente la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia de sus procesos, automatizar tareas que requieren muchos recursos y hacer predicciones comerciales basadas en los datos que tenemos a nuestra disposición. Como puede ver, la IA es importante para nosotros en varios sentidos. Está creando nuevas oportunidades en el mundo, ayudándonos a mejorar nuestra productividad y mucho más. 

Historia de la inteligencia artificial

El concepto de seres inteligentes existe desde hace mucho tiempo y ahora se ha abierto camino en muchos sectores, como la IA en la educación, la automoción, la banca y las finanzas, la IA en la atención sanitaria, etc. Los antiguos griegos tenían mitos sobre los robots, al igual que los ingenieros chinos y egipcios. autómatas construidos. Sin embargo, los inicios de la IA moderna se remontan a la época en que los filósofos clásicos intentaron describir el pensamiento humano como un sistema simbólico. Entre los años 1940 y 50, un puñado de científicos de diversos campos discutieron la posibilidad de crear un cerebro artificial. Esto llevó al surgimiento del campo de investigación de la IA, que se fundó como disciplina académica en 1956, en una conferencia en el Dartmouth College, en Hanover, New Hampshire. La palabra fue acuñada por John McCarthy, considerado actualmente el padre de la Inteligencia Artificial.

A pesar de un esfuerzo global bien financiado durante numerosas décadas, a los científicos les resultó extremadamente difícil crear inteligencia en las máquinas. Entre mediados de los años 1970 y 1990, los científicos tuvieron que hacer frente a una grave escasez de financiación para la investigación de la IA. Estos años llegaron a ser conocidos como los "inviernos de la IA". Sin embargo, a finales de 1990, las corporaciones estadounidenses volvieron a interesarse por la IA. Además, el gobierno japonés también ideó planes para desarrollar una computadora de quinta generación para el avance de la IA. Finalmente, en 1997, Deep Blue de IBM derrotó a la primera computadora que venció a un campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov.

A medida que la IA y su tecnología continuaron avanzando (en gran parte debido a las mejoras en el hardware informático), las corporaciones y los gobiernos también comenzaron a utilizar con éxito sus métodos en otros dominios limitados. En los últimos 15 años, Amazon, Google, Baidu y muchos otros han logrado aprovechar la tecnología de inteligencia artificial para obtener una enorme ventaja comercial. La IA, hoy en día, está integrada en muchos de los servicios en línea que utilizamos. Como resultado, la tecnología ha logrado no sólo desempeñar un papel en todos los sectores, sino también impulsar una gran parte del mercado de valores. 

Hoy en día, la inteligencia artificial se divide en subdominios, a saber, inteligencia artificial general, inteligencia artificial restringida y superinteligencia artificial, que analizaremos en detalle en este artículo. También discutiremos la diferencia entre AI y AGI.

Niveles de Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial se puede dividir en tres niveles principales:

1. Inteligencia artificial estrecha
2. Inteligencia Artificial General
3. Superinteligencia artificial

Inteligencia artificial estrecha (ANI)

También conocida como IA estrecha o IA débil, la inteligencia artificial estrecha está orientada a objetivos y está diseñada para realizar tareas singulares. Aunque estas máquinas se consideran inteligentes, funcionan con limitaciones mínimas y, por lo tanto, se las conoce como IA débil. No imita la inteligencia humana; estimula el comportamiento humano en función de ciertos parámetros. La IA estrecha utiliza PNL o procesamiento del lenguaje natural para realizar tareas. Esto es evidente en tecnologías como los chatbots y los sistemas de reconocimiento de voz como Siri. El uso del aprendizaje profundo le permite personalizar la experiencia del usuario, como asistentes virtuales que almacenan sus datos para mejorar su experiencia futura. 

Ejemplos de IA débil o limitada:

1. Siri, Alexa, Cortana
2. Watson de IBM
3. Autos sin conductor
4. Software de reconocimiento facial
5. Filtros de correo no deseado 
6. Herramientas de predicción 

Inteligencia artificial general (AGI)

También conocida como IA fuerte o IA profunda, la inteligencia artificial general se refiere al concepto mediante el cual las máquinas pueden imitar la inteligencia humana y al mismo tiempo mostrar la capacidad de aplicar su inteligencia para resolver problemas. Los científicos aún no han podido alcanzar este nivel de inteligencia. Es necesario realizar investigaciones importantes antes de poder alcanzar este nivel de inteligencia. Los científicos tendrían que encontrar una manera mediante la cual las máquinas puedan volverse conscientes mediante la programación de un conjunto de habilidades cognitivas. Algunas propiedades de la IA profunda son:

• Reconocimiento
• Recordar 
• Evaluación de la hipótesis 
• Imaginación
• Analogía
• Implicación

Es difícil predecir si una IA fuerte seguirá avanzando o no en el futuro previsible, pero dado que el reconocimiento de voz y facial muestra avances continuos, existe una pequeña posibilidad de que podamos esperar un crecimiento en este nivel de IA también. 

Superinteligencia artificial (ASI)

Actualmente, la superinteligencia es sólo un concepto hipotético. La gente supone que tal vez sea posible desarrollar una inteligencia artificial de este tipo en el futuro, pero no existe en el mundo actual. La superinteligencia puede denominarse aquel nivel en el que la máquina supera las capacidades humanas y se vuelve consciente de sí misma. Este concepto ha sido musa de varias películas y novelas de ciencia ficción en las que robots capaces de desarrollar sus sentimientos y emociones pueden invadir a la propia humanidad. Sería capaz de generar sus propias emociones e, hipotéticamente, ser mejor que los humanos en arte, deportes, matemáticas, ciencias y más. La capacidad de toma de decisiones de una superinteligencia sería mayor que la de un ser humano. El concepto de superinteligencia artificial aún nos es desconocido, sus consecuencias no se pueden adivinar y su impacto aún no se puede medir. 

Entendamos ahora la diferencia entre IA débil e IA fuerte. 

Aplicaciones de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial se ha abierto camino en varias industrias y áreas en la actualidad. Desde los juegos hasta la atención sanitaria, la aplicación de la IA ha aumentado enormemente. ¿Sabías que las aplicaciones de Google Maps y el reconocimiento facial, como las del iPhone, utilizan tecnología de inteligencia artificial para funcionar? La IA está a nuestro alrededor y forma parte de nuestra vida diaria más de lo que nos damos cuenta. Si desea obtener más información sobre la IA, puede retomar el Curso de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático PGP ofrecido por Gran aprendizaje. A continuación se muestran algunas aplicaciones de la Inteligencia Artificial.

Mejores aplicaciones de inteligencia artificial en 2024

1. Predicciones basadas en inteligencia artificial de Google (Google Maps)
2. Aplicaciones para compartir viajes (Uber, Lyft)
3. Piloto automático de IA en vuelos comerciales
4. Filtros de spam en correos electrónicos
5. Comprobadores y herramientas de plagio
6. Reconocimiento facial
7. Recomendaciones de búsqueda
8. Funciones de voz a texto
9. Asistentes personales inteligentes (Siri, Alexa)
10. Protección y prevención del fraude

Ahora que sabemos, estas son las áreas donde se aplica la IA. Entendámoslos de una manera más detallada. Google se ha asociado con DeepMind para mejorar la precisión de las predicciones de tráfico. Con la ayuda de datos históricos de tráfico y datos en vivo, pueden hacer predicciones precisas a través de tecnología de inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático. Un asistente personal inteligente puede realizar tareas basadas en órdenes que le damos nosotros. Es un agente de software y puede realizar tareas como enviar mensajes, realizar una búsqueda en Google, grabar una nota de voz, chatbots y más. 

Objetivos de la inteligencia artificial

Hasta ahora, has visto lo que significa IA, los diferentes niveles de IA y sus aplicaciones. Pero ¿cuáles son los objetivos de la IA? ¿Cuál es el resultado que pretendemos lograr a través de la IA? El objetivo general sería permitir que las máquinas y los ordenadores aprendan y funcionen de forma inteligente. Algunos de los otros objetivos de la IA son los siguientes:

1. Resolución de problemas: Los investigadores desarrollaron algoritmos que pudieron imitar el proceso paso a paso que utilizan los humanos al resolver un rompecabezas. A finales de los años 1980 y 1990, la investigación había llegado a una etapa en la que se habían desarrollado métodos para tratar con información incompleta o incierta. Pero para problemas difíciles, se necesitan enormes recursos computacionales y potencia de memoria. Por tanto, la búsqueda de algoritmos eficientes para la resolución de problemas es uno de los objetivos de la inteligencia artificial.

2. Representación del conocimiento: Se espera que las máquinas resuelvan problemas que requieren amplios conocimientos. Por tanto, la representación del conocimiento es fundamental para la IA. La inteligencia artificial representa objetos, propiedades, eventos, causa y efecto y mucho más. 

3. Planificación: Uno de los objetivos de la IA debería ser establecer objetivos inteligentes y alcanzarlos. Ser capaz de hacer predicciones sobre cómo las acciones impactarán el cambio y cuáles son las opciones disponibles. Un agente de IA necesitará evaluar su entorno y, en consecuencia, hacer predicciones. Por eso la planificación es importante y puede considerarse un objetivo de la IA. 

4. Aprendizaje: Uno de los conceptos fundamentales de la IA, el aprendizaje automático, es el estudio de algoritmos informáticos que siguen mejorando con el tiempo a través de la experiencia. Hay diferentes tipos de ML. Los tipos más conocidos son el aprendizaje automático no supervisado y el aprendizaje automático supervisado. Para conocer más sobre estos conceptos, puedes leer nuestro blog en qué significa ML y cómo funciona. 

5. Inteligencia Social: La computación afectiva es esencialmente el estudio de sistemas que pueden interpretar, reconocer y procesar los esfuerzos humanos. Es una confluencia de la informática, la psicología y la ciencia cognitiva. La inteligencia social es otro objetivo de la IA, ya que es importante comprender estos campos antes de crear algoritmos. 

Por lo tanto, el objetivo general de la IA es crear tecnologías que puedan incorporar los objetivos anteriores y crear una máquina inteligente que pueda ayudarnos a trabajar de manera eficiente, tomar decisiones más rápido y mejorar la seguridad. 

Empleos en Inteligencia Artificial

Según Indeed, la demanda de habilidades de IA se ha más que duplicado en los últimos tres años. Las ofertas de trabajo en el campo de la IA han aumentado un 119%. Hoy en día, la tarea de entrenar un algoritmo de procesamiento de imágenes se puede realizar en cuestión de minutos, mientras que hace unos años, la tarea tardaría horas en completarse. Cuando comparamos los profesionales calificados en el mercado con la cantidad de ofertas de trabajo disponibles en la actualidad, podemos ver una escasez de profesionales calificados en el campo de la inteligencia artificial.

redes bayesianas, redes neuronales, informática (incluido el conocimiento sobre lenguajes de programación), física, robótica, cálculo y conceptos estadísticos son algunas de las habilidades que uno debe conocer antes de profundizar en una carrera en IA. Si es alguien que busca desarrollar una carrera en IA, debe conocer los diversos puestos laborales disponibles. Echemos un vistazo más de cerca a los diferentes roles laborales en el mundo de la IA y qué habilidades se deben poseer para cada rol laboral. 

Lea también Preguntas de la entrevista sobre inteligencia artificial 2020

1. Ingeniero de Aprendizaje de Máquinas

Si tiene experiencia en ciencia de datos o investigación aplicada, el papel de un Ingeniero de Aprendizaje de Máquinas es adecuado para ti. Debe demostrar comprensión de múltiples lenguajes de programación como Python, Java. Comprender los modelos predictivos y poder aprovechar el procesamiento del lenguaje natural mientras se trabaja con enormes conjuntos de datos resultará beneficioso. Estar familiarizado con las herramientas IDE de desarrollo de software como IntelliJ y Eclipse lo ayudará a avanzar aún más en su carrera como ingeniero de aprendizaje automático. Será principalmente responsable de crear y gestionar varios proyectos de aprendizaje automático, entre otras responsabilidades.

Como ingeniero de ML, recibirá un salario medio anual de 114,856 dólares. Las empresas buscan profesionales capacitados que tengan una maestría en el campo relacionado y tengan un conocimiento profundo sobre conceptos de aprendizaje automático, Java, Python y Scala. Los requisitos variarán según la empresa contratante, pero las habilidades analíticas y las aplicaciones en la nube se consideran un punto a favor. 

2. Científico de datos 

Como científico de datos, sus tareas incluyen recopilar, analizar e interpretar conjuntos de datos grandes y complejos aprovechando el aprendizaje automático y las herramientas de análisis predictivo. Los científicos de datos también son responsables de desarrollar algoritmos que permitan recopilar y limpiar datos para su posterior análisis e interpretación. La mediana anual salario de un científico de datos es $ 120,931 y las habilidades requeridas son las siguientes: 

• Colmena
• Hadoop
• MapReduce
• Cerdo
• Spark
• Python
• Scala
• SQL 

Las habilidades requeridas pueden variar de una empresa a otra y dependiendo de su nivel de experiencia. La mayoría de las empresas contratantes buscan una maestría o un doctorado en el campo de la ciencia de datos o la informática. Si es un científico de datos y quiere convertirse en desarrollador de inteligencia artificial, un título avanzado en ciencias de la computación resulta beneficioso. Debe tener la capacidad de comprender datos no estructurados y tener sólidas habilidades analíticas y de comunicación. Estas habilidades son esenciales ya que trabajará para comunicar los hallazgos con los líderes empresariales. 

3. Desarrollador de inteligencia empresarial 

Cuando se analizan los diferentes roles laborales en IA, también se incluye el puesto de desarrollador de Business Intelligence (BI). El objetivo de este rol es analizar conjuntos de datos complejos que nos ayuden a identificar tendencias comerciales y de mercado. Un desarrollador de BI gana un salario medio anual de 92,278 dólares. Un desarrollador de BI es responsable de diseñar, modelar y mantener datos complejos en plataformas de datos basadas en la nube. Si está interesado en trabajar como desarrollador de BI, debe tener sólidas habilidades técnicas y analíticas.

Tener grandes habilidades de comunicación es importante porque trabajará para comunicar soluciones a colegas que no poseen conocimientos técnicos. También debe mostrar habilidades para resolver problemas. Por lo general, se requiere que un desarrollador de BI tenga una licenciatura en cualquier campo relacionado, y la experiencia laboral también le dará puntos adicionales. Las certificaciones son muy deseadas y se consideran una cualidad adicional. Las habilidades necesarias para un desarrollador de BI serían la minería de datos, consultas SQL, servicios de informes de servidor SQL, tecnologías de BI y diseño de almacenes de datos. 

4. Investigador científico 

Un científico investigador es una de las carreras líderes en Inteligencia Artificial. Debes ser un experto en múltiples disciplinas, como matemáticas, aprendizaje profundo, aprendizaje automático y estadística computacional. Los candidatos deben tener conocimientos adecuados sobre percepción informática, modelos gráficos, aprendizaje por refuerzo y PNL. Al igual que los científicos de datos, se espera que los científicos investigadores tengan una maestría o un doctorado en informática. Se dice que el salario medio anual es de 99,809 dólares. La mayoría de las empresas buscan a alguien que tenga un conocimiento profundo de la computación paralela, la computación distribuida, la evaluación comparativa y el aprendizaje automático. 

5. Ingeniero/Arquitecto de Big Data 

Los ingenieros/arquitectos de Big Data tienen el trabajo mejor pagado entre todos los roles incluidos en la Inteligencia Artificial. El salario medio anual de un ingeniero/arquitecto de Big Data es de 151,307 dólares. Desempeñan un papel vital en el desarrollo de un ecosistema que permite que los sistemas empresariales se comuniquen entre sí y recopilen datos. En comparación con los científicos de datos, los arquitectos de big data reciben tareas relacionadas con la planificación, el diseño y el desarrollo de un entorno de big data eficiente en plataformas como Spark y Hadoop. Las empresas suelen buscar contratar personas que demuestren experiencia en C++, Java, Pythony Scala. 

Procesamiento de datos, Visualización de datosy las habilidades de migración de datos son un beneficio adicional. Otra ventaja sería un doctorado en matemáticas o cualquier campo relacionado con la informática.

Ventajas de la inteligencia artificial

Como ocurre con la mayoría de las cosas en el mundo, la IA tiene sus pros y sus contras. Primero, comprendamos las ventajas de la inteligencia artificial y cómo nos ha hecho la vida más fácil en comparación con épocas anteriores. 

• Reducción del error humano
• Disponible 24 × 7
• Ayuda en el trabajo repetitivo.
• Asistencia digital 
• Decisiones más rápidas
• Tomador de decisiones racional
• Las aplicaciones médicas
• Mejora la seguridad
• Comunicación eficiente

Echemos un vistazo más de cerca a cada uno de los puntos antes mencionados. 

1. Reducción del error humano

Todas las decisiones que se toman en un modelo de IA se toman a partir de información previamente recopilada tras haber aplicado un conjunto de algoritmos. Esto permite reducir los errores y aumentar las posibilidades de precisión con un mayor grado de precisión. En el caso de que los humanos realicen cualquier tarea, siempre existe una pequeña posibilidad de error. Como somos capaces de cometer errores, es mejor utilizar programas y algoritmos a través de IA, ya que reducen la posibilidad de cometer errores. 

2. Disponible 24×7

Los modelos de inteligencia artificial están diseñados para funcionar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, sin interrupciones ni aburrimiento. En comparación con un ser humano promedio que puede trabajar de seis a ocho horas al día, esto es significativamente más eficiente. Los seres humanos no tenemos la capacidad de trabajar durante períodos más prolongados, ya que necesitaríamos descanso y tiempo para rejuvenecer. Así, la IA está disponible 24 horas al día, 7 días a la semana y mejora en mayor medida la eficiencia. 

3. Ayuda en trabajos repetitivos

La Inteligencia Artificial puede automatizar productivamente tareas humanas mundanas. Puede ayudarnos a ser cada vez más creativos, desde enviar un correo de agradecimiento hasta ordenar o responder consultas. También puede ayudarnos a verificar documentos. Una tarea repetitiva, como preparar comida en un restaurante o en una fábrica, puede arruinarse porque los humanos se cansan o pierden el interés después de un largo período de trabajo. La IA puede ayudarnos a realizar estas tareas repetitivas de manera eficiente y sin errores. 

4. Asistencia digital

Varias organizaciones muy avanzadas utilizan asistentes digitales para interactuar con los usuarios. Hacerlo ayuda a la organización a ahorrar costos en recursos humanos. Los asistentes digitales, como los Chatbots, se suelen utilizar en el sitio web de una organización para responder las consultas de los usuarios. También proporciona una interfaz que funciona sin problemas y una buena experiencia de usuario. Los chatbots son un gran ejemplo de lo mismo. Lea aquí para saber más sobre cómo construir un chatbot de IA.

5. Decisiones más rápidas 

La IA, junto con otras tecnologías similares, puede ayudar a las máquinas a tomar decisiones más rápidas en comparación con un ser humano promedio. Esto ayuda a realizar acciones rápidamente. Esto se debe a que, al tomar una decisión, los humanos tienden a analizar los factores a través de las emociones, a diferencia de las máquinas impulsadas por IA que ofrecen resultados programados rápidamente.

6. Tomador de decisiones racional

Nosotros, como seres humanos, podemos haber evolucionado en gran medida tecnológicamente, pero cuando se trata de tomar decisiones, todavía permitimos que nuestras emociones tomen el control. En determinadas situaciones, es muy importante tomar decisiones rápidas, eficientes y lógicas sin que nuestras emociones entren en escena. La toma de decisiones impulsada por la IA está controlada por algoritmos de IA y, por lo tanto, no hay margen para ninguna discrepancia emocional. Las decisiones racionales con la ayuda de la IA garantizan que la eficiencia no se vea afectada y también aumentan el nivel de productividad de una organización. 

7. Aplicaciones médicas

Entre todas las demás ventajas de la IA, una de las mayores aplicaciones es su uso en el campo médico. Los médicos pueden evaluar los riesgos para la salud de sus pacientes con la ayuda de aplicaciones médicas impulsadas por IA. La radiocirugía se utiliza para operar tumores de tal manera que no dañe los tejidos circundantes ni cause problemas adicionales. Los profesionales médicos han sido capacitados para utilizar la IA en cirugías. También pueden ayudar a detectar y monitorear eficientemente diversos trastornos neurológicos y estimular las funciones cerebrales. 

8. Mejora la seguridad

A medida que la tecnología continúa avanzando, existe una mayor probabilidad de que las personas la utilicen por motivos poco éticos, como fraude o robo de identidad. Si se utiliza de la manera correcta y por las razones correctas, la IA puede resultar un gran recurso para mejorar la seguridad de nuestra organización. La IA se puede utilizar para proteger nuestros datos y nuestras finanzas. La IA se está implementando principalmente en el campo de la ciberseguridad. Ha transformado nuestra capacidad de proteger nuestros datos personales contra cualquier ciberamenaza o ataque de cualquier forma. Siga leyendo para saber más sobre la IA en la ciberseguridad y cómo ayuda. esta página.

9. Comunicación eficiente 

Personas de diferentes partes del mundo hablan diferentes idiomas y, por lo tanto, les resulta difícil comunicarse entre sí. Cuando miramos al pasado, vemos cómo los traductores humanos ayudaban a las personas a comunicarse entre sí si la otra persona no entendía el mismo idioma que nosotros. Estos problemas no ocurren si utilizamos la IA. El procesamiento del lenguaje natural permite a los sistemas traducir palabras de un lenguaje natural a otro, eliminando así a los intermediarios. Uno de los mejores ejemplos de ello es el traductor de Google, y cómo ha ido avanzando con el tiempo. Ahora, proporciona ejemplos de audio de cómo se deben pronunciar las palabras/oraciones. Mejorando así nuestra precisión y capacidad para comunicarnos de manera efectiva.

Desventajas de la Inteligencia Artificial

Ahora que hemos comprendido las ventajas de la IA, echemos un vistazo a algunas desventajas. 

• Sobrecostos
• Falta de talento
• Falta de productos prácticos.
• Falta de estándares en el desarrollo de software.
• Potencial de mal uso
• Altamente dependiente de las máquinas.
• Requiere supervisión

Echemos un vistazo más de cerca a las desventajas de la IA. 

1. Sobrecostos

La escala de operaciones de un modelo impulsado por IA en comparación con el desarrollo de software es enormemente mayor. Debido a esto, los recursos requeridos aumentan a un ritmo mucho mayor. Esto eleva el costo de las operaciones a un nivel más alto.

2. Escasez de talento 

La IA sigue siendo un campo en desarrollo. Por tanto, no es fácil encontrar profesionales que estén equipados con todas las habilidades necesarias. Existe una brecha entre la cantidad de empleos disponibles en el campo de la IA y la fuerza laboral calificada en el campo. Contratar a alguien que posea todas las habilidades necesarias aumenta aún más los costos incurridos por una organización.

3. Falta de estándares en el desarrollo de software.

El verdadero valor de la Inteligencia Artificial reside en la colaboración cuando diferentes sistemas de IA se unen para formar una aplicación más grande y valiosa. Pero la falta de estándares en el desarrollo de software de IA significa que es difícil para diferentes sistemas "hablar" entre sí. El desarrollo de software de inteligencia artificial en sí es lento y costoso debido a esto, lo que actúa además como un impedimento para el desarrollo de la IA.

4. Potencial de mal uso

La IA tiene el potencial de lograr grandes cosas y tiene un poder enorme en el mercado actual. Desafortunadamente, un gran poder conlleva la posibilidad de un mal uso. Si el poder de la IA cae en manos de una persona que tiene motivos poco éticos, existe una mayor probabilidad de que se haga un uso indebido.

5. Altamente dependiente de las máquinas

Aplicaciones como Siri y Alexa se han convertido en parte de nuestro día a día. Dependemos en gran medida de estas aplicaciones y recibimos ayuda de ellas, lo que reduce nuestra capacidad creativa. Nos estamos volviendo muy dependientes de las máquinas y estamos perdiendo la capacidad de aprender habilidades simples, volviéndonos más perezosos. 

6. Requiere supervisión

El uso de algoritmos de IA tiene muchas ventajas y es muy eficiente. Pero también requiere asistencia y supervisión constantes. Estos algoritmos no pueden funcionar sin que los programemos y comprobemos si funcionan de la manera correcta o no. Un ejemplo es el chatbot de inteligencia artificial de Microsoft llamado "Tay". Tay fue modelada para hablar como una adolescente aprendiendo a través de conversaciones en línea. Pero como estaba programado para aprender habilidades conversacionales básicas y no sabía la diferencia entre el bien y el mal, siguió adelante y tuiteó información altamente política e incorrecta debido a los trolls de Internet.

Futuro de la inteligencia artificial

Siempre nos han fascinado los cambios tecnológicos. Actualmente, vivimos en medio de los mayores avances en IA de nuestra historia. La Inteligencia Artificial se ha convertido en el mayor avance neto en el campo de la tecnología. Esto no solo ha impactado el futuro de todas las industrias, sino que también ha actuado como impulsor de tecnologías emergentes como big data, robótica e IoT. A ese ritmo que avanza la IA, no hay duda de que seguirá floreciendo en el futuro. Por tanto, podemos decir que la IA es un gran campo en el que entrar a partir de 2020. Con el avance de la IA y sus tecnologías, habrá una mayor necesidad de profesionales capacitados en esta área.

Una certificación de IA le dará una ventaja sobre otros participantes de la industria. A medida que el reconocimiento facial, la IA en la atención médica y los chatbots continúan mostrando un crecimiento, ahora sería el momento adecuado para trabajar en la construcción de una carrera exitosa en IA. Los asistentes virtuales ya forman parte de nuestro día a día sin que lo sepamos. Los coches autónomos de gigantes tecnológicos como Tesla nos han mostrado una idea de cómo será el futuro. Hay muchos más avances por descubrir, esto es sólo el comienzo. De acuerdo con la Foro Económico Mundial, Se dice que la Inteligencia Artificial creará 133 millones de nuevos puestos de trabajo en Inteligencia Artificial para el año 2022. El futuro de la IA es definitivamente brillante.

Un miniproyecto sencillo de Inteligencia Artificial

Antes de continuar con el proyecto, sugeriría revisar esto Tutorial de aprendizaje automático si no está familiarizado en absoluto con el aprendizaje automático. También te ayudaría con este proyecto si conoces el Algoritmo de regresión logística.

Clasificación de animales del zoológico

En este miniproyecto, utilizaremos diferentes algoritmos que pertenecen al dominio de aprendizaje automático de la Inteligencia Artificial para clasificar animales en un zoológico, en función de sus atributos. Usaremos este conjunto de datos de Kaggle que consta de 101 animales de un zoológico. Hay 16 variables con varios rasgos para describir a los animales. Los 7 tipos de clases son: mamífero, pájaro, reptil, pez, anfibio, insecto e invertebrado.

El propósito de este conjunto de datos es poder predecir la clasificación de los animales en función de las variables. También puede encontrar información sobre los diversos atributos utilizados en este conjunto de datos en la página de descarga vinculada esta página.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')
df.head()

Salida:

features.remove('class_type')
features.remove('animal_name')
X = df[features].values.astype(np.float32)
Y = df.class_type
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)
print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))
print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

Producción:
Precisión de entrenamiento: 1.0
precisión de la prueba: 0.9215686274509803 

Como puede ver, el modelo funcionó excepcionalmente bien al obtener una precisión del 92 % en los datos de prueba. Ahora, si se le proporcionan los atributos de cualquiera de los animales en el conjunto de datos anterior, puede clasificarlo con la ayuda del modelo anterior.

• ¿La IA reducirá los empleos en el futuro?

La IA todavía se está desarrollando. Existe un enorme margen de mejora y avances en el campo de la IA, y aunque es posible que se requiera cierta mejora de las habilidades para mantenerse al día con las tendencias cambiantes, lo más probable es que la IA no reemplace ni reduzca puestos de trabajo en el futuro. De hecho, un estudio de Gartner sugiere que los empleos relacionados con la IA alcanzarán los dos millones de nuevos empleos netos para el año 2025. La adopción de la IA ayudará a facilitar las tareas de una organización. Para seguir siendo relevante en un mundo en constante cambio, es necesario mejorar y aprender estos nuevos conceptos.

• ¿Cómo funciona la IA?

Construir un sistema de IA es un proceso cuidadoso de ingeniería inversa de los rasgos y capacidades humanos en una máquina, y utilizar su destreza computacional para superar lo que somos capaces de hacer. La Inteligencia Artificial se puede construir a partir de un conjunto diverso de componentes y funcionará como una combinación de:

• Filosofía
• Matemáticas
• Ciencias económicas
• Neurociencia
• Psicología
• Ingeniería Informática
• Teoría del control y cibernética
• Lingüística

• ¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en la robótica?

La Inteligencia Artificial y la Robótica suelen verse como dos cosas diferentes. La IA implica programación de inteligencia, mientras que la robótica implica la construcción de robots físicos. Sin embargo, los dos conceptos están correlacionados. La robótica utiliza técnicas y algoritmos de inteligencia artificial y la inteligencia artificial cierra la brecha entre los dos. Estos robots pueden ser controlados por Programa de IAs.

• ¿Por qué es importante la inteligencia artificial?

Desde recomendaciones de música, direcciones de mapas, banca móvil hasta prevención de fraude, la IA y otras tecnologías han tomado el control. La IA es importante por varias razones. La IA tiene varias ventajas, como la reducción del error humano, disponible las 24 horas, los 7 días de la semana, ayuda en el trabajo repetitivo, asistencia digital, decisiones más rápidas y más.

• ¿Cuáles son los métodos débiles en IA?

La IA débil es una aplicación limitada con un alcance limitado. Utiliza aprendizaje supervisado y no supervisado para procesar datos. Ejemplo: Siri, Alexa.

• ¿Cuáles son las ramas de la IA?

La Inteligencia Artificial se puede dividir principalmente en seis ramas. Ellos son, Aprendizaje automático, redes neuronales, Aprendizaje profundo, Visión por computadora, Procesamiento del lenguaje natural, Computación cognitiva. 

• ¿Cómo puedo empezar a aprender Inteligencia Artificial?

Para aprender Inteligencia Artificial, es necesario tener habilidades como Matemáticas, Ciencias e Informática. También puedes optar por algunos tutoriales online y aprender Inteligencia Artificial desde la comodidad de tu casa.

• ¿Cuáles son los 4 tipos de IA? 

 Los cuatro tipos típicos de Inteligencia Artificial son Máquinas Reactivas, Memoria Limitada, Teoría de la Mente y Autoconciencia.

• ¿Cuáles son las cosas básicas para aprender Inteligencia Artificial?

Los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial son Matemáticas y Estadísticas Avanzadas, lenguaje de programación, Aprendizaje Automático y mucha paciencia. Debes saber que la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático incluyen el aprendizaje automático, el código Python, la informática, el procesamiento del lenguaje natural, la ciencia de datos, las matemáticas, la psicología, la neurociencia y muchas otras disciplinas.

• ¿Es la IA difícil de aprender?

 La Inteligencia Artificial no es difícil; sin embargo, se le pedirá que le dedique tiempo. Cuanto mayor sea el número de proyectos en los que trabajes, mejor lo lograrás. Además de las habilidades, se necesita la determinación para aprender a utilizar IA.

Esto nos lleva al final del tutorial de Inteligencia Artificial. Aquí hay un curso gratuito sobre AIML que pueden ayudarte a hacer tus cimientos mucho más fuertes.

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• Fuente: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/