1. INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial trata de la creación de páginas que pueden imitar comportamientos inteligentes
Se utiliza para automatizar procesos repetitivos y analizar grandes volúmenes de datos permitiendo aumentar nuestra eficiencia y tomar decisiones informadas con gran rapidez
La evolución de la ia puede dividirse en varias entapas clave
Década | Eventos clave |
1950 | Turing introduce su test para evaluar la inteligencia de una máquina. Se introduce por primera vez en 1956 el término «inteligencia artificial». |
1960 y 1970 | En 1965 se crea ELIZA que fue uno de los primeros programas de procesamiento de lenguaje natural. |
1980 | Las investigaciones en redes neuronales resurgen. Son modelos informáticos inspirados en la estructura del cerebro humano. |
1990 | La IA se populariza con el éxito de Deep Blue, un programa de ajedrez que fue capaz de vencer al campeón mundial en 1997. |
| Siglo XXI | Se producen cambios notables en aprendizaje automático que es un campo de la IA que busca como dotar a las máquinas de capacidad para aprender. Un tipo de aprendizaje automático es el aprendizaje profundo que usa redes neuronales para procesar grandes cantidades de datos y reconocer patrones complejos. La acumulación de grandes cantidades de datos (Big Data) y la mejora en el procesamiento (ordenadores más avanzados) permiten aplicaciones como los vehículos autónomos. |
2. UTILIDADES
- SALUD
- Diagnóstico médico. Para analizar radiografías, resonancias magnéticas y detectar enfermedades.
- Medicina personalizada. Desarrolla tratamientos personalizados basados en el análisis de datos genéticos y médicos del paciente.
- Telemedicina. Consultas médicas a distancia y programación de citas con profesionales de la salud.
- FINANZAS
- Análisis de riesgo. Se evalúa el riesgo crediticio de los solicitantes de préstamos.
- Trading (compraventa de activos financieros cotizados como acciones, divisas…) algorítmico
- Atención al cliente. Los chatbots son programas informáticos que simulan conversaciones humanas usando IA y procesamiento de lenguaje natural.
- EDUCACIÓN
- Sistemas de tutoría inteligente. Apoyo personalizado a los alumnos.
- Análisis del rendimiento. Se analizan resultados académicos para identificar áreas de mejora.
- Creación de contenido. Generación de materiales de estudio.
- ENTRETENIMIENTO
- Recomendaciones de contenido. Las plataformas de streaming utilizan algoritmos de IA para sugerir películas, series y música basadas en las preferencias de los usuarios.
- Creación de contenido. Generación de guiones, música, vídeo y obras de arte.
- Videojuegos. Para creación de personajes y entornos interactivos que se adaptan al comportamiento del jugador.
TES DE TURING
3. ENLACES
TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Aprendizaje automático
Aprendizaje profundo
PLN
Se dedica al desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Se usa, por ejemplo, para predecir el precio de una vivienda, clasificar clientes en función de su solvencia, identificación de objetos en imágenes…
Es una subrama del Aprendizaje Automático que procesa gran cantidad de datos y reconoce patrones complejos. Se usa en reconocimiento de voces (Siri, Google Assistant) para interpretar el habla humana y en conducción autónoma.
Se ocupa de la interacción entre los ordenadores y el lenguaje humano. Se usa en atención al cliente, en traducción automática del texto (Traductor de Google) y en asistentes personales (Alexa de Amazon)
