Introducción
La inteligencia Artificial trata de la creación de maquinas que pueden imitar comportamientos inteligentes.
La inteligencia Artificial se utiliza para automatizar procesos repetitivos y analizar grandes volúmenes de datos permitiendo aumentar nuestra eficiencia y tomar decisiones informadas con mayor rapidez.
La evolución de la IA puede dividirse en varias etapas clave:
| Década | Eventos Clave |
| 1950 | Turing introduce su test para evaluar la inteligencia de una maquina. En 1956 se utiliza el termino IA por primera vez. |
| aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa | |
| 1960 y 1970 | Se desarrollan los primeros sistemas expertos. Se crea ELIZA uno de los primeros programas de procesamiento de lenguaje natural. |
| 1980 | |
| 1990 | La IA se populariza con el éxito de Deep Blue, el programa de ajedrez que venció al campeón de ajedrez en 1997 |
| Siglo XXI | Se producen avances en aprendizaje automático (machine learning) que es un campo de la IA que busca como dotar a las maquinas de capacidad de aprender. Un tipo de aprendizaje automático es el aprendizaje profundo (Deep Learning) que usa redes neuronales imitando el funcionamiento del cerebro. |
Utilidades
- SALUD
- Diagnostico medico. Para analizar radiografias,resonancias magnéticas y detectar enfermedades.
- Medicina personalizada. Para desarrollar tratamientos personalizados basados en el análisis de datos médicos y genéticos del paciente
- Telemedicina. Consultas medicas a distancia y programación de citas con profesionales de salud.
- FINANZAS
- Análisis de riesgo. Evaluación del riesgo crediticio de los solicitantes de un préstamo
- Trading(compraventa de activos financieros cotizados como acciones) Desarrollo de algoritmos que realizan operaciones bursátiles de manera automática basándose en análisis de grandes volúmenes de datos del mercado.
- Atención al cliente. Uso de chatbots (programa informático que simula conversaciones humanas usando IA y procesamiento del leguaje natural). Los chatbots gestionan consultas de clientes y proporcionan información de productos.
- EDUCACION
- Sistemas de tutoría inteligente. Apoyo personalizado a los estudiantes.
- Análisis del rendimiento. Análisis de datos académicos para identificar áreas de mejora.
- Creación de contenido educativo. Generación de materiales de estudio.
ENLACES
Aprendizaje automático
Se dedica al desarrollo de algoritmos que permiten a las maquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo.
Se usa para predecir el precio de una vivienda, clasificar clientes en su función de su solvencia, identificación de objetos en imágenes…