Fundamentos de la inteligencia Artificial SCL.

La imagen actual no tiene texto alternativo. El nombre del archivo es: 3d-rendering-biorobots-concept-scaled.jpg

La inteligencia Artificial trata de la creación de máquinas que puedan 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:

DécadaEventos clave
1950Turing introduce su test para evaluar la inteligencia de una máquina. En 1956 se utiliza por primera vez el término Inteligencia Artificial.
1960-1970Se desarrollan los primeros sistemas expertos. En 1965 se crea ELIZA uno de los primeros programas de procesamiento de lenguaje natural.
1980La investigación en redes neuronales resurgen
1990La IA se populariza con el éxito de Deep Blue, el programa de ajedrez que vence al campeón mundial en 1997
Siglo XXISe producen avances en aprendizaje automático (machine learning) que es un campo de la inteligencia artificial que busca como dotar a las máquinas de capacidad de aprender.
Un tipo de aprendizaje automático es el aprendizaje profundo (Deep learning) que usa redes neuronales imitando el funcionamiento del cerebro.

The Turing test: Can a computer pass for a human? – Alex Gendler

  • SALUD
    • Diagnóstico médico. Para analizar radiografías resonancias magnéticas y detectar enfermedades.
    • Medicina personalizada. Para desarrollar tratamientos personalizados basados en el análisis de datos médicos y genéticos del paciente
    • Telemedicina. Consultas médicas a distancia y programación de citas con profesionales de la salud.
  • FINANZAS
    • Análisis de riesgo. Evaluación del riesgo crediticio de los solicitantes de un préstamo.
    • Trading (compraventa de activos financieros cotizados como acciones, divisas…) 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 de lenguaje natural). Los chatbots gestionan consultas de clientes y proporcionan información de productos.
  • EDUCACIÓN
    • 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.

Scroll al inicio