introducción
La inteligencia Artificial trata de la creación de máquinas que pueden imitar comportamientos inteligentes.
Se utiliza para automatizar procesos repetitivos y analizar grades volúmenes de datos permitiendo aumentar nuestra eficiencia y tomar decisiones informadas con gran rapidez.
La evolución de la IA puede dividirse en varias etapas clave
| Década | Eventos clave |
|---|---|
| 1950 | Turín introduce su test para evaluar la inteligencia artificial de una máquina. En 1956 se utiliza por primera vez el término inteligencia artificial. |
| 1960 y 1970 | Se desarrollan los primeros sistemas expertos. En 1965 se crea ELIZA uno de los primeros programas de procesamiento de lenguaje natural. |
| 1980 | Las investigaciones en redes neuronales que están inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano. |
| 1990 | La IA se populariza con el éxito de Deep Blue, el programa de ajedrez que fue capaz de ganar al campeón del mundo en 1997. |
| Siglo XXI | Se producen avances en Aprendizaje Automático , 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 |
Aplicaciones
- 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
- Finanzas
Análisis de riesgo. Evaluación del riesgo crediticio de los solicitantes de un préstamo.
Trading (compraventa de activos financieros cotizados como acciones diversas…). Desarrollo de algoritmos que realizan operaciones bursátiles de manera automática basándose en el análisis de grandes volúmenes de datos del mercado.
- EDUCACIÓN
Sistemas de tutoría inteligente. Apoyo personalizado a los estudiantes
Creación de contenido educativo. generación de materiales de estudio personalizado
ENLACES
Qué es la AI? Guía IA La AI en España
Tipos Inteligencia Artificial
Aprendizaje automático
Aprendizaje automático
Se dedica al desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender lo datos y mejorar su rendimiento. Usado para predecir precios de viviendas, clasificar clientes por su solvencia e identificar objetos…
Aprendizaje profundo
En una subrama del aprendizaje automático que procesa una gran cantidad de datos y reconoce patrones complejos. Se usa en reconocimiento de voz para interpretar el habla humana y en conducción autónoma.
PLN
Se ocupa de la interacción entre los ordenadores y el lenguaje humano. Se utiliza en atención al cliente, en traducción automática de textos y en asistentes personales.
