INTELIGENCIA ARTIFICIAL:

INTRODUCCIÓN

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:

Década	Eventos clave
1950	Turing introduce su test para evaluar la inteligencia 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 resurgen. Están inspiradas en el cerebro humano.
1990	La IA se populariza con el éxito de Deep Blue, el programa de ajedrez que vence el campeón mundial en 1997.
Siglo XXI	Se 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 indicando el funcionamiento del cerebro.

SALUD

Diagnóstico médico. Para analizar radiografías, resonancias magnéticas y detectar enfermedades.
Medicina personalizada. Para desarrollar tratamientos personalizados, basados en análisis de datos médicos y genéticos del paciente.
Telemedicina. Consultas médicas 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, 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 promocionan información de productos.

EDUCACIÓN

Sistemas de tutoría inteligente. Apoyo personalizado a los estudiantes.
Análisis del rendimiento. Análisis de datos académicos para identificar áreas en la mejora.
Creación de contenido educativo. Generación de materiales de estudio.

ENLACES

Aprendizaje automático

Se dedica al desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Se usa para predecir el precio de una vivienda, clasificar clientes en función de su solvencia, identificación de objetos en imágenes.

Deep Learning

Es una subtrama del Aprendizaje Automático que procesa gran cantidad de datos y reconoce patrones complejos. Se usa en reconocimientos de voz (Siri, Google Assistant) para interpretar el habla humana y en conducción automática.

PLN

Se ocupa de la interacción entre los ordenadores y el lenguaje humano. Se utiliza en atención al cliente, en traducción automática de texto (Google Translate) y en asistentes personales (Alexa de Amazon).

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