¿Qué es Inteligencia Artificial?
west

¿Qué es Inteligencia Artificial?

En este post hablamos un poco de la historia de la inteligencia artificial, qué es, los tipos que hay, sus aplicaciones y sus ventajas e inconvenientes.


Nodd3r
9 de Marzo de 2022 . 5 min
 ...

En la entrada de hoy vamos a ver de forma breve qué es la Inteligencia Artificial, los tipos que hay, el uso que se le puede dar y sus ventajas y desventajas.


Según Xataka, la IA es probablemente la disciplina técnico-científica con más potencial de los últimos años.

Historia de la Inteligencia Artificial


En primer lugar, vamos a hablar un poco sobre la historia de la inteligencia artificial.


Alan Turing es considerado como el padre de la Inteligencia Artificial porque en 1950 publicó un artículo en el que se preguntaba si las máquinas podían pensar.


Sin embargo, fueron John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon quienes acuñaron este término en 1956.


En los años 90 la Inteligencia Artificial comenzó a coger impulso, las empresas empezaron a trabajar con ella y poco a poco ha ido ganando importancia.


¿Qué es la Inteligencia Artificial?


La Inteligencia Artificial permite que las máquinas imiten los procesos de inteligencia humana a través de una combinación de algoritmos.


Dentro de la IA encontramos el aprendizaje automático (Machine Learning) y el aprendizaje profundo (Deep Learning) de los cuales ya hemos hablado en entradas anteriores.


Tipos de Inteligencia Artificial


Según Stuart Russell y Peter Norvig podemos distinguir distintos tipos de inteligencia artificial:

  • Sistemas que piensan como humanos: toman decisiones, resuelven problemas y aprenden de forma automática. Es el caso de las redes neuronales artificiales. 

  • Sistemas que actúan como humanos: realizan actividades de forma similar a los humanos. Por ejemplo, los robots.

  • Sistemas que piensan racionalmente: buscan lograr que las máquinas imiten el pensamiento lógico racional de los humanos.

  • Sistemas que actúan racionalmente: tratan de imitar de manera racional el comportamiento humano, es el caso de los agentes inteligentes.


Aplicaciones y ejemplos de la Inteligencia Artificial


Algunas de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial son:

  • Asistentes Virtuales: responden a instrucciones y preguntas para ayudar a las personas a completar tareas.

  • Finanzas: ayuda a los bancos a evitar el fraude, predecir patrones y comportamientos del mercado y aconsejar a sus clientes.

  • Energía y medio ambiente: se puede utilizar para reducir el consumo energético, detectar fugas en oleoductos, plantar árboles para reducir la deforestación, etc.

  • Sanidad: ayuda a facilitar los diagnósticos, mejorar el seguimiento de los pacientes o analizar el resultado de las pruebas de forma más rápida y precisa, entre otras cosas.

  • Comercial: permite estudiar a los consumidores, saber sus gustos, ofrecerle los productos que necesita, ayudar a las empresas a tomar decisiones...

  • Agrícola: permite mejorar los rendimientos agrícolas, advierten de impactos ambientales adversos, ayudan al mantenimiento de los campos.

  • Logística y Transporte: predice los atascos, diseña las rutas más eficientes, evita accidentes de tráfico, etc.

Cada vez podemos ver más aplicaciones de la Inteligencia Artificial en nuestro día a día. Convivimos con ella y le sacamos el máximo partido.


Ventajas y desventajas de la Inteligencia Artificial

VENTAJAS

  • Automatizar procesos: permite que los humanos puedan realizar tareas más complejas mientras que las máquinas hacen tareas repetitivas.

  • Aumento de la productividad: las máquinas pueden hacer más en menos tiempo, además permite que los trabajadores hagan otras tareas.

  • Reducción de errores: las máquinas son más precisas, por lo que evitamos los errores humanos.

  • Potencia la creatividad: las personas abandonan las tareas repetitivas y pueden hacer cosas más creativas.

  • Agiliza la toma de decisiones: la Inteligencia Artificial permite analizar grandes cantidades de datos en un tiempo reducido por lo que la toma de decisiones es más rápida.

  • Capacidad de aplicación: puede aplicarse en todos los sectores.

DESVENTAJAS

  • Dificultad de acceso a los datos: los datos tienen que estar actualizados y ser fiables. La IA sólo puede funcionar y ser entrenada a partir de los datos, no existe otra forma de trabajar con ella.

  • Falta de profesionales cualificados: existe una amplia demanda de trabajadores con conocimientos y experiencia en programación, análisis y ciencia de datos, big data, machine learning o deep learning, pero hay pocos perfiles con estos conocimientos.

  • Alto coste: el desarrollo e investigación de esta tecnología es caro, por lo que no todas las empresas o sectores tienen acceso a ella, aunque cada vez son más las empresas grandes y medianas que hacen inversiones en este aspecto para mejorar sus productos o servicios.

También te puede interesar





...
LA REVOLUCIÓN DEL DEEP LEARNING

El futuro de la Inteligencia Artificial ha llegado.

...
UNDERFITTING y OVERFITTING

Qué es, causas, cómo detectarlo y solucionarlo

...
¿Qué es Git?

¿Conoces Git? ¿Sabes lo que es un sistema de control de versiones? Si te gusta la programación, desarrollar tus propios proyectos, el desarrollo de software, etc. seguro que has leído algo sobre Git. Hoy te contamos todos los detalles acerca de esta herramienta.

...
¿Cómo funciona el algoritmo y el sistema de recomendación de Spotify?

¿Quieres saber cómo funciona el algoritmo de recomendación de Spotify? Descubre los tres modelos en los que se apoya su sistema de recomendación: Modelo de Filtrado Colaborativo, Modelo de Procesamiento del Lenguaje Natural y Modelo de Audio Sin Procesar

...
Cómo aprender a programar Python desde 0

Existen multitud de lenguajes de programación, entonces, ¿a qué se debe el gran crecimiento de Python? ¿Qué características tiene este lenguaje que muchos programadores se decantan por él? Descúbrelo en el post de hoy

...
Errores más comunes en Python

Si quieres aprender a programar en Python o ya has empezado y quieres conocer los errores más comunes que se cometen, te invitamos a que leas este post.

...
¿Cómo hacer un proyecto de Data Science de forma eficiente?

En el post de hoy te vamos a dar algunos consejos para que puedas sacar el máximo partido a tu tiempo mientras desarrollas un proyecto de Data Science.

...
¿Por qué se utiliza Python en Data Science?

Si quieres saber a qué se debe la alta demanda de Python en Data Science y cómo se utiliza, no te pierdas esta nueva entrada a nuestro blog.

...
Cómo usa Netflix la Inteligencia Artificial para recomendar series

A través de su algoritmo de recomendación Netflix predice qué contenidos te van a gustar. Si quieres saber cómo funciona no te pierdas este blog.

...
Los 10 mejores proyectos de Machine Learning si eres Principiante

¿Quieres descubrir qué proyectos reales de Machine Learning puedes hacer si eres principiante?¿Quieres aplicar tus conocimientos de Machine Learning? ¿No sabes por dónde empezar? En el post de hoy te contamos 10 proyectos de ML que puedes hacer si eres principiante.

...
¿Cuál es la diferencia entre la Inteligencia Artificial y el Machine Learning?

¿Son la Inteligencia Artificial y el Machine Learning lo mismo? Si son dos conceptos distintos, ¿de qué forma están relacionados? Estas son algunas de las preguntas que mucha gente se hace, en el post de hoy veremos las diferencias entre ambos y la relación que tienen.

...
¿Qué es Inteligencia Artificial?

En este post hablamos un poco de la historia de la inteligencia artificial, qué es, los tipos que hay, sus aplicaciones y sus ventajas e inconvenientes.

...
¿Cómo aplicar Data Science en áreas como Marketing, Biología, Justicia y Arqueología?

El uso de la ciencia de datos está muy extendido, en el blog de hoy vamos a ver cómo podemos usarla en distintas áreas.

...
¿Qué es Deep Learning?

Si quieres saber qué es el Deep Learning, cómo funciona y algunos de los usos que tiene, te lo contamos en este post.

...
Historia del Data Science

En este post hacemos un repaso por la historia de la Ciencia de Datos, cómo surgió y cómo fue evolucionando.

...
¿Qué es el Machine Learning y qué aplicaciones tiene?

En este post vamos a hablar sobre Machine Learning, qué es y cuáles son algunas de sus aplicaciones.

...
¿Cómo el data science y el big data puede ayudar a tu negocio?

En este post vamos a hablar sobre cómo la ciencia de datos puede ayudar a mejorar un negocio.

...
¿Qué se necesita saber para ser Data Scientist?

En este post te hacemos un resumen sobre los conocimientos necesarios para trabajar como científico de datos.

...
¿Por qué estudiar Data Science?

En este post, te damos las claves de la importancia de estudiar ciencia de datos.

...
¿Cómo proteger nuestros datos?

En este post, te dejamos alguna información y trucos que puedes hacer para proteger mejor tus datos

...
¿Qué es Data Science?

Si no sabes lo que es la la ciencia de datos, ni para qué sirve, te lo contamos en este post.

...
Bienvenidos Nodd3rs

¡Bienvenidos a nuestro nuevo blog!

whatsapp