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15/06/2019 12:10 hs

Seis expresiones claves para entender cómo se aplica hoy la inteligencia artificial

Argentina - 15/06/2019 12:10 hs
¿De qué hablamos cuando hablamos de aprendizaje por refuerzo, procesamiento del lenguaje natural o visión artificial? Leé la nota.
La inteligencia artificial (IA) parece cifrar el futuro. Pero también es parte del presente. Los empresarios compiten por ella, los nuevos productos tecnológicos la incluyen invariablemente, las noticias registran su impacto. Y todos utilizan expresiones arcanas, como aprendizaje profundo o redes neuronales artificiales. Lo cual refuerza la idea errónea de que la IA es algo lejano en el tiempo, en algún lugar del porvenir.

El columnista de tecnología de Fortune, Jonathan Vanian, armó una pequeña guía que explica algunas de las expresiones principales de manera simple y con ejemplos que permiten reconocer la presencia de la IA en la vida contemporánea.

Término: Aprendizaje por refuerzo
Ejemplo: Las notificaciones dirigidas de Facebook

Esta técnica de IA "es como entrenar a un perro con golosinas de premio", comparó Vanian. "El software aprende al ejecutar una tarea exitosamente y también lo opuesto, al fracasar". El aprendizaje por refuerzo ha permitido avances tales como que las computadoras puedan derrotar a los humanos en juegos complejos.

Término: Redes neuronales artificiales
Ejemplo: El motor de búsqueda Baidu

El crecimiento de la IA se origina en el software que, hace décadas, tenía como fin aproximarse al modo en que aprende el cerebro humano. "Dentro de una red neuronal artificial hay capas de nodos inter conectados donde suceden cálculos que ayudan a que las computadoras analicen los datos hasta el menor detalle", explicó el artículo. Al hacerlo, el programa "puede aprender a reconocer patrones que aun los humanos más inteligentes podrían pasar por alto".

Término: Aprendizaje automático
Ejemplo: La aplicación de correo electrónico Gmail

Hay que agradecer al aprendizaje automático cuando, un viernes, al responder un correo en Gmail, se escribe "buen" y el programa completa "fin de semana". Esa predicción es "apenas una muestra de cómo los algoritmos hacen que las computadoras aprendan". La principal atracción de esta tecnología es que "no hacen falta humanos para programarla para cada tarea específica", ya que observa y acumula.

Término: Aprendizaje profundo
Ejemplo: Las caras en 3D que modela Nvidia

La combinación del aprendizaje automático con las redes neuronales artificiales da como resultado el aprendizaje profundo, "una tecnología poderosa que puede procesar enormes cantidades de datos, como grandes archivos de clips de audio" sintetizó Fortune. "Los grandes logros de la IA", como la identificación de 363 leopardos en peligro de extinción entre 1,5 millones fotos de animales en su hábitat, "se originan en esta tecnología".

Término: Visión artificial
Ejemplo: El vehículo autónomo de Waymo

"Los dispositivos que utilizan visión artificial pueden ver y comprender sus alrededores como un humano", escribió Vanian. "Pensemos en la tecnología de reconocimiento facial que puede abrir el iPhone o los sistemas que ayudan a que los autos sin conductor circulen sin chocar contra los árboles". Es algo todavía en desarrollo, y presenta una complejidad enorme.

Término: Procesamiento del lenguaje natural
Ejemplo: Alexa, el asistente digital de Amazon

Esta tecnología "permite que las computadoras comprendan y reaccionen al discurso y el lenguaje humano". Los asistentes digitales del control de voz, a los que se les puede hablar, existen por este recurso, todavía imperfecto pero en rápido avance.

Fuente: infobae.com
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