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Descubre los retos y tendencias de la Inteligencia Artificial

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A pesar de que poco a poco se va haciendo hueco, se prevé que para dentro de cinco años la inteligencia artificial tendrá un impacto muy significativo en nuestra vida cotidiana. De hecho, según los estudios, podría aportar hasta 17,7 billones de dólares a la economía mundial para entonces. Por todo esto, en este artículo señalamos los retos y tendencias de la Inteligencia Artificial que no te puedes perder. ¡Sigue leyendo!

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Con el ritmo al que la inteligencia artificial se entrelaza en nuestras vidas, no hay duda de que no terminará pronto. Más bien el futuro parece una sociedad que respirará y prosperará solo a través de la inteligencia artificial. Los expertos creen que las aplicaciones especializadas de Inteligencia Artificial serán cada vez más comunes y útiles para 2030, mejorando nuestra economía y calidad de vida.

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Retos y tendencias de la Inteligencia Artificial

En este sentido, un estudio de la Universidad de Harvard señala las ocho áreas de la actividad humana en las que las tecnologías de inteligencia artificial ya están afectando y serán aún más generalizadas para 2030. Todos estos ámbitos serán espacios totalmente habilitados para la IA:

  • Transporte
  • Robots domésticos/de servicios
  • Atención médica
  • Educación
  • Entretenimiento
  • Comunidades de bajos recursos
  • Seguridad pública
  • Empleo
  • Lugar de trabajo

Algunos de los mayores desafíos y tendencias de la inteligencia artificial en los próximos años serán:

  • La creación de hardware seguro y confiable para automóviles autónomos y robots de atención médica
  • Ganarse la confianza pública para los sistemas de inteligencia artificial, especialmente en comunidades de bajos recursos
  • Superar los temores de que la tecnología marginará a los humanos en el puesto de trabajo.

Todas las predicciones indican que, a medio plazo, es probable que la IA ya no se aplique solo a escenarios y aplicaciones simples. Se espera, por ejemplo, que detecte enfermedades potencialmente mortales en la etapa inicial. También que prediga condiciones climáticas durante varios meses. En definitiva, que se convierta en un partner digital necesario para los humanos.

La realidad es que la inteligencia artificial ya no es una incógnita, sino algo con lo que las personas interactuamos diariamente en casi todas las esferas. De hecho, la transformación liderada por la Inteligencia Artificial ha sido tan generalizada que está influyendo profundamente en la experiencia del usuario y en la forma en que interactuamos con las marcas y las tecnologías. En resumen, según la Universidad de Stanford, estas son las tendencias de inteligencia artificial para los próximos años:

Machine learning

Uno de los principales retos y tendencias de la inteligencia artificial es conseguir escalar los algoritmos existentes para trabajar con conjuntos de datos extremadamente grandes.

Por ejemplo, mientras que los métodos tradicionales podrían darse el lujo de realizar varias pasadas sobre el conjunto de datos, los modernos están diseñados para realizar una única pasada. En algunos casos, solo se pueden admitir métodos sublineales. Es decir, aquellos que solo analizan una fracción de los datos.

Deep Learning

La capacidad de entrenar con éxito redes neuronales convolucionales ha beneficiado más al campo de la visión por computadora, con aplicaciones como el reconocimiento de objetos, video etiquetado, etc. El deep learning también está consiguiendo avances significativos en otras áreas de percepción, como el procesamiento de audio, habla y lenguaje natural, aunque todavía queda un largo camino por recorrer.

Aprendizaje por refuerzo

Mientras que el machine learning tradicional se ha centrado principalmente en la extracción de patrones, el aprendizaje por refuerzo cambia el enfoque a la toma de decisiones. Es una tecnología que ayudará a la Inteligencia Artificial a avanzar más profundamente en el ámbito del aprendizaje y la ejecución de acciones en el mundo real.

Hasta la actualidad, los métodos no han tenido mucho éxito en la práctica. Principalmente, debido a problemas de representación y escala.

Un ejemplo claro sería el de AlphaGo, un programa informático desarrollado por Google Deepmind que venció al campeón humano de Go en una de las cinco partidas. Esto fue, en gran parte, gracias al aprendizaje por refuerzo. Es decir, AlphaGo se entrenó inicializando un agente automatizado con una base de datos de expertos humanos. Pero, posteriormente, se perfeccionó jugando a una gran cantidad de juegos contra sí mismo aplicando este tipo de aprendizaje.

Robótica

Otra de las tendencias en inteligencia artificial es dar con la clave para saber cómo entrenar a un robot para que interactúe con el mundo que lo rodea de manera generalizable y predecible.

Un requisito que surge en los entornos interactivos es la manipulación. La revolución del deep learning apenas está comenzando a influir en la robótica. En gran parte, porque es mucho más difícil adquirir los grandes conjuntos de datos etiquetados que han impulsado otras áreas de la IA basadas en el aprendizaje.

Los avances en la percepción confiable de las máquinas, incluida la visión por computadora, la fuerza y la percepción táctil, muchos de los cuales serán impulsados ​​por el machine learning, seguirán siendo facilitadores clave para mejorar las capacidades de la robótica.

Procesamiento natural del lenguaje

Junto con el reconocimiento de voz automático, el procesamiento del lenguaje natural es otra área muy activa de la percepción de la máquina. De hecho, se está convirtiendo en un producto básico para los lenguajes convencionales con grandes conjuntos de datos.

En este sentido, Google anunció que el 20% de las consultas móviles actuales se realizan por voz, y pruebas recientes han demostrado la posibilidad de traducción en tiempo real.

La investigación ahora se está desplazando hacia el desarrollo de sistemas refinados y capaces que puedan interactuar con las personas a través del diálogo, no solo reaccionar a solicitudes estilizadas.

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Sistemas colaborativos

La investigación sobre sistemas colaborativos analiza modelos y algoritmos para ayudar a desarrollar sistemas autónomos que puedan trabajar en colaboración con otros sistemas y, a su vez, con humanos.

Se basa en el desarrollo de modelos formales de colaboración y estudia los requerimientos necesarios para que los sistemas se conviertan en socios efectivos. Existe un interés creciente en las aplicaciones que pueden utilizar las ventajas tanto de las personas como de las máquinas, para que los humanos ayuden a los sistemas de Inteligencia Artificial a superar sus limitaciones y para que las máquinas aumenten las habilidades y actividades humanas.

Crowdsourcing y computación humana

Teniendo en cuenta que las habilidades humanas son superiores a los métodos automatizados para realizar muchas tareas, el crowdsourcing y la computación humana investigan métodos para mejorar los sistemas informáticos utilizando la inteligencia humana para resolver problemas que las computadoras por sí solas no pueden resolver bien.

El ejemplo más conocido de crowdsourcing es Wikipedia. Wikipedia es un depósito de conocimiento que mantienen los internautas y que supera con creces las fuentes de información compiladas tradicionalmente. Por ejemplo, enciclopedias y diccionarios. Tanto en escala como en profundidad. El crowdsourcing se centra, básicamente, en idear formas innovadoras de aprovechar la inteligencia humana.

Internet de las cosas (IoT)

Otra tendencia clave en inteligencia artificial es su expansión en el ámbito del IoT. Se está desarrollando la idea de que una amplia gama de dispositivos se puedan interconectar para recopilar y compartir su información sensorial. Dichos dispositivos pueden incluir electrodomésticos, vehículos, edificios, cámaras, etc.

Aunque es una cuestión de tecnología y redes inalámbricas que se usan para conectar los dispositivos, la Inteligencia Artificial puede procesar y utilizar las enormes cantidades de datos resultantes para fines inteligentes y útiles. Actualmente, estos dispositivos utilizan una variedad desconcertante de protocolos de comunicación incompatibles. La IA podría ayudar a domar ese caos.

Mejorar la toma de decisiones

Muchos expertos coinciden en que la Inteligencia Artificial y el Big Data nos permitirán usar el cerebro de forma más eficiente y creativa. Esto también irá vinculado con la utilización de los bots. Estos serán capaces de automatizar tareas repetitivas o mecánicas que ahora mismo debemos hacer nosotros. Evitar este tipo de tareas rutinarias, influirá más en el desarrollo de un pensamiento más abstracto. También más imaginativo e intuitivo, un factor clave a la hora de tomar una decisión compleja.

Los bots también cumplen una función clave para que tomemos decisiones de forma más fácil y sencilla, gracias a su capacidad para analizar una gran cantidad de datos que ni en toda una vida nosotros seríamos capaces de leer. Esto nos ayuda a recopilar información de manera mucho más rápida y ordenada, por tanto, nos da la oportunidad de tomar decisiones más inmediatas.

Tomar decisiones de manera más rápida nos permite encontrar distintas maneras para promover el desarrollo económico de una región, cuantificar los efectos de ciertas políticas sobre determinados colectivos, gestionar respuestas ante posibles situaciones de crisis o catástrofes naturales, o incluso, a detectar casos de corrupción. Un ejemplo claro sería el de los papeles de Panamá.

Inteligencia Artificial en salud

El sector de la salud destaca que la IA no es algo que se haya implementado recientemente, pero sí destaca la incorporación reciente de dos elementos. El primer elemento ha sido el Big Data que permite introducir los datos e información disponibles en las historias clínicas y trabajar con cantidades masivas de datos. Además, nos permitirá progresar en la investigación de enfermedades raras.

El segundo lo que se denomina human-in-the-loop. Es decir, entender la labor de un algoritmo inteligente como apoyo que aporta más y mejor alcance a la acción de un humano experto. Esto ha permitido reducir significativamente los errores de los patólogos en la identificación de cáncer, desde un 3,5% (patólogo experto) a un 0,5% (IA+patólogo).

Una de las capacidades más increíbles de aplicar la Inteligencia Artificial en salud será la de prevenir uno de los temas más tabúes, los suicidios. A día de hoy, las redes sociales ya han permitido evitar o prevenir suicidios, gracias a la aparición de indicios en algunos perfiles de usuarios, y es aquí, cuando se ha visto la necesidad de utilizar este tipo de herramientas para prevenir autolesiones. Un ejemplo muy claro es el juego que apareció en Facebook de La ballena.

Frente a este panorama, en marzo 2017, Facebook decidió tomar medidas y utilizar un sistema de Inteligencia Artificial para detectar posibles casos de suicidio a través de los mensajes y comentarios. Si este sistema encuentra algún mensaje o comentario sospechoso alerta automáticamente al equipo humano. En caso de que sea cierto que haya indicios de autolesión, el equipo sugerirá formas en las que le usuario puede buscar ayuda, así como teléfonos de emergencias, asociaciones o ayuda profesional. Esta labor es llevada a cabo mediante algoritmos entrenados para reconocer patrones de textos que sugieren que una persona está planteándose hacerse daño.

Inteligencia Artificial en educación

Por lo que hace en el sector de la educación, la Inteligencia Artificial permitirá detectar los posibles casos de abandono escolar y por tanto, que nos podamos avanzar a ellos. Además, se ha observado que la IA permite una educación más personalizada, adaptada a las capacidades y aptitudes de cada alumno. La finalidad de este sistema es que se puedan volver a planificar y actualizar los contenidos para que se adapten al ritmo de aprendizaje del alumno.

Además, la Inteligencia Artificial unida a la educación, proporciona una formación más interactiva. De esta manera el alumno, a través de tutorías inteligentes, permitirá a los profesores centrarse de manera individual y personalizada a cada alumno para que interiorice los contenidos.

Estos nuevos sistemas de aprendizaje son el  puente para que colectivos en riesgo de exclusión tengan la posibilidad a la integración social.

Sin duda, el uso de la Inteligencia Artificial plantea un inmenso océano de posibilidades para su uso en áreas de mejora social, y no solo en sectores dedicados explícitamente a la tecnología y la innovación. Este sistema, junto con el Big Data, pueden suponer el inicio de una revolución, ya no tan solo industrial, sino de la sociedad global, hablando tanto en términos económicos, políticos y sociales.

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Ester Ribas

Periodista especializada en marketing y CCO de FormalDocs. Leer más

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