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Inteligencia Artificial ventajas y desventajas en la actualidad de forma desarrollada....

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Andreas Kaplan y Michael Haenlein definen la inteligencia artificial como la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, para aprender de dichos datos y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a través de la adaptación flexible. Según Takeyas (2007) la IA es una rama de las ciencias computacionales encargada de estudiar modelos de cómputo capaces de realizar actividades propias de los seres humanos con base en dos de sus características primordiales: el razonamiento y la conducta. La Inteligencia Artificial dota a las máquinas de la facultad para aprender, razonar, tomar decisiones y formar cierta idea de la realidad, tal como pasa con los humanos. Su desarrollo se apoya en varias tecnologías y, dependiendo del uso que se le quiere dar y el tipo de mercado al que apunta, se generan funcionalidades distintas entre los diferentes motores. Podemos encontrar Inteligencia Artificial en bots conversacionales, en la industria automotriz, robótica, ciberseguridad, en herramientas de Business Intelligence y de Internet de las Cosas (IoT), así como en los mercados de salud, comercio, seguros, finanzas.

IA EN EL PASO DEL TIEMPO:       

En1955 se acuño el termino de Inteligencia Artificial en la conferencia de Born En 1964 se lanzó Eliza, el primer procesador de lenguaje natural En 2011 surgieron Siri y Watson, éste último ganó el juego televisivo Jeopardy, Eugene en 2014 engañó a la prueba de Turing que se aplica a los sistemas de Inteligencia Artificial al hacerse pasar por un niño de 14 años. En 2014 también surgió Alexa En 2016 se dio a conocer Tay la Inteligencia Artificial de Microsof En 2017 nació Alphago, la inteligencia Artificial de Google

TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Los expertos en ciencias de la computación Stuart Russell y Peter Norvig diferencian varios tipos de inteligencia artificial: 1. Sistemas que piensan como humanos: Automatizan actividades como la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje. Un ejemplo son las redes neuronales artificiales. 2. Sistemas que actúan como humanos: Se trata de computadoras que realizan tareas de forma similar a como lo hacen las personas. Es el caso de los robots. 3. Sistemas que piensan racionalmente: Intentan emular el pensamiento lógico racional de los humanos, es decir, se investiga cómo lograr que las máquinas puedan percibir, razonar y actuar en consecuencia. Los sistemas expertos se engloban en este grupo.

4. Sistemas que actúan racionalmente: Son aquellos que tratan de imitar de manera racional el comportamiento humano, como los agentes inteligentes.

VENTAJAS E INCONVENIENTES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICAL: La IA está mejorando los campos de vital importancia, por eso es necesario analizar las grandes ventajas que se obtienen gracias a la IA, pero sin olvidar que también existen argumentos en contra de este tipo de inteligencia. Ventajas 

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Error casi al 0%, con IA, las posibilidades de error son casi nulas y gracias a ello se obtiene mayor precisión, cada entidad después de pasar por una etapa de aprendizaje, sigue aprendiendo mediante la experiencia, reduciendo considerablemente el error. Hacer trabajos repetitivos, los robots podrán remplazar a los humanos en muchas áreas de trabajo en tareas dificultosas para realizar tareas minuciosas. Rapidez, con dicha inteligencia las decisiones se pueden tomar muy rápido, se estima que puede ser más rápido que el cerebro humano. Por ejemplo, sirve de mucha ayuda para cámaras inteligentes, detectando rostros en tiempo real y saber los datos de esa persona. Horario, las máquinas no necesitan dormir o descansar, son capaces de funcionar sin parar 24 horas al día, pueden realizar las mismas tareas sin aburrirse o cansarse, en tareas peligrosas reducen el riesgo para la salud y la seguridad humanas. Lo cotidiano mucho más fácil, hay que tener en cuenta aplicaciones como Siri o Cortana, que actúan como asistentes personales, GPS y aplicaciones de mapas que dan a los usuarios las mejores o las rutas más cortas a tomar y estimaciones de tráfico y tiempo para llegar. No existen emociones, las emociones que muchas veces son un obstáculo para los humanos no existen en los sistemas de IA, por eso estos sistemas pueden pensar lógicamente y tomar decisiones correctas. Muchas veces los estados de ánimo afectan la eficiencia de los humanos, los sistemas de IA pueden ajustar sus parámetros de velocidad y tiempo y no ser afectados por los factores emocionales. Detectar fraude, con sistemas basados en tarjetas es posible con IA. Por ello, también es empleado por instituciones financieras. Explorar el espacio, los robots inteligentes pueden utilizarse para explorar el espacio. Tienen la capacidad de soportar el ambiente hostil del espacio interplanetario, pueden adaptarse de manera que las atmosferas planetarias no afectan su estado Jsico y funcionamiento. Llegar a los nadirs, los robots se pueden programar y ser utilizados para cavar y conseguir combustible y con fines de minería. Pueden ser aprovechados para explorar las profundidades de los océanos; es decir ser útiles para superar las limitaciones que tienen los humanos. Aplicación en la medicina, los algoritmos pueden ayudan a los médicos en la evaluación de los pacientes y sus riesgos para la salud, así como conocer los efectos secundarios de algunos medicamentos. Los simuladores de cirugía con inteligencia ayudan en la formación de médicos y la IA puede utilizarse para simular el funcionamiento cerebral, lo cual es útil en el diagnóstico y tratamiento de problemas neurológicos.

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Mascotas, las mascotas robóticas ayudan a los pacientes con depresión a mantenerlos activos, las personas con Alzheimer se han beneficiado con este tipo de mascotas para mejorar su tratamiento. Por ejemplo, el ronroneo del gato dirige la atención del paciente al animal, evitando los constantes nervios.

Inconvenientes 

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El desempleo, si los robots comienzan a reemplazar a los humanos en todos los campos, eventualmente llevarán al desempleo. La gente se quedará sin nada que hacer. Tanto tiempo vacío no es saludable, puede resultar en su uso destructivo a cualquier persona. Las máquinas de pensamiento gobernarán todos los campos y poblarán las posiciones que ocupan los seres humanos, dejando a miles de personas desempleadas. Costo elevado, la creación de IA normalmente es bastante costosa, ya que son máquinas muy complejas. Su reparación y mantenimiento demandan enormes costos. Tienen sofware que necesitan graduaciones frecuentes para satisfacer las necesidades del entorno cambiante y la necesidad de que las máquinas sean más inteligentes cada día. Cuando sufre averías graves, para recuperar los códigos y restablecer el sistema se emplea mucho tiempo y dinero. Toque humano, la idea de que las máquinas reemplacen a los seres humanos en trabajos más nocivos suena excelente. Parece que nos salvará de todo el dolor. Pero trabajar particularmente, con un sentido de pertenencia y con dedicación no tienen existencia en el mundo de la inteligencia artificial. Imagine a los robots que trabajan en hospitales. ¿Se los imaginan mostrando el cuidado y la preocupación que los seres humanos tienen? Conceptos como el cuidado, la comprensión y la unidad no pueden ser entendidos por las máquinas, por lo que, siempre que sean inteligentes, siempre carecerán del toque humano. No es igual al cerebro humano, las máquinas pueden almacenar enormes cantidades de datos, pero el almacenamiento, acceso y recuperación no es tan efectivo como el cerebro humano, no son capaces de actuar de manera diferente a lo que están programados, pueden no ser tan eficientes como los humanos para alternar sus respuestas en distintas situaciones. Falta creatividad, las máquinas inteligentes empleadas en campos creativos no son tan eficientes pues los robots muchas veces no pueden sobresalir o incluso competir con la mente humana en el pensamiento creativo o la originalidad, las máquinas de pensamiento carecen de una mente creativa. Los seres humanos son intelectuales emocionales, nosotros pensamos y sentimos. Nuestros sentimientos guían los pensamientos. Este no es el caso de las máquinas. Las habilidades intuitivas que poseen los seres humanos, la forma en que los humanos pueden juzgar basándose en el conocimiento previo, las habilidades inherentes que tenemos no pueden ser replicadas por las máquinas. Además, las máquinas carecen de sentido común. Es una equivocación pensar que la IA es casi humana, pues una preocupación muy importante es la ética y los valores morales. Éticamente es verdaderamente cuestionable, ¿cuán correcto es crear réplicas de seres humanos? La inteligencia es un regalo de la naturaleza siempre que no se salga de control y no se nos olvide que es una máquina.

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Son peligrosas si el control de las máquinas entra en las manos equivocadas, puede causar la destrucción. Las máquinas no piensan antes de actuar. Por lo tanto, pueden ser programados para hacer las cosas mal, o para la destrucción masiva. Quién manda, aparte de todas estas desventajas de la IA, existe el temor de que los robots reemplacen a los humanos. Razonablemente, los seres humanos deben seguir siendo los dueños de las máquinas. Sin embargo, si las cosas giran al revés, el mundo se convertirá en caos. Las máquinas inteligentes pueden ser más inteligentes que nosotros, podrían esclavizarnos y tomar el control por muy surrealista que nos parezca que nos gobiernen unas máquinas actualmente.

Estos beneficios y perjuicios de la inteligencia artificial son sin duda sucesos que podrían repercutir tanto en el futuro como en el presente de nuestra vida diaria de forma radical. Los avances ya están siendo aplicados en la vida real, algunos ya existen, otros están en fase prueba y otros inimaginables están por llegar que podrían ser tanto beneficiosos como perjuidiciales. En consecuencia, es muy relevante informarse sobre dicha inteligencia que tan en auge está, tomar conciencia y nunca dejarse llevar sólo por sus beneficios, pues por asombrosa y útil que sea sigue siendo una máquina que nunca debe superar al ser humano.

TENDENCIAS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL: El desarrollo de la Inteligencia Artificial aumenta gracias al uso de soluciones de Deep Learning y Machine Learning, y al uso creciente uso de tecnología de Capsule Networks para el procesamiento de información visual. Por otra parte, el uso de la tecnología Generative Adversarial Networks (GAN), está destinada para la aplicación de tareas no supervisadas, cuya información de base no existe; mientras que Deep Reinforcement Learning Networks (DRL) es la capacidad de aprendizaje a partir de la observación y la interacción que ya puede observarse en algunas aplicaciones de negocio. También a partir de Probabilistic Programing se busca que las máquinas analicen grandes cantidades de datos y seleccionen las más relevantes para después repetir el proceso y mejorarlo, y con el Gemelo digital, un motor idéntico se emprenden labores de mantenimiento predictivo a los motores de IA, para tomar acciones correctivas, hacer simulaciones de por ejemplo gente que está comprado, vendiendo a fin de evaluar las respuestas de la Inteligencia Artificial montada.

MACHINE LEARNING: El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos para hacer predicciones. Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados. El término se utilizó por primera vez en 1959. Sin embargo, ha ganado relevancia en los últimos años debido al aumento de la capacidad de computación y al boom de los datos. Las técnicas de aprendizaje automático son, de hecho, una parte fundamental del Big Data.

DISTINTOS ALGORITMOS DE 'MACHINE LEARNING' Los algoritmos de Machine Learning se dividen en tres categorías, siendo las dos primeras las más comunes:

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Aprendizaje supervisado: estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones. Un ejemplo es un detector de spam que etiqueta un e-mail como spam o no dependiendo de los patrones que ha aprendido del histórico de correos (remitente, relación texto/imágenes, palabras clave en el asunto, etc.). Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo. Se enfrentan al caos de datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera. Por ejemplo, en el campo del marketing se utilizan para extraer patrones de datos masivos provenientes de las redes sociales y crear campañas de publicidad altamente segmentadas. Aprendizaje por refuerzo: su objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia. Esto es, que sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas. En la actualidad se está utilizando para posibilitar el reconocimiento facial, hacer diagnósticos médicos o clasificar secuencias de ADN....