¿IA no tiene límites?

 

La Inteligencia Artificial (IA) ha logrado concretar una serie de invenciones que han impactado progresivamente en los mercados, a través de una oferta de productos y servicios que logran dar solución a una problemática en particular, o bien, una posibilidad de resolución conjunta para las industrias.

 

Hay todo un universo de ideas y conceptos que envuelven al mito de este campo del conocimiento, sin embargo, la noción que mejor acota las posibilidades de esta tecnología, va encaminada en entenderla como un proceso de aprendizaje a través de códigos previamente programados, y a la vez, diseñados para flexibilizar su capacidad de retención para tareas específicas. Por ejemplo, es posible detectar emociones e inconsistencias discursivas cuando aplicamos la IA, ya sea mediante el análisis de una imagen, un audio, o bien, la conjunción de ambos en un material audiovisual.

 

Actualmente, la Inteligencia Artificial posee una base de programación que, a través de un lenguaje específico, adquiere la capacidad de llevar a cabo acciones direccionadas (sintácticas) que orillan a complementar una reacción contigua, un cuerpo semántico de tareas individuales que contribuyen a la ejecución de un proceso, el cual, a su vez, determinará la funcionalidad de un software cuya innovación integre la pericia digital de la Inteligencia Artificial, y sus respectivos campos de estudio.

 

El alcance que tiene la Inteligencia Artificial a través de sus diferentes usos en la industria, determina la técnica que debe implementarse para un proceso específico, así como la limitante que deberá establecerse, tomando en cuenta el objetivo principal al que se busca llegar. Por ejemplo, si lo que se busca es determinar una emoción humana, será necesario focalizar el aprendizaje e interpretación de códigos a rasgos que nos permitan entender un estado de ánimo, es decir, si queremos que la IA pueda reconocer si una persona está dormida o despierta, debemos delimitar los puntos de referencia faciales que nos ayudarían a llegar a dicha conclusión.

 

La Inteligencia Artificial aún no es completamente independiente al momento de buscar soluciones por conciencia propia. Dicha acepción podría confirmar que aún existen limitantes para esta tecnología, incluso si retomamos nuevas técnicas de procesamiento como el Deep Learning, el cual tiene como fin hacer un análisis, a través de un proceso de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales (concepto simulado en redes computacionales) para clasificar ciertos códigos y patrones. Algunas de las aplicaciones que puede tener esta técnica dentro de la industria, podría ser el reconocimiento de personas, traducción, procesamiento de lenguaje oral y escrito, o la identificación de objetos por sus características físicas, por ejemplo, el reconocimiento de vehículos robados, aún si fueron alterados.

 

Los modelos de análisis a los que se circunscribe la Inteligencia Artificial son un canon matemático que buscan integrar una respuesta lógica, en un contexto de aprendizaje y decodificación estructurada.

 

Actualmente, gracias al constante desarrollo tecnológico, sería inexacto afirmar que existe un límite definido en el campo de la Inteligencia Artificial. Si bien es correcto que aún hay áreas de oportunidad que pueden ahondar en la investigación especializada para optimizar el rendimiento de la IA en la industria, el desenvolvimiento de esta tecnología en los sistemas computacionales ha alcanzado una posición de inmensa relevancia para los mercados, los cuales dependen de sus capacidades para operar de manera habitual.

 

De acuerdo con esta idea, muchas de las operaciones diarias que se realizan a través de dispositivos digitales son posibles gracias a la Inteligencia Artificial. Por ello, tratar de enmarcar un entorno tan complejo, incluso podría ser poco prudente, ya que los esfuerzos de importantes investigadores y científicos computacionales no dejan de recoger resultados interesantes, así como una ola de nuevas aplicaciones en múltiples sectores.

 

Por último, no debemos olvidar que el origen de la Inteligencia Artificial se remonta la intención que se tenía por replicar las actividades intelectuales de un ser humano, es decir, intentar replicar el cerebro humano tal cual, haciendo uso de circuitos, PCB’s y otros recursos electrónicos. Por lo tanto, deberíamos preguntarnos si en algún momento podremos dejar que la Inteligencia Artificial avance por sí misma en un rumbo autóctono, independiente del alcance humano. Los primeros pasos han advertido que no es una posibilidad tan descabellada, basta revisar algo tan simple como la publicidad en un motor de búsqueda o en tus redes sociales, ahí un fragmento del inmenso alcance de esta tecnología.

 

¿IA no tiene límites?

 

La Inteligencia Artificial (IA) ha logrado concretar una serie de invenciones que han impactado progresivamente en los mercados, a través de una oferta de productos y servicios que logran dar solución a una problemática en particular, o bien, una posibilidad de resolución conjunta para las industrias.

 

Hay todo un universo de ideas y conceptos que envuelven al mito de este campo del conocimiento, sin embargo, la noción que mejor acota las posibilidades de esta tecnología, va encaminada en entenderla como un proceso de aprendizaje a través de códigos previamente programados, y a la vez, diseñados para flexibilizar su capacidad de retención para tareas específicas. Por ejemplo, es posible detectar emociones e inconsistencias discursivas cuando aplicamos la IA, ya sea mediante el análisis de una imagen, un audio, o bien, la conjunción de ambos en un material audiovisual.

 

El albor de la IA tuvo su primer suspiro a inicios de los cincuenta, cuando investigadores norteamericanos del Dartmouth College comenzaron a trabajar en un proyecto enfocado en replicar la percepción humana, pretendiendo simular su capacidad cognitiva.

 

Actualmente, la Inteligencia Artificial posee una base de programación que, a través de un lenguaje específico, adquiere la capacidad de llevar a cabo acciones direccionadas (sintácticas) que orillan a complementar una reacción contigua, un cuerpo semántico de tareas individuales que contribuyen a la ejecución de un proceso, el cual, a su vez, determinará la funcionalidad de un software cuya innovación integre la pericia digital de la Inteligencia Artificial, y sus respectivos campos de estudio.

 

Tal y como lo vimos brevemente en el apartado anterior, el alcance que tiene la Inteligencia Artificial a través de sus diferentes usos en la industria, determina la técnica que debe implementarse para un proceso específico, así como la limitante que deberá establecerse, tomando en cuenta el objetivo principal al que se busca llegar. Por ejemplo, si lo que se busca es determinar una emoción humana, será necesario focalizar el aprendizaje e interpretación de códigos a rasgos que nos permitan entender un estado de ánimo, es decir, si queremos que la IA pueda reconocer si una persona está dormida o despierta, debemos delimitar los puntos de referencia faciales que nos ayudarían a llegar a dicha conclusión.

 

En este sentido, posiblemente debamos mapear las intersecciones de los ojos que determinen un estado de “somnolencia”. Cabe resaltar que, actualmente, dichas precisiones, responden a estructuras previamente programadas con un lenguaje predeterminado, como Python, por ejemplo. Otra posibilidad se abre con las bibliotecas de software multiplataforma como dlib, que podrían ayudar a detectar estos hitos faciales.

 

Una vez establecido nuestro margen de análisis, los componentes que se analizarán se someten a un proceso de decodificación (ejecutado a través de tareas matemáticas como la convolución de sistemas y datos), que arrojan diferentes resultados, los cuales representan el estado del sujeto analizado, esto es la capacidad de identificar si un individuo está “despierto” o “somnoliento”.

 

El trasfondo técnico y práctico que encierra al párrafo anterior, es realmente fascinante, ya que, para llegar a tales conclusiones, es necesario elaborar un modelo que nos permita interactuar con los datos y materiales que se proponen. La Inteligencia Artificial aún no es completamente independiente al momento de buscar soluciones por conciencia propia. Dicha acepción podría confirmar que aún existen limitantes para esta tecnología, incluso si retomamos nuevas técnicas de procesamiento como el Deep Learning, el cual tiene como fin hacer un análisis, a través de un proceso de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales (concepto simulado en redes computacionales) para clasificar ciertos códigos y patrones. Algunas de las aplicaciones que puede tener esta técnica dentro de la industria, podría ser el reconocimiento de personas, traducción, procesamiento de lenguaje oral y escrito, o la identificación de objetos por sus características físicas, por ejemplo, el reconocimiento de vehículos robados, aún si fueron alterados.

 

Los modelos de análisis a los que se circunscribe la Inteligencia Artificial son un canon matemático que buscan integrar una respuesta lógica, en un contexto de aprendizaje y decodificación estructurada.

 

Actualmente, gracias al constante desarrollo tecnológico, sería inexacto afirmar que existe un límite definido en el campo de la Inteligencia Artificial. Si bien es correcto que aún hay áreas de oportunidad que pueden ahondar en la investigación especializada para optimizar el rendimiento de la IA en la industria, el desenvolvimiento de esta tecnología en los sistemas computacionales ha alcanzado una posición de inmensa relevancia para los mercados, los cuales dependen de sus capacidades para operar de manera habitual.

 

De acuerdo con esta idea, muchas de las operaciones diarias que se realizan a través de dispositivos digitales son posibles gracias a la Inteligencia Artificial. Por ello, tratar de enmarcar un entorno tan complejo, incluso podría ser poco prudente, ya que los esfuerzos de importantes investigadores y científicos computacionales no dejan de recoger resultados interesantes, así como una ola de nuevas aplicaciones en múltiples sectores.

 

Por último, no debemos olvidar que el origen de la Inteligencia Artificial se remonta la intención que se tenía por replicar las actividades intelectuales de un ser humano, es decir, intentar replicar el cerebro humano tal cual, haciendo uso de circuitos, PCB’s y otros recursos electrónicos. Por lo tanto, deberíamos preguntarnos si en algún momento podremos dejar que la Inteligencia Artificial avance por sí misma en un rumbo autóctono, independiente del alcance humano. Los primeros pasos han advertido que no es una posibilidad tan descabellada, basta revisar algo tan simple como la publicidad en un motor de búsqueda o en tus redes sociales, ahí un fragmento del inmenso alcance de esta tecnología.

 

Suraj Shinde, Director everis Digital Lab IA

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

PHP Code Snippets Powered By : XYZScripts.com