Inteligencia artificial (IA)

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la ciencia que ha capturado la imaginación de la humanidad desde hace décadas. A medida que la tecnología avanza, el concepto de IA se acerca cada vez más a la realidad, ofreciendo una amplia gama de oportunidades y desafíos. Desde asistentes virtuales que pueden responder nuestras preguntas hasta vehículos autónomos que prometen cambiar la forma en que nos desplazamos, la inteligencia artificial está cambiando rápidamente el mundo en el que vivimos. En este artículo, exploraremos en profundidad las maravillas de la inteligencia artificial, sus aplicaciones actuales y futuras, así como sus implicaciones éticas y sociales. Prepárate para un viaje fascinante a través de la inteligencia artificial y descubre cómo esta revolucionaria tecnología está moldeando nuestro futuro.

Rama de la informática que se centra en la capacidad de una máquina para producir un comportamiento racional a partir de entradas externas.

Más de 1,8 millones de profesionales utilizan CFI para aprender contabilidad, análisis financiero, modelado y más. Comience con una cuenta gratuita para explorar más de 20 cursos siempre gratuitos y cientos de plantillas financieras y hojas de trucos.

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

La inteligencia artificial (IA) es una rama amplia de la informática que se centra en la capacidad de una máquina para generar un comportamiento racional a partir de entradas externas. El objetivo de la IA es crear sistemas que puedan realizar tareas que de otro modo requerirían inteligencia humana. La IA se manifiesta en la vida cotidiana a través de asistentes virtuales, tecnología de predicción de búsqueda e incluso servicios de transporte compartido.

Inteligencia artificial (IA)

Puntos clave

  • La inteligencia artificial (IA) tiene como objetivo desarrollar máquinas que puedan hacer lo que un humano puede hacer en términos de pensamiento lógico.
  • Los cuatro tipos de inteligencia artificial son máquinas reactivas, memoria limitada, teoría de la mente y autoconciencia.
  • La inteligencia artificial tiene ahora un impacto significativo en la productividad, el empleo y el comportamiento competitivo.

Tipos de inteligencia artificial

Máquinas reactivas

Las máquinas reactivas perciben la información externa existente y planifican acciones en consecuencia. Las máquinas realizan tareas específicas y sólo entienden la tarea en cuestión. El comportamiento de las máquinas es consistente en situaciones repetidas. En la década de 1990, IBM desarrolló una máquina reactiva llamada Azul profundo jugar ajedrez competitivo y predecir movimientos de ajedrez determinando la ubicación de cada pieza en el tablero.

Almacenamiento limitado

Las máquinas con memoria limitada pueden utilizar observaciones actuales para tomar decisiones informadas. Las máquinas consideran los datos de observación en relación con su marco conceptual preprogramado. Los datos de observación se conservan durante un período de tiempo limitado y luego se olvidan.

teoria de la mente

La teoría de las máquinas mentales puede formar pensamientos y tomar decisiones en relación con el contexto emocional; Esto les permite participar en la interacción social. Las máquinas aún se encuentran en etapa de desarrollo; Sin embargo, muchos exhiben aspectos de habilidades similares a las humanas. Por ejemplo, considere las aplicaciones de asistente de voz que comprenden indicaciones y comandos de voz básicos pero no pueden mantener una conversación.

Autoconciencia

Las máquinas de autoconciencia exhiben un comportamiento inteligente a través de la generación de ideas, la formación de deseos y la comprensión de sus estados internos. En 1950, Alan Turing desarrolló el Test de Turing para identificar máquinas que no se pueden distinguir de un ser humano.

Inteligencia artificial (IA)

La creciente relevancia de la inteligencia artificial

La creciente popularidad de la inteligencia artificial en el siglo XXIcalle Century se debe en gran medida a los avances en el subcampo del aprendizaje automático. El aprendizaje automático desarrolla sistemas que se mejoran a sí mismos, lo que se logra mediante la identificación de algoritmos. Los procesos optimizados por el aprendizaje automático incluyen la automatización del papeleo, la contabilidad forense y el comercio algorítmico.

¿Cómo se logra el aprendizaje automático?

La forma más sencilla de comprender cómo una máquina se vuelve inteligente con la IA es compararla con la forma en que aprenden los humanos. Por ejemplo, imaginemos a un niño aprendiendo a andar en bicicleta. El niño se sube a la bicicleta, se agarra al manillar con la esperanza de mantenerse erguido y bajo control. El niño aprende a andar en bicicleta no entendiendo la física del ciclismo, sino mediante prueba y error.

Con el tiempo, el niño será capaz de percibir instintivamente los factores que pueden provocar que pierda el control de la bicicleta. Así como un niño aprende las reglas no escritas de andar en bicicleta mediante la práctica, la inteligencia artificial se desarrolla mediante simulaciones repetidas.

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es el método de aprendizaje más utilizado en el campo de la inteligencia artificial. Una máquina intenta derivar una función dados conjuntos etiquetados de pares de entrada y salida. Cuando se trata de un conjunto de datos numéricos, se utiliza la regresión. Cuando se trata de variables categóricas, la clasificación es el método preferido. Si el modelo produce una respuesta incorrecta, se puede ajustar para proporcionar resultados más precisos.

Aprendizaje sin supervisión

En el aprendizaje no supervisado, una máquina convierte datos en información útil. Los métodos comunes incluyen agrupación y asociación. La agrupación es el proceso de agrupar variables similares, mientras que la asociación es el proceso de encontrar la correlación entre variables. La minería de datos utiliza agrupación y asociación para filtrar grandes conjuntos de datos. El proceso de convertir grandes conjuntos de datos en información significativa se puede optimizar mediante el aprendizaje no supervisado.

Aprendizaje reforzado

En el aprendizaje por refuerzo, una máquina responde de forma autónoma a estímulos externos y está condicionada por recompensas y castigos ocasionales. El objetivo del método de aprendizaje por refuerzo es desarrollar una máquina que pueda actuar racionalmente de forma independiente.

El importante banco de inversión JP Morgan está utilizando actualmente algoritmos de aprendizaje por refuerzo para realizar transacciones. Esto se logra mediante una programación que premia o penaliza al algoritmo en función de la decisión tomada.

Impacto futuro de la inteligencia artificial

Los rápidos avances en inteligencia artificial tendrán profundos impactos en la productividad, el empleo y la competencia. Sin embargo, la futura integración de la IA en la sociedad es controvertida.

Impacto en la productividad

El aumento de la productividad económica genera clientes más felices y una mayor rentabilidad empresarial. En la industria de la aviación, la IA aumentará la satisfacción del cliente a través de vuelos más seguros y planificados con precisión. Las empresas que utilizan IA pueden mejorar su propuesta de valor a los clientes y al mismo tiempo aumentar la rentabilidad.

Delta Airlines, por ejemplo, utiliza el aprendizaje automático para brindar a sus clientes una experiencia de vuelo de primera clase. Delta analiza big data para aprender más sobre las posiciones de las aeronaves, las condiciones climáticas y el diagnóstico de las aeronaves. Luego se identifican los resultados hipotéticos y sus probabilidades. Luego, la aerolínea optimiza su planificación de vuelos en función de los posibles resultados.

Impacto en el empleo

La rápida expansión de la inteligencia artificial conducirá a más empleos bien remunerados, lo que a su vez requerirá empleados más bien capacitados. La mayor crítica a la IA es que automatizará los empleos poco calificados y aumentará las tasas de desempleo para las personas con menor educación.

Además, las personas poco cualificadas tienen más probabilidades de pertenecer a minorías debido a la discriminación sistemática. Por tanto, se argumenta que la inteligencia artificial podría reforzar prácticas discriminatorias sistemáticas.

Impacto en la competencia

Las empresas que buscan obtener una ventaja competitiva pueden utilizar la IA para optimizar su negocio. Actualmente, sólo los innovadores y algunos de los primeros en adoptarla están integrando la IA en sus empresas. Una vez que los beneficios económicos de la integración de la IA superen los costos de I+D y de integración, más empresas adoptarán la nueva tecnología.

Supongamos que un fabricante de juguetes decide utilizar el aprendizaje automático para optimizar aún más su cadena de suministro. El fabricante puede aprovechar los menores costos de fabricación y ofrecer juguetes a un precio más bajo para ganar participación de mercado. Esto muestra cómo la IA puede mejorar el comportamiento competitivo en el mercado.

Recursos adicionales

Inteligencia artificial en finanzas y banca

¿ChatGPT será mi banquero?

Cómo los profesionales de las finanzas y la banca pueden utilizar ChatGPT

Ver todos los recursos de ciencia de datos

Error 403 The request cannot be completed because you have exceeded your quota. : quotaExceeded

Deja un comentario

¡Contenido premium bloqueado!

Desbloquear Contenido
close-link