Rápido, mire este video para comprender la relación entre la IA y el aprendizaje automático. Verás cómo funcionan estas dos tecnologías, con ejemplos y algunos apartes divertidos.

Además, este es un gran video para compartir con amigos y familiares para explicar la inteligencia artificial de una manera que cualquiera pueda entender.

¿Por qué es importante la inteligencia artificial (IA)?

La IA automatiza el aprendizaje repetitivo y el descubrimiento de datos. La IA, sin embargo, se diferencia de la automatización robótica impulsada por hardware. En lugar de proyectos manuales automatizados, la IA a menudo ejecuta grandes proyectos computarizados de manera confiable y sin esfuerzo. Para este tipo de automatización, la investigación humana sigue siendo crucial para instalar el sistema y hacer las preguntas correctas.

La IA agrega inteligencia  a los productos existentes. En la mayoría de los casos, la IA no se vende como una aplicación independiente. Es probable que las capacidades de IA mejoren los productos que ya usa, como agregar Siri Digital Assistant como una funcionalidad a los productos Apple de próxima generación. La automatización, las plataformas de chat, los bots y las máquinas inteligentes se pueden combinar con grandes cantidades de datos para mejorar muchas tecnologías en el hogar y el lugar de trabajo, desde la seguridad de la información hasta el análisis de inversiones como Robots colaborativos.

La IA se adapta a través de algoritmos de aprendizaje progresivo  para permitir que los datos hagan la programación. La IA encuentra estructura y regularidad en los datos, por lo que el algoritmo adquiere una habilidad: el algoritmo ordena o categoriza. Entonces, así como el algoritmo puede enseñar por sí mismo cómo jugar al ajedrez, también puede enseñarle qué producto recomendar en línea. Y los modelos se adaptan cuando se les dan nuevos datos. La retropropagación es una técnica de IA que permite que el modelo se adapte, mediante entrenamiento y datos agregados cuando la primera respuesta no es apropiada.

La IA analiza más y más datos  utilizando redes neuronales que tienen muchos niveles ocultos. La construcción de un sistema de detección de fraude de cinco niveles era casi imposible unos años antes. Todo esto ha cambiado con el increíble poder de las computadoras y el tamaño de los datos. Necesita muchos datos para entrenar modelos de aprendizaje en profundidad, porque aprenden directamente de los datos. Cuantos más datos proporcione, más precisos serán.

La IA logra una precisión increíble a  través de redes neuronales profundas, algo que antes era imposible. Por ejemplo, sus interacciones con Alexa, Búsqueda de Google y Google Photos se basan en el aprendizaje profundo y continúan siendo más precisas a medida que las usa. En el campo de la medicina, las técnicas de inteligencia artificial como el aprendizaje profundo, la clasificación de imágenes y el reconocimiento de objetos ahora se pueden utilizar para detectar el cáncer en las imágenes de resonancia magnética, con una precisión similar a la de los radiólogos capacitados.

La IA aprovecha al máximo los datos. Cuando los algoritmos son de autoaprendizaje, los datos en sí pueden convertirse en propiedad intelectual. Las respuestas están en los datos, solo debes aplicar métodos de inteligencia artificial para recuperarlas. Dado que el papel de los datos es ahora más importante que nunca, pueden crear una ventaja competitiva. Si tiene los mejores datos en una industria competidora, incluso si todos aplican técnicas similares, los mejores datos ganarán.