Conoce los avances de la inteligencia artificial en los negocios

  • La inteligencia artificial (IA) es, probablemente, la herramienta más poderosa que ha creado la humanidad en los últimos tiempos. Aunque todavía se encuentra en una etapa inicial, si tomamos en cuenta su verdadero potencial, ya existen miles de propuestas en las que ha probado ser realmente provechosa.

 

 

 

 

   

 

Por:  Francisco Huerta Benites[1]

 

Avance en tres campos

Los tres campos en los que la IA tendrá un mayor avance durante los años por venir.

 

Después de todo, cada vez este tipo de tecnologías se vuelven más destacadas, y se ha reportado que el interés periodístico en ella ha crecido hasta un 34.5%. Una cantidad mucho más alta que el 19.6% reportado en 2020 (J. Fernández, AR, nov. 2022).

 

1. IA Neuro-simbólica

Ha sido descrito como la tercera ola de la IA. Con ella, se espera que veamos un avance importante en los patrones de reconocimiento que usan los sistemas[2]. Sin embargo, esta nueva investigación (IBM) tiene como plan hacer que la IA sea capaz de reconocer símbolos, y al mismo tiempo, aportarles un significado semántico y lógico.

 

De esta forma, se espera generar un sistema de IA capaz de llevar a cabo tareas más complejas, con una precisión más alta, y que al mismo tiempo necesite menos cantidad de datos y entrenamiento[3].

 

2. Redes generativas adversarias

Estar al tanto de internet, puede haberse visto ciertas capaz de crear imágenes a partir de texto; o de recrear cosas que no existen con un realismo increíble. Esto, por supuesto, puede resultar horroroso para millones de artistas en el mundo, pero es a su vez una de las demostraciones más importantes de la potencia de la tecnología (op. cit).

 

Con las Redes Generativas Adversarias (GAN), se espera que esta generación de imágenes a partir de IA se vuelva cada vez mejor. El motivo es bastante sencillo, y es que con el uso de entidades “generadoras”, y otras “discriminadoras”, la IA es capaz de crear una retroalimentación.

 

Así, se puede alcanzar un resultado en el que este algoritmo discriminador no sea capaz de diferenciar la imagen creada de manera artificial, de aquellas que sí son reales[4]

 

3. Aprendizaje automático y síntesis molecular

Durante 2020, AlphaFold de Deep Mind logró aplicar aprendizaje profundo (Deep learning) en tareas de biología.

 

Específicamente, se usó en el problema del plegamiento de las proteínas[5][6].

 

De hecho, ya el uso de la IA y el aprendizaje automático está resultando beneficioso para campos como la biología y la sanidad. Con ellas, los científicos pueden determinar qué fármacos son potencialmente mejores, y cuáles deben evaluar. Además, pueden llegar a distintas conclusiones sobre las formas más eficaces de sintetizarlos.

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[1] Economista y presidente del Instituto de Economía y Empresa.

[2] Después de todo, hasta ahora la IA no es más que un compendio de conocimientos que, junto a un entrenamiento previo, es capaz de arrojar un resultado.

[3] Así, se podría crear una IA capaz de responder a un razonamiento y un proceso, con la capacidad de explicar el motivo por el cual ha tomado ciertas decisiones. "Las redes neuronales y las ideas simbólicas se complementan maravillosamente. Porque las redes neuronales te dan las respuestas para pasar del desorden del mundo real a una representación simbólica del mundo, encontrando todas las correlaciones dentro de las imágenes. Una vez que tienes esa representación simbólica, puedes hacer cosas muy mágicas en términos de razonamiento” (D. Cox, MIT-IBM)

[4] Algunos investigadores han ido incluso más lejos, y están usando las GAN para crear código genético totalmente falso. Sin duda alguna es uno de los puntos más interesantes que están por llegar.

[5] Este campo lleva décadas siendo estudiado, y una posible resolución con el uso de la IA podría conllevar al descubrimiento de curas para enfermedades; nuevos fármacos, y a entender con mayor profundidad el comportamiento de la vida celular.

[6] Aquí no encontramos a una IA con una función específica y revolucionaria. Sin embargo, es un claro ejemplo de cómo aplicar el uso de las inteligencias artificiales puede resultar beneficioso, sin importar el campo que sea.

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