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Inteligencia Artificial : 5 tecnologías para el 2018

Inteligencia Artificial : 5 tecnologías para el 2018

¿Cuál es el siguiente paso para la Inteligencia Artificial?

Hoy en día, la Inteligencia Artificial es más común de lo que creemos. La encontramos en los asistentes de nuestros dispositivos móviles, en las búsquedas en Internet, en la optimización de sistemas como los semáforos de las ciudades.

Cada día, más aplicaciones de esta tecnología llegan a los usuarios. Asimismo, cada día se avanza en el desarrollo de herramientas de Inteligencia Artificial más sofisticadas con un potencial impresionante.

A continuación, desde Funway Resort Residencia Universitaria en Madrid, te mostramos aquellas que revolucionarán el 2018 gracias a sus aplicaciones comerciales y empresariales.

Aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (Machine learning)

Esta disciplina de la Inteligencia Artificial se dedica a desarrollar técnicas que permitan a un programa aprender sobre la experiencia. A través de algoritmos, mejora de herramientas, recopilación y análisis de información y más, las plataformas de machine learning tienen muchas aplicaciones. Por ejemplo, refinar y personalizar la interacción entre máquina y usuario y hacer predicciones de comportamiento y clasificación. Específicamente en marketing, optimiza la entrega de publicidad pagada y contenido a la audiencia seleccionada.

Lingüística computacional

El colocar las palabras en un orden específico tal que transmita información y además emoción, es un arte. La escritura requiere no solo de conocimiento de las reglas del lenguaje, sino también de creatividad. Este proceso suena simple, pero al tratar de generarlo (y al interpretarlo también) con Inteligencia Artificial, se evidencia su complejidad.

La lingüística computacional es el campo que mezcla lingüística, informática e inteligencia artificial. Se encarga de perfeccionar las interacciones entre las máquinas y los lenguajes humanos. Su objetivo es desarrollar sistemas capaces de entender el lenguaje humano y generarlo. Para lograrlo, utiliza análisis de texto, estadística y machine learning para entender la estructura de oraciones, intención, significado, estilo, etc.

Sus aplicaciones más conocidas son la traducción automática de idiomas, sistemas de recuperación de información y producción automática de textos. Esta última a su vez tiene muchas aplicaciones. Por ejemplo, generación de resúmenes a partir de big data de las empresas.

Plataformas de aprendizaje profundo (Deep learning)

Es una de las áreas de mayor crecimiento en Inteligencia Artificial. Utiliza algoritmos multinivel para crear diferentes niveles de abstracción de información. Entre sus diferentes aplicaciones son el reconocimiento de imágenes y voz; predicción de tendencias digitales y perfeccionamiento de procesos.

Biométricas

Esta es una de las tecnologías más tangibles dentro de la Inteligencia Artificial. Se utiliza para identificar, medir y analizar los aspectos físicos del cuerpo. A medida que se mejora y especializa, permite interacciones más naturales entre humanos y máquinas. Asimismo, tiene potencial como herramienta para diagnóstico médico y como un nivel de seguridad para el acceso a información en dispositivos móviles.

Blockchain

Blockchain es un concepto que se ha proyectado como la próxima revolución digital. Se dio a conocer cuando Bitcoin se dio a conocer. Sin embargo, pretende afectar el funcionamiento desde las criptomonedas hasta los procesos de votación y parámetros de seguridad digital.

En pocas palabras, Blockchain es una base de datos descentralizada que registra transacciones digitales. En lugar de tener un solo administrador (como las bases de datos tradicionales), Blockchain es como un reservorio con una red de bases de datos replicadas y sincronizadas a través de Internet. De esta manera, la información es accesible para aquellos con permisos dentro de esa red.

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