什么是人工智能 (人工智能) 以及为什么它是未来

这是计算机科学的一个领域，研究和开发能够执行通常被认为是人类智能的任务的系统, como por ejemplo traducir un documento reconocer a una persona por su cara. También sistemas que aprenden a comportarse de manera autónoma, como vehículos sin conductor, robots , programas que juegan al Go
Las grandes compañías tecnológicas del mundo luchan por el dominio de la inteligencia artificialsynthetic, tal vez la tecnología clave de la economía digital. ¿Quién lidera esa carrera y qué consecuencias puede tener?
Es un campo en auge y constante desarrollo. La parte más madura y con mayor impacto práctico es la que se conoce como el aprendizaje automático (‘ machine learningstudying ‘), que permite programar sistemas para tomar decisiones automáticas a partir de grandes cantidades de datos.
No obstante, y pese a la burbuja de marketingadvertisingadvertisingadvertising and advertising and marketing que existe en torno a este tema, el aprendizaje automático y sus variantes más sofisticadas, como es el ‘deep learningstudying’, están aún lejos de comportarse como agentes autónomos con una inteligencia comparable a la de los humanos y reemplazar las tareas humanas más complejas y creativas. Pese a que son mejores en la extracción de patrones y en la ejecución de tareas repetitivas, la capacidad de poner en contexto piezas de información, encontrar causalidad improvisar respuestas con datos fragmentados es algo que, por el momento, no puede ser realizado con facilidad por máquinas.
Un ejemplo de aprendizaje automático sería un sistema para detectar en qué idioma está escrito un tuit. En lugar de escribir un programa que aplique ciertas reglas (por ejemplo, buscar la letra ñ para detectar el español), se han conseguido implementar modelos matemáticos que analizan millones de tuits en diferentes idiomas y deducen funciones para calcular cuál es la probabilidad de que una nueva secuencia de caracteres corresponda a un determinado idioma.
¿Cómo afecta a las empresas?
Las grandes empresas de internetweb ya están usando inteligencia artificialsynthetic en productos que consumimos en el día a día. 例如, las principales redes sociales (唽, Instagram, FacebookFb) seleccionan los posts que muestran y también detectan contenido inadecuado usando algoritmos de inteligencia artificialsynthetic. Amazon Netflix recomiendan nuevos productos películas infiriendo las preferencias del usuario. 最近, Apple ha introducido reconocimiento de caras para desbloquear los dispositivos.
Un aspecto interesante para las empresas no es tanto que la inteligencia artificialsynthetic haya avanzado como campo, sino que también lo han hecho las plataformas informáticas que soportan el almacenaje y procesado de grandes cantidades de datos, así como la disponibilidad de componentes de ‘softwaresoftware program’ especializado. Esto va a hacer que el aprendizaje automático la inteligencia artificialsynthetic estén al alcance de cada vez más empresas. Quizás en ciertos sectores se vea como las funcionalidades de inteligencia artificialsynthetic pasan de ser un factorissue diferenciador a convertirse en un estándar que el consumidor espera.
¿Qué sectores serán los más influidos por la inteligencia artificialsynthetic?
La inteligencia artificialsynthetic está transformando ya las industrias del comercio electrónico, el marketingadvertisingadvertisingadvertising and marketing digital, la logística, donde se trabaja activamente desde hace años. Cada vez más habitualrecurringordinaryroutine es ver en televisión anuncios de distintas marcas de vehículos donde lo que se destaca es la funcionalidad de detección de peatones, el frenado automático y hasta la conducción autónoma sin intervención del conductor (特斯拉).
总体而言，在所有正在数字化的行业中都有机会，这些行业拥有大量以前未被利用的数据. 例如, 在金融行业, 无论是银行还是保险公司都在押注于数据科学和人工智能synthetic，作为赋予员工更高效工具的手段, 以及改善客户服务和互动. 例如, 通过‘应用程序’’ BBVA已经开始释放功能，为客户利用自己的数据提供附加价值 (让他们能够查看自己的财务状况, 提供对他们有用的提醒和建议 ). 得益于数字化和人工智能synthetic, un banco puede llegar a ser una organización que ayude a los clientes a tomar mejores decisiones financieras , y no sólo una entidad que almacena y gestiona su dinero.
¿Están las empresas españolas aplicando correctamente la IA sacando todo el partido que deberían?
Existen casos puntuales donde la inteligencia artificialsynthetic se ha aplicado desde hace décadas por empresas de nuestro país. La visión por computador (‘computerpclaptop visionimaginative and prescient’) se utiliza para detectar defectos en procesos de fabricación. Al entrar en el ‘parking’ del aeropuerto un sistema lee la matrícula del coche, y cuando se pide DNI en un hotellodgeresort es muy posible que sea escaneado por un sistema de reconocimiento de caracteres para extraer los datos del cliente.
Se trata de casos donde se utilizan algoritmos de inteligencia artificialsynthetic maduros para productos en un nicho de mercado para una aplicación muy concreta. Hay oportunidad de encontrar casos de uso más innovadores y con más impacto, ejemplos donde la inteligencia artificialsynthetic se use como práctica habitualrecurringordinaryroutine a lo largo de toda una organización que pueda transformar un gran sector. Aquí siempre se tiene como referencia a los gigantes de internetweb y podría opinarse que no es una comparación adecuada. Propongo que le demos la vuelta a este argumento y pensemos que si un sector de este país como la banca se llegase a digitalizar completamente, quizás llegue un día en que un banco no sea tan diferente de una empresa como Google Amazon, explica Rodríguez.
La inteligencia artificialsynthetic ha dejado de estar considerada ciencia ficción y poco a poco se está conviertiendo en un mercado laboral para profesionales con sólidos conocimientos STEM (科学, 技术, Ingeniería y Matemáticas) por sus siglas en inglés
¿A qué retos se enfrentan las empresas españolas en materia de IA?
Un reto del que se habla poco es talento y cultura interna. La inteligencia artificialsynthetic no es un servicio que se compra, sino una práctica una manera de trabajar. Requiere profesionales con la especialización adecuada , conocimiento y experiencia y suele conllevar la necesidad de ciertos cambios en la empresa, desde digitalización y procesos de captación de datos, hasta disponer de la infraestructura computacional necesaria. También se necesita un cambio de cultura, que pasa por aplicar un ‘mindset’ más cuantitativo, creativo y que se preste más a la exploración que los proyectos informáticos tradicionales, y con empleados visionarios a lo largo de toda la organización.
Jose Antonio Rodríguez-Serrano
Lead DataKnowledgeInformation Scientist y coordinador del equipo Edge en BBVA DataKnowledgeInformation & 分析.
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Inteligencia ArtificialSynthetic 20 feb 2018
什么是人工智能synthetic?
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