Tecnologías

La Inteligencia Artificial “AI”, es ya parte de nuestra vida diaria: Siri, sistemas de recomendación de productos en linea, o personas como en Facebook. La Inteligencia Artificial ha estado en nuestra imaginación desde 1956 cuando un grupo de científicos computacionales se reunió en Darmouth. A lo largo de los años diferentes estilos de “AI” han surgido, siendo de estos el “Aprendizaje Automático” (Machine Learning) el mas exitoso. El cual se basa en la probabilidad y estadística. Durante años diferentes métodos han sido inventados, siendo la probabilidad Bayesiana y las redes neuronales los mas exitosos, los cuales ahora sospechamos son la misma cosa. Desde 1956 se ha soñado con la llamada “Inteligencia Artificial General” como es la del ser humano. Esto aun no ha sido alcanzado, pero en años recientes, avances en la computación como: clusters de computadoras, GPU's, memoria barata y gran disponibilidad de datos, han permitido que las maquinas igualen o superen a los humanos en ciertas tareas como: reconocimiento de imágenes, en el antiguo juego de Go, juegos de Atari, o el concurso de Jeopardy. Estos mismos métodos son aplicados en los negocios en áreas como: Finanzas, la mayoría del comercio en los mercados bursátiles es basado en algoritmos; en mercadotecnia: con recomendación de productos (Amazon, Netflix), optimización de campañas publicitarias, predicción de demanda, ubicación de tiendas y centros de distribución. En la producción por medio de detección de fallas en productos y procesos.

¿Como lo hacen?

Prácticamente todo lo que nos rodea esta gobernado por funciones matemáticas que podemos o no conocer: como el movimiento de los planetas, la división celular, el proceso para producir un producto o el proceso de negocio para llevar acabo una venta . La función del Machine Learning es la de aproximar (aprender) esa función y tomar medidas de acuerdo a lo que nosotros queremos hacer. Las redes neuronales ha sido demostrado que son: “maquinas aproximación universal”, es decir las podemos entrenar para que aprendan tareas que ni nosotros mismos sabemos como lo hacemos como: hablar, reconocer voz e imágenes. Esto mismo lo podemos aplicar para automatizar el conocer mejor a nuestros clientes, a nuestros procesos, e incluso a nuestros empleados y así poder tomar las mejores medidas. Redes neuronales recurrentes (RNN), redes de convolución (CNN), procesos Gausianos, entre otros son métodos de AI que nos ayudan a mejorar a mejorar nuestras organizaciones y nuestra vida diaria.