Contenido
- Juego y más allá
- Más precisión en el tratamiento del cáncer
- Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
- Progreso en neurociencia
- IA y marketing personalizado
- Interfaces cotidianas
- Inteligencia de negocios
Fuente: Agsandrew / Dreamstime.com
Para llevar:
Las nuevas formas de IA cambiarán (y ya están comenzando a) nuestras vidas de maneras muy interesantes.
Sabemos que nuestro mundo está cambiando rápidamente, pero hay muchos avances tecnológicos concretos de los que es posible que no escuche mucho en el periódico o en la televisión, que sin embargo están teniendo un impacto dramático en nuestras vidas.
Algunas de estas grandes historias nuevas están relacionadas con la red neuronal artificial, un fenómeno relativamente nuevo en la investigación de inteligencia artificial que está impulsando todo tipo de progreso en muchos campos, desde el entretenimiento hasta la medicina.
Las redes neuronales artificiales se basan en la idea de que las tecnologías pueden modelar el trabajo biológico del cerebro humano, utilizando pequeñas unidades correspondientes a neuronas humanas individuales y grupos de neuronas, para producir salidas basadas en entradas.
La idea de la red neuronal artificial se basa en la filosofía del "conexionismo" que surgió en la década de 1940, y teoriza cómo un gran número de unidades neurológicas cooperantes pueden afectar el comportamiento y la cognición en general. Otra forma de decir eso es que, como humanos, descubrimos que podemos construir mejores modelos al unir muchas de estas neuronas artificiales y hacer que funcionen juntas de manera muy parecida a nuestros propios procesos de pensamiento biológico.
Entonces, ¿qué están trayendo las redes artificiales a la mesa? Mucho, en realidad. A pesar de que no son un nombre familiar, o una marca familiar, o incluso una parte importante del plan de estudios de primaria o secundaria, el trabajo en redes neuronales artificiales se está volviendo común en muchos campos. (Obtenga más información sobre los hitos en la informática y la historia de la IA con From Ada Lovelace to Deep Learning).
Juego y más allá
Es posible que haya escuchado recientemente que una computadora fue capaz de vencer a un jugador humano en el juego "Go", un juego que es significativamente más complejo que el ajedrez. Muchos de nosotros intuitivamente entendemos que este es otro paso más en el camino hacia una inteligencia artificial más fuerte: aprendimos sobre la superioridad de las computadoras que juegan al ajedrez en la década de 1990, por lo que esto parece una progresión lógica.
La aparición de entidades de inteligencia artificial, respaldadas por redes neuronales artificiales, que pueden vencer a los humanos en Go es importante, pero lo que quizás no sepa es que IBM, una compañía que contribuyó a este modo emergente de juego, también está experimentando con nuevos fundamentos fundamentales. Técnicas de IA que harán que las redes neuronales artificiales sean mucho más capaces y rápidas. El mes pasado se publicaron noticias de que IBM arrojará $ 240 millones en un proyecto conjunto con MIT, duplicando el poder de ANN y las tecnologías relacionadas para llegar más lejos que nunca.
Más precisión en el tratamiento del cáncer
El cáncer es una de las enfermedades más confusas en el léxico médico occidental, pero ahora, las redes neuronales artificiales están apoyando tipos muy nuevos de investigación del cáncer a medida que los científicos se acercan a descubrir nuevas formas de tratar muchos tipos diferentes de tumores.
Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
Una de las formas más esenciales en que las redes neuronales artificiales están ayudando a diagnosticar y tratar el cáncer de seno, próstata, pulmón y otros tipos de cáncer es con la capacidad de manejar grandes conjuntos de datos e identificar un camino a seguir, ya sea la clasificación de los casos de cáncer. , o trabajando con datos relacionados con la expresión génica, un espectro de nuevos tratamientos contra el cáncer utiliza información derivada de la IA para tratar de salvar vidas.
Progreso en neurociencia
Las redes neuronales artificiales no solo son útiles en la investigación del cáncer: los mismos principios pueden tomar todo tipo de datos clínicos y refinarlos en formas más accionables.
Pero existe una relación especial entre las redes neuronales artificiales y la neurociencia, porque a pesar de que estamos armando estos bloques de construcción que simulan el cerebro humano, estamos aprendiendo más sobre cómo funciona el cerebro humano, que está apoyando nuevas instalaciones modernas para atender a los pacientes. de nuevas maneras
A medida que los científicos entran y crean sistemas ANN, observan cómo las neuronas disparan impulsos a través de las sinapsis. Están agrupando y clasificando redes neuronales que forman partes del cerebro humano. En partes, están trabajando hacia el objetivo general de la investigación avanzada de inteligencia artificial: simular más completamente el trabajo del cerebro biológico y convertir esos resultados en algo que se parece mucho al pensamiento humano derivado de una tecnología autónoma. A medida que las personas usan redes neuronales artificiales, aprenderán más sobre lo que sucede en el cerebro, lo que sucede cuando soñamos, lo que sucede cuando alguien tiene un derrame cerebral, y todo esto impulsará la expansión en diferentes áreas de la neurociencia. A medida que desarrollamos IA, también estamos desarrollando nuestra comprensión de nosotros mismos.
IA y marketing personalizado
Otro avance que es compatible con las redes neuronales artificiales es la asombrosa capacidad de los especialistas en marketing para descubrir lo que un consumidor determinado quiere y necesita.
Es posible que haya encontrado este tipo de cosas en un motor de recomendación de sitios web, en su feed de Pandora o en otro lugar. Ves anuncios que están tan dirigidos que parecen espeluznantes: obtienes información sobre cosas que te pueden interesar o que te interesan, pero que nunca le has contado a nadie. Todo esto a menudo es impulsado por redes neuronales artificiales y algoritmos de aprendizaje automático que pueden hacer conexiones por sí mismos, en lugar de ser impulsados por los responsables humanos de la toma de decisiones. Su precisión es asombrosa y solo mejorará con el tiempo. (Obtenga más información en Cómo los sistemas de recomendación son la forma en que compramos en línea).
Interfaces cotidianas
Aquí hay una forma interesante de pensar sobre los avances que los científicos están haciendo con las redes neuronales artificiales (un artículo de Gizmodo habla sobre cómo vemos los resultados de las ANN en juego todos los días en Internet), una de las cosas importantes que señala este artículo es que una de las fronteras más prometedoras del uso de redes neuronales artificiales es el reconocimiento de imágenes.
En el uso temprano de estas herramientas de inteligencia artificial, los científicos han descubierto cómo ayudar a las computadoras a reconocer imágenes de todo, desde gatos hasta rostros humanos individuales. Y eso ya se está aplicando de muchas maneras: en sus plataformas de mensajería, en su perfil e incluso, posiblemente, en su aeropuerto local.
El campo de la biometría ha ganado mucho con la idea de que puede usar el reconocimiento de imágenes para identificar a un individuo. Y, por supuesto, el marketing también se beneficia del reconocimiento de imágenes, lo que ayuda a reunir las conexiones que atraerán a un usuario humano. Pero en un nivel más amplio, poder extraer imágenes para obtener datos tiene todo tipo de aplicaciones útiles, de modo que en algún momento, ya no vamos a enviar palabras a las computadoras, podremos darles imágenes a muéstreles lo que estamos tratando de transmitir, y como todos saben, una imagen vale más que 1,000 palabras.
Otro punto interesante de la pieza de Gizmodo es que el procesamiento del lenguaje natural también es un producto del trabajo de ANN. Lo hemos estado usando durante un tiempo, ya sea con Siri o herramientas de dictado o alguna otra forma; Las formas en que las computadoras descomponen la fonética y las convierten tienen mucho que ver con las primeras investigaciones en redes neuronales artificiales.
Inteligencia de negocios
Además de poder precisar clientes individuales y diseccionar su información personal con fines de marketing, las empresas también están utilizando redes neuronales artificiales y aprendizaje automático de otras maneras muy importantes.
Una empresa es un organismo, y cualquier empresa de gran tamaño necesitará mucha dirección, tanto día a día como a largo plazo.
Tan pronto como el software se hizo lo suficientemente avanzado, los proveedores comenzaron a construir diferentes plataformas de software empresarial para ayudar a las empresas a automatizar todo lo que solían hacer a mano. La automatización de Salesforce aumenta el poder de los equipos de ventas a través de la tecnología. Las herramientas de gestión de relaciones con los clientes ayudan a promover mejores conexiones con un público objetivo. Las herramientas de gestión de la cadena de suministro llevan las materias primas necesarias a las ubicaciones comerciales. Y las herramientas generales de inteligencia de negocios toman todos los datos en bruto y los convierten en informes procesables que los ejecutivos pueden usar.
En lugar de hacer recorridos por las instalaciones y tratar de imaginar lo que sucederá en el futuro, los líderes de hoy están mirando cada vez más los paneles visuales y viendo claramente lo que deben hacer para que el negocio funcione mejor. Toda esa transparencia, una vez más, se basa en redes neuronales artificiales, y herramientas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, aplicadas a estos motores analíticos que nos brindan el conocimiento que necesitamos en formas que se basan en esa simulación muy importante del pensamiento humano.
Todos estos avances son solo la punta del iceberg. Se acerca una revolución: un cambio radical en la forma en que interactuamos con la tecnología. Robots y computadoras más inteligentes y más capaces comenzarán a sonar, verse y actuar como nosotros, y depende de nosotros descubrir cómo funcionará eso.