Voces Universitarias | Dr. Héctor Fernando Gómez *
La inteligencia artificial es una de las ramas científicas que más atraen la atención de la sociedad. El objetivo de esta disciplina es el desarrollo de sistemas que realicen tareas inherentes a la inteligencia humana. El espectro de aplicaciones es amplio y abarca desde las habilidades motrices más elementales hasta la habilidad de resolver problemas para los que se requiere de algún experto humano.
Aunque se reconoce a la Conferencia de Dartmouth, celebrada en 1956, como el origen de la inteligencia artificial, es posible identificar algunos eventos previos que vale la pena remarcar. En el siglo XII, Al-Jazarí diseñó y puso en funcionamiento autómatas sorprendentes, uno de ellos con la habilidad de escanciar vino. Son también notables los autómatas conocidos como la pianista, el escritor y el dibujante, diseñados por el relojero suizo Jaquez-Drot a mediados del siglo XVIII. En el año de 1943, Walter Pitts y Warren McCulloch diseñaron un modelo computacional con la capacidad de reproducir funciones matemáticas. Su modelo se inspiró en las neuronas naturales y representa la base de las llamadas redes neuronales artificiales. Éstas se utilizan para la clasificación de entidades a partir de sus características; por ejemplo, es posible construir redes neuronales que identifiquen a diferentes personas a partir de fotografías de sus rostros.
Para la aplicación de las redes neuronales, éstas deben ser entrenadas con numerosos ejemplos de las situaciones que deben resolver; por ejemplo, imágenes en las que se identifica manualmente a las personas que la red debe reconocer. Una vez entrenada, la red neuronal se generaliza resolviendo casos que no fueron utilizados en su entrenamiento.
A pesar de las exitosas aplicaciones iniciales de las redes neuronales algunos problemas estuvieron fuera de su alcance hasta hace unos años. Para identificar objetos presentes en una imagen, una red neuronal debe entrenarse con millones de ejemplos. Una situación similar se presenta en el procesamiento del lenguaje natural. Las redes neuronales que se construyen en estos casos tienen una estructura muy compleja y han dado origen al denominado aprendizaje profundo.
El aprendizaje profundo representa un impulso para la inteligencia artificial y sus aplicaciones empiezan a cambiar nuestra vida. La lista incluye asistentes virtuales, chatbots, sistemas de recomendación, hasta el deepfake. Además, las organizaciones explotan el aprendizaje profundo en la personalización del marketing y del servicio al cliente, principalmente. Para aprovechar las oportunidades que brinda el aprendizaje profundo se debe contar con personal capacitado. La Maestría en Analítica e Inteligencia de Negocios de la Universidad del Caribe representa una respuesta a dicha necesidad. Invitamos a los interesados en cursarla a participar en la convocatoria de ingreso, la cual puede ser consultada en el siguiente link: https://www.unicaribe.mx/posgrados?p=analitica
* Maestría en Analítica e Inteligencia de Negocios. Universidad del Caribe.
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