Publicado por marketing El 21 - diciembre - 2017 Sin comentarios

Tal y como la electricidad transformó el funcionamiento de las industrias en el siglo pasado, la inteligencia artificial (IA) —la ciencia que programa habilidades cognitivas en máquinas— tiene el poder de cambiar drásticamente la sociedad en los próximos 100 años. La IA está encauzándose para permitir realizar tareas como robots domésticos, taxis-robots y chatbots especializados en salud mental, todo dirigido al bienestar del usuario.

Hay un startup que desarrolla robots con IA que los acercan a la inteligencia humana. La IA, por cierto, ya se está insinuando en la vida cotidiana, ella está detrás de los asistentes digitales Siri y Alexa. Permite al consumidor comprar e investigar online con mayor precisión y eficiencia, entre otras tareas que la gente da por sentadas.

“La IA es la nueva electricidad”, dijo Andrew Ng, uno de los fundadores de Coursera y profesor adjunto de Stanford, responsable de la creación del Proyecto Google de Aprendizaje Mental Profundo. La frase fue pronunciada durante la conferencia de apertura del congreso AI Frontiers (Fronteras de la IA), realizado a finales de la semana pasada en el Valle del Silicio. “Hace aproximadamente 100 años, la electricidad transformó a todas las grandes industrias. La IA ha avanzado de tal manera que puede” transformar los principales sectores industriales en los próximos años. Aunque existe la percepción de que la IA es algo que se ha desarrollado recientemente, en realidad existe desde hace décadas, dijo Ng. Sin embargo, sólo ahora está despegando debido a su capacidad de trabajar con escala de datos y computación.

Ng dijo que la mayor parte del valor creado por la IA hoy en día se debe al aprendizaje supervisado, en que la entrada de X lleva a Y. Sin embargo, hubo dos grandes olas de progreso: la primera de ellas recurrió al aprendizaje profundo para hacer posibles cosas como prever si el consumidor hará clic en un anuncio online después de que el algoritmo haya reunido información acerca de ello. La segunda ola vino cuando la salida de datos dejó de ser un número o una integral dando lugar a cosas como el reconocimiento de voz, la estructura de una frase en otra lengua o un audio. Por ejemplo, en los coches autónomos, la entrada de una imagen puede llevar a una salida de datos con la posición de los otros coches en la carretera.

El aprendizaje profundo —en el que el ordenador aprende de un conjunto de datos a realizar funciones, en lugar de realizar tareas específicas para las que fue programado— fue fundamental para que se llegase a la paridad humana en el caso del reconocimiento de voz, dijo Xuedong Huang, líder del equipo de Microsoft con motivo de la conquista histórica de 2016, cuando su sistema registró un índice de errores del 5,9%, el mismo de una transcripción realizada por un humano. “Gracias al aprendizaje profundo, pudimos llegar a la paridad humana después de 20 años”, dijo en un congreso. Desde entonces, el equipo ha reducido aún más su índice de errores llegando al 5,1%.

Artículo de knowledgeatwharton.com.es. [Pincha aquí para leer el artículo completo].