La inteligencia artificial (IA) es una de las tendencias más importantes de la ciencia de datos. Sin embargo, todavía existe un amplio espectro de interpretaciones de lo que realmente significa el término. Por un lado, todo el mundo habla de inteligencia artificial. Por otro, según un reciente Estudio de PWC sólo 6 % de las empresas AI. Este hallazgo es sorprendente por dos razones. En primer lugar, incluso los encuestados en el estudio son conscientes de las ventajas de la IA. En segundo lugar, el espectro de posibles aplicaciones de la inteligencia artificial es enorme.
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Definición de inteligencia artificial
En primer lugar, la inteligencia artificial es un término colectivo bajo el que se subsumen varios subcampos de la informática y las matemáticas. El objetivo de los métodos explorados en ella es, resolver tareas complejas. A menudo se trata de problemas que antes sólo podían resolverse con la ayuda de la cognición humana.
Los métodos más conocidos en este campo son: Aprendizaje automático, Aprendizaje profundoredes neuronales y Procesamiento del lenguaje natural (PNL). Además, existen otros muchos métodos en cada uno de estos campos de investigación. Uno de los retos en la práctica es, por tanto, comprender correctamente el problema e identificar un método adecuado para resolverlo. En pocas palabras, la pregunta básica en el desarrollo de la inteligencia artificial era: ¿Pueden los ordenadores imitar al cerebro humano? Numerosos métodos basados en la IA mapear el funcionamiento del cerebro humano. La célula nerviosa humana actuó como una especie de plano para neuronas artificiales.
Esta sencilla estructura de entrada, procesamiento de la señal y salida puede encontrarse como principio básico en casi todos los métodos actuales de IA. Sin embargo, esta configuración experimental sólo proporciona Resultados significativos cuando se recibe la formación adecuada. Esto implica el aprendizaje de reglas que determinan cómo debe procesarse la señal entrante.
Para una mejor comprensión, tomemos el Ejemplo de reconocimiento de imágenes. En este caso, se trata de entrenar a una inteligencia artificial para que reconozca caras en imágenes. Para ello, hay que encontrar un método adecuado con el que entrenar una red neuronal. Cada una de las capas ocultas examina rasgos característicos que distinguen el significado, reconocer rostros en los datos de la imagen. Durante el proceso de aprendizaje, cada punto de la red recibe una ponderación determinada.
La base
El centro La base de todas las aplicaciones de IA es una cantidad suficiente de datos. Además, deben tener un Calidad de los datos tienen. Estos datos son necesarios porque los sistemas de IA deben entrenarse para su uso en la práctica. Sólo entonces podrán cumplir su cometido.
Esto se ilustra con el ejemplo de los procedimientos de Reconocimiento de imágenes claramente. Una inteligencia artificial aprende primero a reconocer determinados elementos en las imágenes basándose en millones de datos de imágenes. Sólo después de este proceso de aprendizaje puede este sistema reconocer este elemento en imágenes desconocidas. Puede tratarse de perros, gatos o rostros humanos.
Probablemente uno de los ejemplos más conocidos sea el "Muffin Chihuahua Ejemplo". Incluso para los humanos, a veces es difícil distinguir a primera vista si se trata de un Muffin o de un Chihuahua.
Básicamente, se distinguen dos tipos de IA, la débil y la fuerte.
IA débil - Hace tiempo que es una realidad
IA débil es el término utilizado para describir todas aquellas aplicaciones de la inteligencia artificial que se basan en limitado a una sola tarea es. Todas las formas de IA que existen hoy en día pertenecen al ámbito de la IA débil. Contrariamente a lo que se suele pensar, el ser humano no es la referencia. Incluso hoy en día, las capacidades de la IA débil superan el rendimiento de los humanos en la realización de la misma tarea.
IA fuerte - Una visión de futuro
Hablamos de IA fuerte cuando una inteligencia artificial es capaz de controlar la La inteligencia humana supera en todos los ámbitos. Especialmente cuando vamos a hablar de los peligros de la inteligencia artificial, solemos referirnos a la IA fuerte. Ésta se caracteriza por una determinada propiedad. Sería capaz de realizar no sólo una tarea mejor que los humanos, sino cualquier número de ellas. Debido a esta capacidad, esta forma de inteligencia artificial también se conoce como "IA potente". Inteligencia Artificial General llamada.
Sin embargo, aún no se ha aclarado la cuestión de cuándo y si se llegará a desarrollar una IA fuerte. Hay que reconocer que se han hecho primeros intentos prometedores en relación con Aprendizaje por refuerzo se han logrado. Sin embargo, además del desarrollo tecnológico, aún deben crearse sobre todo las condiciones marco jurídicas. Esto incluye también un debate social sobre cuestiones de aplicabilidad y ética. También existe un desacuerdo fundamental sobre si la IA fuerte tiene conciencia, empatía o inteligencia emocional. Sin embargo, el éxito de la visión de futuro asociada a la IA fuerte no depende únicamente de sus capacidades. La confianza que la gente deposite en ella es, como mínimo, igual de importante.
Los peligros de la inteligencia artificial
El tema de la IA es polarizante. Las advertencias y el miedo siempre han acompañado al desarrollo de la inteligencia artificial. Cabe distinguir entre alarmismo infundado y peligros reales. Por ejemplo, hasta ahora no hay pruebas de que la IA vaya a provocar un desempleo masivo. De momento, parece ocurrir lo contrario. Lo que sí es cierto es que la inteligencia artificial es un tiene un gran potencial para cambiar el mundo laboral.
Existen numerosos temores irracionales en lo que respecta al futuro desarrollo de una IA potente. Entre ellos está la creencia de que las máquinas inteligentes podrían desarrollar una conciencia y volverse contra los humanos. contra los humanos. Desde la perspectiva actual, todos estos escenarios pueden contrarrestarse con un único un argumento contra todos estos escenarios. A saber, que muy pocos investigadores están siquiera preocupados por el desarrollo de una IA fuerte.
Sin embargo, un peligro real es que Los procesos de toma de decisiones se basan demasiado en los análisis de algoritmos. Esto se convierte en un problema sobre todo cuando no se conoce a fondo el análisis de datos. La suposición de que los programas superan las propias capacidades es, por tanto, un peligro. Porque elimina la propia capacidad de juicio y transfiere la responsabilidad a la máquina.
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Ventajas e inconvenientes de la IA
Dado que este debate sobre los peligros de la IA sólo divide a los participantes en dos bandos, conviene objetivarlo. Por lo tanto, conviene enumerar aquí las ventajas y desventajas de la IA. Por un lado, esto deja claro cómo pueden beneficiarse las empresas del uso de la IA. Por otro, muestra los ámbitos de actuación en los que existen riesgos.
Las ventajas
- Optimización de los procesos y aumento de la eficacia mediante
- Ahorro de costes mediante la automatización y automatización parcial de tareas rutinarias
- Mejora de la protección contra ciberataques y ataques de piratas informáticos
- Sentar las bases de modelos de negocio basados en datos
- Mejorar el recorrido del cliente mediante la personalización
- Aumentar la calidad de los análisis de datos
- Aumentar la seguridad al utilizar robots o vehículos autónomos
- Promover el conocimiento a partir de los datos
Además de estas ventajas, que deliberadamente son bastante generales, se podrían citar numerosas ventajas concretas derivadas de aplicaciones individuales. Por ejemplo Diagnosticar mejor las enfermedades gracias a la inteligencia artificialacortar considerablemente el tiempo de desarrollo de los medicamentos o, en el caso de la conducción autónoma, reducir el número de accidentes.
Posibilidades realistas
En lo que respecta a la inteligencia artificial, se repite un patrón de reacción que también puede observarse en otros fenómenos como Grandes datos o los bots sociales. Las nuevas tecnologías pueden utilizarse para bien y para mal. Por eso es importante analizar los peligros reales y las posibilidades.
Por eso es importante que las empresas trabajen con aplicaciones de ciencia de datos, Chatbots o Big Data recoger experiencias positivas. Sólo así podrán dar a sus empleados una imagen realista de las oportunidades que se les presentan.
Es necesario apoyar a los empleados mediante talleres y Formación en ciencia de datos con el dotados de los conocimientos adecuadost para hacer frente de forma productiva a las nuevas tecnologías. Un enfoque proactivo merece la pena simplemente por la situación competitiva. Quienes aporten competencias a la empresa en una fase temprana y tengan la voluntad y la actitud positiva con sus empleados, será el más benefíciese de las ventajasque trae consigo la inteligencia artificial.
Desventajas y riesgos
- En parte no se comprenden los procesos de toma de decisiones
- Nuevos riesgos relacionados con la protección y la seguridad de los datos
- Expectativas poco realistas de las aplicaciones basadas en IA
- A menudo no están claras las responsabilidades en los nuevos ámbitos (gobernanza de datos).
- Cuestiones sin resolver en materia de responsabilidad y ética
- Desdibujando la línea entre la verdad y lo falso (deepfake)
El último punto en particular muestra que los riesgos y desventajas de la IA crean presión para actuar. La creación de condiciones marco legales y la educación sobre las nuevas posibilidades son esenciales. Porque esto también forma parte de la inteligencia artificial: la manipulación engañosamente real de los datos, como en el siguiente vídeo.
Las organizaciones deben prepararse para el uso de la inteligencia artificial. Para ello El personal recibe formación y una comprensión de cómo pueden utilizar los datos y la inteligencia artificial de forma rentable.
Inteligencia artificial en la vida cotidiana
La IA está provocando numerosos avances en la investigación, como en medicina o en el contexto de la Industria 4.0, pero también se encuentra desde hace tiempo en numerosos ámbitos de la vida cotidiana. Sin ser siempre conscientes de ello, los usuarios se benefician a menudo de las ventajas de los algoritmos basados en IA. Por ejemplo, los sistemas de recomendación utilizan la inteligencia artificial para recomendar contenidos de forma individualizada. El principio de "si te gustó A, te gustará B" puede encontrarse ahora en numerosas plataformas. Ya sea con Recomendaciones de productos en tiendas web o con proveedores de contenidos como Netflix o Spotify.
La razón por la que la calidad de las recomendaciones personalizadas no ha dejado de aumentar en los últimos años es la inteligencia artificial. Aunque los servicios de recomendación más antiguos aún funcionaban sin Inteligencia Artificial, con los nuevos métodos de análisis se podrían conseguir mejoras significativas.
Muchos chatbots y asistentes de voz también entienden e imitan el lenguaje natural de los humanos gracias a métodos como la PNL. Google lo demostró a última hora con la demostración del Asistente de Google de forma impresionante en la conferencia de desarrolladores I/O de 2018. El Asistente de Google realizó una llamada telefónica a un restaurante de forma totalmente natural para coordinar una cita.
También las capacidades de otros asistentes de voz como Alexa de Amazon crecen año tras año gracias a la inteligencia artificial. Otro ejemplo lo ofrece la Industria del automóvilque se enfrenta a una importante transformación desencadenada por la IA. Empezando por el desarrollo, pasando por la producción en red, hasta el funcionamiento y el mantenimiento. Esto último es especialmente evidente en nuevos enfoques de mantenimiento como Mantenimiento predictivo.
En todas partes hay procesos que pueden mejorarse y optimizarse mediante el uso de inteligencia artificial. Y por último vehículos de conducción autónoma un importante ejemplo del futuro uso de la IA en la vida cotidiana.
Inteligencia artificial en la economía
La inteligencia artificial y su impacto en la economía se debaten a menudo en el contexto del temor a que el progreso tecnológico conduzca al Se pierden puestos de trabajo. Pero a menudo las ideas sobre lo que es realmente la inteligencia artificial son difusas y a veces incluso erróneas.
Debido a los malentendidos y a las incertidumbres asociadas que se mencionan al principio de este artículo, las empresas que estén considerando el uso de la inteligencia artificial deben informarse en una fase temprana. A menudo Los temores son infundados y, por el contrario, obstaculizan la introducción de la de proyectos nuevos e innovadores.
Si quiere aplicar con éxito la inteligencia artificial en su empresa, tiene que llevar a sus empleados con usted. Hay que reducir los miedos y las inhibiciones y la beneficio real y finalidad explicada y concienciados.
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Por qué el miedo a la inteligencia artificial es infundado
La inteligencia artificial puede definirse de forma muy abreviada como una capacidad, cartografiar digitalmente los procesos cognitivos y hacerlos utilizables. Una noción errónea en la actualidad asocia muy rápidamente la inteligencia artificial con máquinas parecidas a los humanos.
La idea de que las máquinas inteligentes son superiores a los humanos y pronto podrán reemplazarlos es a menudo Películas de Hollywood inspirado. Existen numerosos ejemplos en los que máquinas dotadas de inteligencia artificial se muestran hostiles a los humanos. Películas como Terminator, Matriz o Ex Machina consciente o inconscientemente conforman nuestras expectativas sobre la inteligencia artificial. Al mismo tiempo, esto dificulta una visión realista del tema.
El miedo (infundado) a las fábricas abandonadas y a las máquinas que funcionan de forma autónoma
Especialmente en las empresas de fabricación industrial, existe el temor de que en el futuro todos los puestos de trabajo sean sustituidos por máquinas inteligentes. Esto pasa por alto el hecho de que la inteligencia artificial no aumenta simplemente el grado de automatización. Más bien ocurre que la Producción en su conjunto Transformaciones se convierte y cambia fundamentalmente.
La inteligencia artificial anuncia el fin de la era de la producción en masa automatizada. En el Fábrica inteligente nuevas formas de producción son posibles, como el "Lot-Size-One-Production" o "Tamaño del lote 1 producción". El término se refiere a la producción industrial de piezas individuales.
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Hoy, con este desarrollo, estamos experimentando la transición hacia la La era de la especialización flexible. Tener en cuenta los deseos individuales de los clientes es posible hoy en día gracias al alto nivel tecnológico de la producción en serie. En otras palabras: en lugar de producir miles de piezas del mismo tipo, es posible in cada pedido se tienen en cuenta los deseos individuales de cada cliente.
Personas en las fábricas escenarios como estos seguirán sin duda necesarios. Y por una razón en particular más que nunca: sólo gracias a los logros en el campo de la inteligencia artificial es posible que haya más Cooperación hombre-máquina viene. Los avances anteriores en el campo de la automatización tendían a excluir a los humanos debido a sus limitadas posibilidades.
Conclusión y perspectivas
En los últimos años, métodos tan conocidos como el aprendizaje automático han experimentado un renacimiento. Aunque se vienen desarrollando teóricamente desde los años 70, los avances en potencia de cálculo y tecnología de la memoria han sido decisivos. Los avances tecnológicos, como la computación cuántica, siguen siendo apasionantes. Sin embargo, sería mucho más importante utilizar realmente el potencial de la IA que ya existe en la actualidad. Para ello, hay que concienciar sobre los casos en los que realmente merece la pena utilizar la inteligencia artificial. Hay toda una serie de razones por las que hasta ahora las empresas apenas han conseguido generar valor añadido a partir de sus datos. Muchos de estos obstáculos pueden eliminarse fácilmente para sentar las bases del uso de la IA. Pero una cosa ya está clara hoy: es imposible imaginar la vida sin inteligencia artificial.
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