EVOLUCIÓN HISTÓRICA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)

BIENVENIDO/A A ESTE PRECIOSO BLOG CON ENFOQUE EN TECNOLOGÍA Y EN ESTE CASO ABORDAREMOS UN POCO DE LAS RESEÑAS HISTÓRICAS  DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL!! ESPERO Y LO DISFRUTES.☆☆

La Inteligencia Artificial surge definitivamente a partir de algunos trabajos publicados en la década de 1940 que no tuvieron gran repercusión, pero a partir del influyente trabajo en 1950 de Alan Turing, matemático británico, se abre una nueva disciplina de las ciencias de la información.

Si bien las ideas fundamentales se remontan a la lógica y algoritmos de los griegos, y a las matemáticas de los árabes, varios siglos antes de Cristo, el concepto de obtener razonamiento artificial aparece en el siglo XIV. A finales del siglo XIX se obtienen lógicas formales suficientemente poderosas y a mediados del siglo XX, se obtienen máquinas capaces de hacer uso de tales lógicas y algoritmos de solución.

Disciplinas sobre las que se apoya

La ciencia no se define, sino que se reconoce. Para la evolución de la Inteligencia Artificial las dos fuerzas más importantes fueron la lógica matemática, la cual se desarrolla rápidamente a finales del siglo XIX, y las nuevas ideas acerca de computación y los avances en electrónica que permitieron la construcción de los primeros computadores en 1940. También son fuente de la inteligencia artificial: la filosofía, la neurociencia y la lingüística. La lógica matemática ha continuado siendo un área muy activa en la inteligencia artificial. Incluso antes de la existencia de los ordenadores con los sistemas lógicos deductivos.

Orígenes y evolución cronológica

Los juegos matemáticos antiguos, como el de las Torres de Hanói (hacia el 3000 a. C.), muestran el interés por la búsqueda de un modo resolutor, capaz de ganar con los mínimos movimientos posibles.

Cerca de 300 a. C., Aristóteles fue el primero en describir de manera estructurada un conjunto de reglas, silogismos, que describen una parte del funcionamiento de la mente humana y que, al seguirlas paso a paso, producen conclusiones racionales a partir de premisas dadas.

En 250 a. C. Ctesibio de Alejandría construyó la primera máquina autocontrolada, un regulardor del flujo de agua que actuaba modificando su comportamiento "racionalmente" (correctamente) pero claramente sin razonamiento.

En 1315, Ramon Llull tuvo la idea de que el razonamiento podía ser efectuado de maneral artificial.

En 1847 George Boole estableció la lógica proposicional (booleana), mucho más completa que los silogismos de Aristóteles, pero aún algo poco potente.

En 1879 Gottlob Frege extiende la lógica booleana y obtiene la Lógica de Primer Orden la cual cuenta con un mayor poder de expresión y es utilizada universalmente en la actualidad.

En 1903 Lee De Forest inventa el triodo, también llamado bulbo o válvula de vacío.

En 1936 Alan Turing publicó un artículo de bastante repercusión sobre los "Números Calculables", un artículo que estableció las bases teóricas para todas las ciencias de computación, y que puede considerarse el origen oficial de la informática teórica. En este artículo introdujo el concepto de Máquina de Turing, una entidad matemática abstracta que formalizó el concepto de algoritmo y resultó ser la precursora de las computadoras digitales. Podía conceptualmente leer instrucciones de una cinta de papel perforada y ejecutar todas las operaciones críticas de un computador. El artículo fijó los límites de las ciencias de la computación porque demostró que no es posible resolver problemas con ningún tipo de computador. Con ayuda de su máquina, Turing pudo demostrar que existen problemas irresolubles, de los que ningún ordenador será capaz de obtener su solución, por lo que se le considera el padre de la teoría de la computabilidad.

En 1940 Alan Turing y su equipo construyeron el primer computador electromecánico y en 1941 Konrad Zuse creó la primera computadora programable y el primer lenguaje de programación de alto nivel Plankalkül. Las siguientes máquinas más potentes, aunque con igual concepto, fueron la ABC y ENIAC.

En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, el cual se considera el primer trabajo del campo de inteligencia artificial, aun cuando todavía no existía el término.

1950´s

En 1950 Turing consolidó el campo de la inteligencia artificial con su artículo Computing Machinery and Intelligence, en el que propuso una prueba concreta para determinar si una máquina era inteligente o no, su famosa Prueba de Turing por lo que se le considera el padre de la Inteligencia Artificial. Años después Turing se convirtió en el adalid que quienes defendían la posibilidad de emular el pensamiento humano a través de la computación y fue coautor del primer programa para jugar ajedrez.

En 1951 William Shockley inventa el transistor de unión. El invento hizo posible una nueva generación de computadoras mucho más rápidas y pequeñas.

En 1956 se dio el término "inteligencia artificial" en Dartmouth durante una conferencia convocada por John McCarthy, a la cual asistieron, entre otros, Minsky, Newell y Simon. En esta conferencia se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las investigaciones durante quince años.

Década de 1980

En 1980 la historia se repitió con el desafío japonés de la quinta generación, que dio lugar al auge de los sistemas expertos pero que no alcanzó muchos de sus objetivos, por lo que este campo sufrió una nueva interrupción en los años noventa.

En 1987 Martin Fischles y Oscar Firschein describieron los atributos de un agente inteligente. Al intentar describir con un mayor ámbito (no solo la comunicación) los atributos de un agente inteligente, la IA se ha expandido a muchas áreas que han creado ramas de investigación enormes y diferenciadas. Dichos atributos del agente inteligente son:

1. Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones.
2. Tiene la capacidad de obtener conocimiento, es decir, aprender.
3. Puede resolver problemas, incluso descomponiendo problemas complejos en otros más simples.
4. Capaz de realizar operaciones más complejas.
5. Entiende. Posee la capacidad de dar sentido, si es posible, a ideas ambiguas o contradictorias.
6. Planifica, predice consecuencias, evalúa alternativas (como en los juegos de ajedrez)
7. Conoce los límites de sus propias habilidades y conocimientos.
8. Puede distinguir a pesar de la similitud de las situaciones.
9. Puede ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y hasta utilizando analogías.
10. Puede generalizar.
11. Puede percibir y modelar el mundo exterior.
12. Puede entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.

Podemos entonces decir que la IA posee características humanas tales como el aprendizaje, la adaptación, el razonamiento, la autocorrección, el mejoramiento implícito, y la percepción modular del mundo. Así, podemos hablar ya no solo de un objetivo, sino de muchos, dependiendo del punto de vista o utilidad que pueda encontrarse a la IA.

Década de 1990

En los 90 surgen los agentes inteligentes al paso de los años eso fue evolucionando

Década de 2000

El programa Artificial Linguistic Internet Computer Entity (A.L.I.C.E.) ganó el premio Loebner al Chatbot más humano en 2000, 2001 y 2004, y en 2007 el programa Ultra Hal Assistant ganó el premio.

Década de 2010

Muchos de los investigadores sobre IA sostienen que «la inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute, computador o cerebro»:

2010: El programa Suzette ganó el premio Loebner. Algunos programas de inteligencia artificial gratuitos son Dr. Abuse, Alice, Paula SG, Virtual woman millenium.

2011: Un ordenador de IBM gana el concurso de preguntas y respuestas 'Jeopardy!': El ordenador de IBM Watson ha salido victorioso de su duelo contra el cerebro humano. La máquina ha ganado el concurso de preguntas y respuestas Jeopardy!, que emite la cadena de televisión estadounidense ABC, al imponerse a los dos mejores concursantes de la historia del programa. Watson les ha vencido en la tercera ronda, contestando preguntas que le obligaban a pensar como una persona.

2014: Un ordenador ha logrado superar con éxito el test de turing: Un ordenador ha logrado superar con éxito el test de Turing haciendo creer a un interrogador que es una persona quien responde sus preguntas- en un certamen organizado en Londres por la Universidad de Reading (Reino Unido). El ordenador, con el programa Eugene desarrollado en San Petersburgo (Rusia), se ha hecho pasar por un chico de 13 años, y los responsables de la competición consideran que es un “hito histórico de la inteligencia artificial”.

2016: Un ordenador de Google vence al campeón mundial de un juego milenario “Go”: Un programa informático desarrollado por la compañía británica Google DeepMind había conseguido vencer, por primera vez, a un campeón profesional de un milenario juego de origen oriental llamado Go. El reto era enorme para una máquina, ya que la prueba de estrategia encierra una gran complejidad.

                   

ESPERO ESTE POST TE HAYA SIDO MUY UTIL TE INVITO A QUE SIGAS LEYENDO EN MI BLOG SOBRE TEMAS DE TECNOLOGIA Y EN MI POST ANTERIOR LES HABLABA DE LAS TECNOLOGIAS ARTIFICIALES QUE DOMINAN EL MUNDO ENTRE ELLAS LAS MAS ACTUALES AÑO 2018, HECHA UN VISTAZO!!

TE SALUDA KATERINE REMU

LAS TECNOLOGÍAS ARTIFICIALES QUE DOMINARAN AL MUNDO

HOLA HERMOSURA INTERGALACTICA!! 

BIENVENIDO/A A MI BLOG DONDE TE BRINDO INFORMACIÓN CON RELACIÓN A LA TECNOLOGÍA; EN ESTE CASO ABORDAREMOS ESTE POLÉMICO TEMA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL CUYA TECNOLOGÍA DOMINARA AL MUNDO. ESPERO Y LO DISFRUTES ❤️❤️❤️

1. Generación de lenguaje natural 

La generación de lenguaje natural es una sub-disciplina de la IA que convierte los datos en texto, lo cual permite a las computadoras comunicar ideas con una precisión impresionante. 

Actualmente, se utiliza en el servicio al cliente para generar informes y resúmenes de mercado, y lo ofrecen compañías como Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, Yseop y SAS.

2. Reconocimiento de voz 

Siri es tan sólo uno de los sistemas que, hoy en día, pueden entender lo que les dices.

Cada día, son creados más y más sistemas que pueden transcribir el lenguaje humano, llegando a cientos de miles a través de sistemas interactivos de respuesta de voz y aplicaciones móviles.

 Las compañías que ofrecen servicios de reconocimiento de voz incluyen NICE, Nuance Communications, OpenText y Verint Systems.

 3. Agentes virtuales

Un agente virtual no es más que un agente informático o un programa capaz de interactuar con humanos.Y sí, los chatbots son un gran ejemplo. Los agentes virtuales se están utilizando actualmente para el servicio al cliente y soporte, así como administradores de hogares inteligentes. 

Algunas de las compañías que proporcionan agentes virtuales incluyen Amazon, Apple, Soluciones Artificiales, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft y Satisfi.

 4. Plataformas machine learning  

Hoy en día, las computadoras pueden aprender facilmente ¡y algunas son increíblemente inteligentes!

El Machine Learning (ML) es una sub-disciplina de las ciencias de la computación y una rama de inteligencia artificial (IA). Su objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. Proporcionando algoritmos, APIs (interfaz de programación de aplicaciones), herramientas de desarrollo y de capacitación, big data, aplicaciones y otras máquinas, las plataformas de ML están ganando cada día más fuerza. 

Actualmente, están siendo utilizadas, principalmente, para predicción y clasificación.  

Algunas de las compañías que venden plataformas ML incluyen Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree y Adext.

Esta última es particularmente interesante por una simple razón: Adext es el primer y único Audience Management as a Service (AMaaS) en el mundo que aplica IA real y machine learning a la publicidad digital para encontrar la audiencia o grupo demográfico más redituable para cualquier anuncio.

5. Hardware optimizado con IA

La tecnología IA hace que el hardware sea mucho más amigable.¿Cómo?

A través de nuevas unidades de procesamiento gráfico y central, y de dispositivos de procesamiento específicamente diseñados y estructurados para ejecutar tareas orientadas por IA.

Y si aún no los has visto, debes esperar una inminente aceptación decircuitos integrados de silicon optimizados por IA que se podrán insertar directamente en tus dispositivos portátiles y, eventualmente, en cualquier otro lugar.Puedes obtener acceso a estas tecnologías a través de Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel y Nvidia.

 6. Toma de Decisiones

Las máquinas inteligentes son capaces de introducir reglas y lógica a los sistemas de inteligencia artificial para que puedas usarlos para la configuración o training inicial, el mantenimiento continuo y la optimización. 

La toma de decisiones ya se ha incorporado a una variedad de aplicaciones corporativas para asistir y tomar decisiones de forma automática, haciendo que tu negocio sea lo más rentable posible. Echa un vistazo a Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems y UiPath para conocer las opciones disponibles dentro de esta categoría.

 7. Plataformas de aprendizaje profundo

Las Plataformas de Deep Learning usan una forma única de ML que involucra circuitos neuronales artificiales con varias capas de abstracción que pueden imitar al cerebro humano, procesar datos y crear patrones para la toma de decisiones.

Actualmente se usa principalmente para reconocer patrones y clasificar aplicaciones que sólo son compatibles con conjuntos de datos a gran escala. 

Por ejemplo, Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology y Sentient Technologies tienen opciones de deep learning dignas de ser exploradas.

 8. Biométricas

Esta tecnología puede identificar, medir y analizar el comportamiento humano y los aspectos físicos de la estructura y de la forma del cuerpo.

Permite interacciones más naturales entre los seres humanos y máquinas, incluidas las interacciones relacionadas con el reconocimiento del tacto, imágenes, voz y lenguaje corporal, por lo que es extremadamente importante en el campo de la investigación de mercado.

 Compañías biométricas como 3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera y Tahzoo trabajan arduamente para desarrollar esta área.

 9. Automatización de procesos robóticos 

La automatización de procesos robóticos usa scripts y métodos que imitan y automatizan tareas humanas para apoyar en los procesos corporativos.

Es particularmente útil para situaciones en las que contratar humanos para un trabajo o tarea específica resulta demasiado caro o ineficiente. 

Retomando el ejemplo de Adext, esta plataforma automatiza la publicidad digital usando AI, con la finalidad de ahorrar tiempo y recursos dedicados a las realizar las tareas mecánicas y repetitivas que demanda esta profesión, las cuales pueden efectuadas con mayor eficiencia y asertividad por la misma.

Es una solución que te permite aprovechar al máximo el talento meramente humano y mover a los empleados a posiciones más estratégicas y creativas, para que sus acciones realmente puedan tener un impacto en el crecimiento de la compañía.

Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath y WorkFusion son otros ejemplos de empresas de automatización de procesos.

 10. Analíticas de texto y NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural)

Esta tecnología utiliza análisis de texto para comprender tanto la estructura de las oraciones, como su significado e intención, a través de métodos estadísticos y ML. 

El análisis de texto y PLN se utilizan actualmente en sistemas de seguridad y detección de fraudes. Aunque también están siendo utilizados por una amplia gama de asistentes y aplicaciones automatizadas para extraer datos no estructurados.

Algunos de los proveedores de estas tecnologías incluyen Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd y Synapsify.

 11. Gemelos Digitales/Modelos de IA 

Un Digital Twin o gemelo digital es un constructo de software que cierra la brecha entre los sistemas fisicos y el mundo digital.

General Electric (GE), por ejemplo, está construyendo una fuerza de trabajo de AI para monitorear los motores de sus aviones, locomotoras y turbinas de gas, y predecir fallas con los modelos de software alojado en la nube de las máquinas de GE. Sus gemelos digitales son principalmente líneas de código software, pero las versiones más elaboradas parecen dibujos de diseño asistidos por una computadora tridimensional (3D), llenos de gráficos interactivos, diagramas y puntos de datos.

Las empresas que utilizan tecnologías de digital twin y de modelamiento de IA incluyen VEERUM, en el espacio de capital para ejecución de proyectos; Akselos, que lo está utilizando para proteger infraestructuras críticas, y Supply Dynamics, que ha desarrollado una solución SaaS para gestionar el abastecimiento de materia prima en entornos de fabricación complejos y alta distribución.

 12. Defensa Cibernética

La defensa cibernética es un mecanismo de defensa de redes informáticas que se centra en prevenir, detectar y proporcionar respuestas oportunas ante ataques o amenazas hacia la infraestructura e información.

AI y ML ahora se utilizan para llevar la defensa cibernética a una nueva fase evolutiva en respuesta a un entorno cada vez más hostil: El Breach Level Index detectó, en total, más de 2 billones de registros vulnerados durante el 2017. Setenta y seis por ciento de los registros en la encuesta se perdieron accidentalmente, y el 69% fueron por un problema con alguna clase de robo de identidad.

Las redes neuronales recurrentes, que son capaces de procesar secuencias de entradas, se pueden combinar con técnicas de ML para crear tecnologías de aprendizaje supervisado, que revelan actividades sospechosas en los usuarios y detectan hasta el 85% de todos los ciber ataques.

Startups como Darktrace, quien combina el análisis del comportamiento con matemáticas avanzadas para detectar automáticamente el comportamiento anormal dentro de las organizaciones y Cylance, que aplica algoritmos de IA para detener el malware y mitigar el daño de los ataques desde el primer instante, se especializan en la defensa cibernética impulsada por inteligencia artificial.

DeepInstinct, otra empresa de defensa cibernética, es un proyecto de deep learning que ha sido denominado como la “startup más disruptiva" por la ceremonia de Nvidia en Silicon Valley; protege terminales, servidores y dispositivos móviles de las empresas.

13. Asistencia al trabajador cognitivo

Mientras que algunos se preocupan por la posibilidad de que la IA comience a reemplazar a las personas en el trabajo, no olvidemos que la tecnología de inteligencia artificial también tiene un enorme potencial para ayudar a los empleados en su trabajo, especialmente aquellos relacionados con trabajos intelectuales o que requieren considerable dosis de conocimiento. 

 

De hecho, la automatización del trabajo cognitivo se considera la #2 tendencia tecnológica emergente más disruptiva.

Las profesiones médicas y legales, que dependen en gran medida de los conocimientos de los trabajadores, es donde los trabajadores utilizarán cada vez más la IA como herramienta de diagnóstico. 

Cada vez hay más compañías que trabajan en tecnologías para esta área. Kim Technologies, que tiene el objetivo de empoderar a los trabajadores que tienen poca o nula experiencia en programación de TI con herramientas para crear nuevos flujos de trabajo y documentar procesos con la ayuda de la IA, es uno de ellos. Kyndi es otra, cuya plataforma está diseñada para ayudar a los trabajadores especializados a procesar grandes cantidades de información.

14. Redes Peer-to-Peer

Las redes peer-to-peer, en su forma más pura, se crean cuando dos o más PC’s se conectan y comparten recursos sin necesidad de que los datos pasen por un servidor de computadora centralizado. Pero las redes peer-to-peer también son utilizadas por las criptomonedas, e  incluso tienen el potencial de resolver algunos de los problemas más desafiantes al recopilar y el analizar grandes cantidades de datos, dice Ben Hartman, CEO de Bet Capital LLC, a Entrepreneur.

Nano Vision, una startup que premia a los usuarios con criptomonedas a cambio de sus datos moleculares, tiene como objetivo cambiar la forma en que abordamos las amenazas hacia la salud humana, como las superbacterias, las enfermedades infecciosas, el cáncer, entre otras.

Otro jugador que utiliza redes peer-to-peer e IA es Presearch, un motor de búsqueda descentralizado impulsado por una comunidad y recompensa a sus miembros con tokens para crear un sistema de búsqueda más transparente.

 15. Reconocimiento de Emociones

Esta tecnología permite que el software "lea" las emociones en el rostro humano mediante el procesamiento avanzado de imágenes o el procesamiento de datos de audio. Hoy en día podemos capturar "microexpresiones" o señales sutiles del lenguaje corporal y cualquier entonación vocal particular que nos indiquen los verdaderos sentimientos de una persona.

La policía podría usar esta tecnología para tratar de detectar más información sobre alguien durante un interrogatorio. Pero también tiene una amplia gama de aplicaciones para los especialistas en marketing.

Constantemente incrementa la cantidad de compañías trabajando en esta área. Beyond Verbal analiza los inputs de audio para describir los rasgos de carácter de una persona, incluyendo qué tan positivos, emocionados, enojados o nerviosos se encuentren 

NViso utiliza analíticas de videos emocionales para inspirar nuevas ideas de productos, identificar actualizaciones requeridas y mejorar la experiencia del consumidor. Y la IA de Emoción de Affectiva se utiliza en la industria de los juegos, automotriz, robótica, educación y salud para aplicar la codificación facial y el análisis de emociones a partir de los datos faciales y de voz.

 16. Reconocimiento de Imagen

El reconocimiento de imágenes es el proceso que identifica y detecta un objeto o característica específica en una imagen digital o video. La inteligencia artificial está aprovechando cada vez más esta tecnología y brindando excelentes resultados.

La IA puede buscar fotos en las plataformas de redes sociales y compararlas con una amplia gama de conjuntos de datos para decidir cuáles son más relevantes durante las búsquedas de imágenes.

La tecnología de reconocimiento de imágenes también se puede utilizar para detectar placas de autos, diagnosticar enfermedades, analizar clientes y sus opiniones y verificar a los usuarios basándose en su rostro.

Clarifai proporciona sistemas de reconocimiento de imágenes para que los clientes detecten duplicados cercanos y encuentren imágenes similares que no hayan sido categorizadas.

SenseTime es uno de los líderes en esta industria y desarrolló una tecnología de reconocimiento facial que se puede aplicar a los pagos y análisis de fotografías que permiten la verificación de tarjetas bancarias y otras aplicaciones.

Finalmente, tenemos a GumGum cuya misión es utilizar tecnología de inteligencia artificial para desatar y potencializar el valor de las imágenes y de los videos que diariamente son producidos y subidos a internet.

 17. Automatización en Marketing

Hasta ahora, los equipos de Marketing se han beneficiado enormemente de la inteligencia artificial (IA) e, indudablemente, tienen mucha fe en la IA que se usa en esta industria por una buena razón. El 55% de los especialistas en marketing están seguros de que la IA tendrá un mayor impacto en su campo, que incluso el concepto como tal de ”las redes sociales”. ¡Vaya declaración!

La automatización del marketing permite a las empresas mejorar la interacción con su mercado meta y aumentar su eficiencia –características que suelen traducirse en un incremento exponencial de los ingresos de la compañía–. A su vez, utiliza software para automatizar la segmentación de sus públicos meta, la integración de los datos de sus clientes y el manejo de sus campañas; simplificando las tareas repetitivas, y permitiéndoles enfocarse en lo que mejor saben hacer ¡estrategias!

Uno de los líderes en el rubro del marketing digital es Adext, cuyo AMaaS (Audience Management as a Service) puede aumentar la eficiencia del gasto publicitario en más de 500%. Su AMaaS automatiza todo el proceso del manejo y optimización de las campañas digitales, realizando más de 480 ajustes diarios en cada anuncio para lograr optimizar en su máxima expresión las campañas. Además, administra los presupuestos dentro de múltiples plataformas y dentro de 20 grupos demográficos diferentes por anuncio.

Finalmente, espero te haya gustado este post y te sirva muchisimo.

saluda: Katerine ReMu.

VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)

HOLA BIENVENIDO/A HERMOSURA!! A CONTINUACIÓN TE PRESENTO UNA RECOPILACION DE ALGUNAS VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA IA Y ESPERO SEAN DE MUCHA AYUDA PARA TI!!.

Muchas personas empiezan a interesarse por este tema pero no saben realmente las ventajas y desventajas  que puede causar la Inteligencia artificial. Te lo explicare a continuación:

"La Inteligencia Artificial en un futuro no muy lejano podrá buscar soluciones para sanar enfermedades".

Ventajas de la Inteligencia Artificial

A continuación una lista de argumentos a favor de la IA, que fueron sacados de los libros de inteligencia artificial:

1. Con la inteligencia artificial, las posibilidades de error son casi nulas y se obtiene mayor precisión.
2. La inteligencia artificial encuentra aplicaciones en la exploración espacial. Los robots inteligentes pueden utilizarse para explorar el espacio. Son máquinas y por lo tanto tienen la capacidad de soportar el ambiente hostil del espacio interplanetario. Pueden adaptarse de tal manera que las atmósferas planetarias no afecten su estado físico y su funcionamiento.
3. Los robots inteligentes pueden ser programados para alcanzar los nadirs de la tierra. Pueden ser utilizados para cavar para combustibles. Pueden ser utilizados para fines de minería. La inteligencia de las máquinas puede ser aprovechada para explorar las profundidades de los océanos. Estas máquinas pueden ser útiles para superar las limitaciones que los humanos tienen.
4. Las máquinas inteligentes pueden reemplazar a los seres humanos en muchas áreas de trabajo. Los robots pueden hacer ciertas tareas laboriosas. Las actividades minuciosas, que han sido llevadas a cabo por los seres humanos pueden ser asumidas por los robots. Debido a la inteligencia programada en ellos, las máquinas pueden asumir mayores responsabilidades y pueden ser programadas para manejarse.
5. Los teléfonos inteligentes son el mejor ejemplo de inteligencia artificial. En la usabilidad como predecir lo que un usuario va a escribir y corregir los errores humanos en la ortografía, la inteligencia de la máquina está en el trabajo.Aplicaciones como Siri que actúan como asistentes personales, GPS y aplicaciones de Mapas que dan a los usuarios las mejores o las rutas más cortas a tomar, así como las estimaciones de tráfico y tiempo para llegar allí, utilizan la inteligencia artificial. Las aplicaciones en teléfonos o computadoras que predicen las acciones de los usuarios y también hacen recomendaciones que se adaptan a la elección del usuario, son aplicaciones de la IA. Así, vemos que la inteligencia artificial ha hecho la vida diaria mucho más fácil.
6. La detección de fraude en sistemas basados ​​en tarjetas inteligentes es posible con el uso de AI. También es empleado por las instituciones financieras y los bancos para organizar y gestionar los registros.
7. Las organizaciones utilizan avatares que son asistentes digitales que interactúan con los usuarios, ahorrando así la necesidad de recursos humanos.
8. Las emociones que a menudo interceptan el pensamiento racional de un ser humano no son un obstáculo para los pensadores artificiales. A falta del lado emocional, los robots pueden pensar lógicamente y tomar las decisiones correctas. Los sentimientos están asociados con estados de ánimo que afectan la eficiencia humana. Este no es el caso de las máquinas con inteligencia artificial.
9. La inteligencia artificial puede ser utilizada en la realización de tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo de manera eficiente.
10. Las máquinas inteligentes pueden emplearse para realizar ciertas tareas peligrosas.Pueden ajustar sus parámetros, tales como su velocidad y tiempo, y ser hechos para actuar rápidamente, no afectados por factores que afectan a los seres humanos.
11. Cuando jugamos un juego de computadora o manejamos un bot controlado por computadora, de hecho estamos interactuando con la inteligencia artificial. En un juego donde la computadora juega como nuestro oponente, es con la ayuda de AI que la máquina planea el juego se mueve en respuesta a la nuestra. Por lo tanto, el juego está entre los ejemplos más comunes de las ventajas de la inteligencia artificial.
12. AI también está trabajando en el campo de la medicina. Los algoritmos pueden ayudar a los médicos a evaluar a los pacientes y sus riesgos para la salud. Puede ayudarles a conocer los efectos secundarios que pueden tener varios medicamentos. Los simuladores de la cirugía utilizan la inteligencia de la máquina en la formación de profesionales médicos. La IA puede utilizarse para simular el funcionamiento cerebral y, por lo tanto, resulta útil en el diagnóstico y tratamiento de problemas neurológicos. Como en el caso de cualquier otro campo, las tareas repetitivas o que consumen mucho tiempo pueden ser manejadas a través de la aplicación de la inteligencia artificial.
13. Las mascotas robóticas pueden ayudar a los pacientes con depresión y también mantenerlos activos.
14. La radiocirugía robótica ayuda a conseguir la precisión en la radiación dada a los tumores, reduciendo así el daño a los tejidos circundantes.
15. La mayor ventaja de la inteligencia artificial es que las máquinas no requieren dormir o se rompe, y son capaces de funcionar sin parar. Pueden realizar continuamente la misma tarea sin aburrirse o cansarse. Cuando se emplean para llevar a cabo tareas peligrosas, se reduce el riesgo para la salud y la seguridad humanas.          DESVENTAJAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

     A continuación una lista de argumentos en contra de la IA:

1. Una preocupación importante con respecto a la aplicación de la inteligencia artificial es la ética y los valores morales. ¿Es éticamente correcto crear réplicas de seres humanos?¿Nuestros valores morales nos permiten recrear la inteligencia? La inteligencia es un regalo de la naturaleza.
2. Las máquinas pueden almacenar enormes cantidades de datos, pero el almacenamiento, acceso y recuperación no es tan efectivo como en el caso del cerebro humano. Pueden realizar tareas repetitivas durante mucho tiempo, pero no mejoran con la experiencia, como hacen los humanos. No son capaces de actuar de manera diferente a lo que están programados para hacer. Las máquinas pueden no ser tan eficientes como los humanos para alterar sus respuestas dependiendo de las situaciones cambiantes.
3. La idea de que las máquinas reemplacen a los seres humanos suena maravillosa. Parece que nos salvará de todo el dolor. ¿Pero es realmente emocionante? Ideas como trabajar sinceramente, con un sentido de pertenencia y con dedicación no tienen existencia en el mundo de la inteligencia artificial. Imagine a los robots que trabajan en hospitales. ¿Se los imagina mostrando el cuidado y la preocupación que los seres humanos? Debido a que los asistentes en línea (avatares) puede dar el tipo de servicio que un ser humano sería? Conceptos como el cuidado, la comprensión y la unidad no pueden ser entendidos por las máquinas, por lo que, siempre que sean inteligentes, siempre carecerán del toque humano.
4. Imagine máquinas inteligentes empleadas en campos creativos. ¿Crees que los robots pueden sobresalir o incluso competir con la mente humana en el pensamiento creativo o la originalidad? Las máquinas de pensamiento carecen de una mente creativa. Los seres humanos son intelectuales emocionales. Ellos piensan y sienten. Sus sentimientos guían sus pensamientos. Este no es el caso de las máquinas. Las habilidades intuitivas que poseen los seres humanos, la forma en que los humanos pueden juzgar basándose en el conocimiento previo, las habilidades inherentes que tienen, no pueden ser replicadas por las máquinas. Además, las máquinas carecen de sentido común.
5. Si los robots comienzan a reemplazar a los humanos en todos los campos, eventualmente llevarán al desempleo. La gente se quedará sin nada que hacer. Tanto tiempo vacío puede resultar en su uso destructivo. Las máquinas de pensamiento gobernarán todos los campos y poblarán las posiciones que ocupan los seres humanos, dejando a miles de personas desempleadas.
6. Si el control de las máquinas entra en las manos equivocadas, puede causar la destrucción. Las máquinas no pensarán antes de actuar. Por lo tanto, pueden ser programados para hacer las cosas mal, o para la destrucción masiva.
7. Aparte de todas estas desventajas de la IA, existe el temor de que los robots reemplacen a los humanos. Idealmente, los seres humanos deben seguir siendo los dueños de las máquinas.Sin embargo, si las cosas giran al revés, el mundo se convertirá en caos. Las máquinas inteligentes pueden ser más inteligentes que nosotros, podrían esclavizarnos y comenzar a gobernar el mundo.

Estos beneficios y maleficios de la inteligencia artificial son sin duda cosas que podrían pasar en nuestra vida diaria. Estos avances ya están siendo aplicadas a la realidad, algunas aplicaciones ya existen pero están en fase prueba. Imaginate que todo esté controlado por máquinas inteligentes, ¿Que es lo peor que puede pasar?

Actualización

El punto 2 de las desventajas se menciona que “la inteligencia artificial no mejora con la experiencia, como lo hacemos los seres humanos”. Lo cual hace algunos años era cierto, pero hoy en día esto es posible.

Actualmente, un sistema con inteligencia artificial tiene la capacidad de generar conclusiones y aprender, combinando conocimiento existente y experiencia nueva.

Si deseas profundizar en el tema te invito a que ingreses a los libros de IA para que aprendas más. 

Al igual te invito a que sigas leyendo mis post!! y espero te haya servido la informacion.

saluda : katerine Remu