¿Que es la Inteligencia Artificial?

La creación de Inteligencia Artificial es una tarea complicada que requiere de conocimientos y talento, pero entender que es la IA, no es complicado.

Actualmente las IA existentes son ordenadores diseñados para resolver problemas, o, mejor dicho, están diseñados para hacer predicciones basándose en los datos de los que dispone (como el cerebro humano).

Pongamos un ejemplo: Introduces datos (como los números del 1 al 10) y le pides que haga un modelo (X + 1 empezando en el 0), y la Inteligencia Artificial hace una predicción. No es algo mágico, simplemente usa los datos que tiene para adivinar lo que va a suceder a continuación. Estos datos pueden ser introducidos manualmente o hacerlo automáticamente mediante una cámara con visión artificial, la cual identifique un a un pez en movimiento y envíe dicha información en forma de código (imagen o video) a la IA, para su procesado. 

La diferencia de la Inteligencia Artificial con otros programas de ordenador es que no hay que programarla específicamente para cada escenario. Enseñamos a la maquina o cómo algunos profesionales prefieren llamar: educamos y enseñamos a la máquina a pensar por si misma (Machine Learning, aprendizaje automático).

Dentro de ML también existe un subconjunto, una doctrina o creación para dotar a la máquina a aprender por sí misma (Deep Learning). El DL es un subconjunto dentro de las redes neuronales siendo el DL las capas originadas tras pasar un umbral de interpretación humana y por lo tanto entrando en un pensamiento profundo, inconsciente de la máquina, comúnmente llamado red neuronal profunda o DL.

Existen múltiples variantes de cada uno, se pueden definir de manera general de las siguientes maneras:

  • IA (Inteligencia Artificial): una máquina que es capaz de imitar el razonamiento humano.
  • ML (Machine Learning): un subconjunto de Inteligencia Artificial donde las personas «entrenan» a las máquinas para reconocer patrones basados en datos y hacer sus predicciones.
  • DL (Deep Learning): un subconjunto de ML en el que la máquina es capaz de razonar y sacar sus propias conclusiones, aprendiendo por sí misma.

 

NEUROGENESIS se pronuncia y escribe igual para los dos idiomas mas hablados del mundo, después del chino. Tanto en español como en Ingles el significado de NEUROGENESIS es el proceso por el cual se crean nuevas neuronas y esto y es precisamente este nombre la mejor manera de definir el trabajo base y el núcleo creativo del trabajo que investiga y desarrolla la compañía. Solo que en lugar de neuronas orgánicas estas son digitales, por lo tanto, su eficacia es del 100% en cuanto su acometido. Podríamos decir que una IA bien diseñada que toma sus decisiones de un dataset de extrema calidad y realizado a medida para dicho modelo es preciso y eficiente hasta el punto de no cometer errores. Habéis oído bien, el error humano desaparece de la ecuación, los procesos de trabajo para los que ha sido diseñado el modelo aprenden a optimizar después de cada acción hasta que alcanza el nivel óptimo de operatividad que será mejor o peor según el talento del creador de dicho modelo. Existe un estado del arte en todo esto, haciéndolo mitad técnico y mitad creativo. Cómo pintar un cuadro o tallar una figura. 

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