Plan de China de dominar escenario mundial de AI es factible

Plan de China de dominar escenario mundial de AI es factible

Con la idea de que la tecnología puede rehacer sectores enteros de la economía, así como la seguridad nacional, China está siendo invadida por enormes cantidades de dinero de compañías de Internet y de su Gobierno.

Sin embargo, en esta nueva carrera armamentista mundial, Estados Unidos también está presente en un esfuerzo similar, solo que China tiene tres ventajas: una gran cantidad ingenieros para diseñar el software, una base masiva en 751 millones de usuarios de Internet y, lo más importante, el apoyo del Gobierno, que incluye la entrega de datos de los ciudadanos, algo que en occidente no resulta sencillo.

El tema de los datos es fundamental, porque es así como los ingenieros de Inteligencia Artificial (IA) entrenan y prueban algoritmos para adaptarse y aprender nuevas habilidades sin necesidad de programadores humanos. La mayoría de las megaciudades chinas han creado institutos para IA, que  incluyen acuerdos para compartir datos.

Según Xu Li, que dirige Sense Time Group, fábrica de software de Inteligencia Artificial, comenta que ‘en China, la población es enorme, por lo que es mucho más fácil recopilar datos para cualquier escenario que se necesite. Cuando hablamos de datos, realmente la fuente de datos más grande es el Gobierno’.

El esfuerzo es de tal magnitud, que el país acaba de consagrar la búsqueda de la Inteligencia Artificial en una especie de constitución tecnológica nacional. Un plan estatal emitido en julio pide que la nación se convierta en el líder mundial de la industria para 2030. El Gobierno estima que cinco años  la industria aportará 400,000 millones de yuanes, es decir 59,000 millones de dólares a la actividad económica.

Los gigantes tecnológicos de China, particularmente Tencent y Baidu, se están subiendo a bordo.

Jiebo Luo, profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Rochester comentó que ‘el acceso a los datos siempre sido más fácil en China, pero ahora la gente en el Gobierno, las organizaciones y las empresas han reconocido el valor de los datos. Mientras puedan encontrar a alguien en quien confiar, están dispuestos a compartirlos’.

En tanto esto ocurre en China, en el Reino Unido, por ejemplo, DeepMind, el laboratorio de AI de Alphabet de Google, ha trabajado durante casi dos años para acceder a los registros médicos del Servicio Nacional de Salud, para una aplicación de diagnóstico. La agencia tuvo que iniciar un juicio para utilizar 1.6 millones de registros de pacientes. El mes pasado, el principal guardián de la privacidad en el Reino Unido declaró que el juicio viola las leyes británicas de protección de datos, lo que pone en tela de juicio su futuro.

En contraste con esto, en la primera Cumbre de Ecología de Datos Médicos y de Salud, Los funcionarios de la ciudad compartieron 80 exabytes de videos de ecografía cardiaca, según una compañía que participó. Con el conjunto masivo de datos, algunas de las empresas tenían la tarea de construir una herramienta de AI que pudiera identificar enfermedades del corazón, idealmente a tasas superiores a  las de los expertos médicos.

Además, el Gobierno reveló en 2015 que estaba construyendo una base de datos nacional que marcaría a los ciudadanos respecto a la confidencialidad, lo que a su vez alimentaria a sus niveles de crédito. El año pasado el primer ministro de China Li Keqiang, dijo que el 80% de los datos de la nación estaban en manos públicas y que se abrirían al público con la promesa no específica de proteger la privacidad.

Ante todo esto, algunos investigadores disipan la idea de que los datos puedan ser la panacea. Las operaciones avanzadas AI, como DeepMind, a menudo se basan en datos simulados, explicó el cofundador Demis Hassabis durante un viaje a China. DeepMind utiliza los videojuegos Atari para entrenar su sistema. Los ingenieros que construyen el software autodistribuidor del coche, lo prueban con frecuencia de esta manera, simulando situaciones en la carretera o choques virtuales.

Volviendo a China, el país está ganando terreno al producir más ingenieros de alto nivel que desarrollen algoritmos de AI para compañías estadounidenses y, cada vez más para China. Las universidades chinas y las firmas privadas están recurriendo activamente investigadores de AI de todo el mundo y recuperando talento de alto valor que ahora está en el extranjero.

Según comentó Qi Li, uno de los principales ejecutivos de Microsoft que regresa a China a liderar al gigante en AI, ‘China tiene ventajas estructurales porque puede adquirir más y mejores datos para impulsar el desarrollo de AI, debemos tener la oportunidad de liderar el mundo’.

Con información de Bloomberg

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Chatbots en mensajería móvil, entre la eficiencia y frustración

Chatbots en mensajería móvil, entre la eficiencia y frustración

Mientras que el uso de la Inteligencia Artificial permite que los bots aprendan y desarrollen sus capacidades, es importante que las empresas definan estos límites desde el principio para que los clientes no se sientan frustrados.

También es vital que se ofrezcan formas alternativas de comunicación para el tipo de consultas que los bots no son capaces de abordar.

‘El uso de chatbots en mensajería móvil inevitablemente usurpará a los centros de llamadas como la norma en atención al cliente, pero las empresas deben tener cuidado de no exagerar las capacidades de sus bots’, así lo menciona Alan Bukrinsky, Director Ejecutivo de LivePerson Latam, proveedor de soluciones empresariales de mensajería online y móvil en la nube.

El ejecutivo menciona que durante demasiado tiempo, los consumidores han sido sometidos a la prueba de tener que esperar en la línea telefónica durante largos períodos para ser atendidos. Sin embargo, añade, cuando se integra con la mensajería móvil, los bots proporcionan una forma sencilla y fácil de comunicarse con las marcas y tarde o temprano, será una forma de vida normal.

Bukrinsky identifica los tres principales puntos de dolor que el uso de bots en la mensajería móvil puede abordar no sólo para los consumidores y marcas, sino también para el personal de servicio al cliente:

 

1. Personal de servicio al cliente: El beneficio para el personal de servicio al cliente es que, en primer lugar, los chatbots están capacitados para responder consultas simples y rutinarias de clientes, lo que alivia su carga de trabajo considerablemente. Una vez que un bot ha dirigido una consulta a un agente de servicio al cliente, la plataforma de mensajería móvil permite que el agente aborde la consulta en su propio tiempo, lo que garantiza que la respuesta no sea apresurada y sea abordada más eficazmente para resolver el problema.

2. Marcas: El uso de bots en mensajería móvil es beneficioso para las marcas porque agiliza la experiencia de los usuarios y les permite una mayor flexibilidad, pero también quita la carga del personal de servicio al cliente y les permite responder a consultas de manera más efectiva para producir una mejor experiencia del cliente.

3. El Consumidor: Anteriormente, la única forma en que un consumidor podía interactuar con una marca era a través del centro de llamadas o del sitio web; hoy, el uso de chatbots en mensajería móvil les permite comunicarse con una marca cuando quieran y como quieran.

El ejecutivo comenta que desarrollar bots más fáciles de usar ayudaría a elevar las tasas de preferencia entre los consumidores. Al respecto, Bukrinsky destaca que es substancial que los bots sean entrenados para:

  • ser mejores en reconocer la intención de las preguntas de los clientes
  • proporcionar una transferencia más homogénea a los agentes humanos de servicio al cliente.

‘Los consumidores no quieren estar frustrados porque, por ejemplo, han tenido que repetirse varias veces antes de que el bot reconozca que es incapaz de responder a su pregunta y los transfiere a un ser humano. Ellos quieren tener la paz mental que viene con ser notificado de que su consulta ha sido reconocida y se tratará a la brevedad’, explica el directivo.

Finalmente, Bukrinsky aconseja a las empresas que están considerando el uso de bots en mensajería móvil, que establezcan desde el principio las expectativas de los clientes, esto es crítico, ya que así se aseguran que los usuarios no se confundan alrededor de las capacidades del bot.

‘Si una empresa afirma que un cliente puede resolver todas las posibles consultas con su bot, la probabilidad es que esto dará lugar a una gran cantidad de clientes enojados. Mientras que el uso de la Inteligencia Artificial permite que los bots aprendan y desarrollen sus capacidades, es importante que las empresas definan estos límites desde el principio para que los clientes no se sientan frustrados. También es vital que se ofrezcan formas alternativas de comunicación para el tipo de consultas que los bots no son capaces de abordar’, concluye Bukrinsky.

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La inteligencia artificial no compite con la creatividad

La inteligencia artificial no compite con la creatividad

Alfonso Muñoz, experto en ciber seguridad y líder de investigación en BBVA Innovation for Security, comenta que será “hasta dentro de 40 y 120 años que la inteligencia artificial (IA), pueda sustituir los trabajos de las personas, porque los algoritmos que se utilizan son muy específicos. Puede que una máquina haga una barra de pan o un poema, pero a diferencia del cerebro humano, la misma máquina no sabe hacer las dos cosas”.

“Existe un elemento clave, que es la creatividad, y al día de hoy, dudo que la IA pueda reproducirlo”. El mismo Alfonso Muñoz, dice que no sabe si el ser humano será capaz de controlar la IA, y que discrepa de quienes piensan que “las máquinas van hacer el trabajo de las personas”.

Muñoz pone por ejemplo el sector bancario, donde “no podemos utilizar IA para conceder créditos, porque los algoritmos no tienen la capacidad de razonar las operaciones, sólo muestran relaciones de datos”.

El investigador comenta que “la gente cree que enseñas a la máquina a  hacer algo y te despreocupas, y eso es falso porque el sistema necesita actualización y retroalimentación. Si te olvidas que estos aspectos el trabajo no vale para nada”.

Con información de elEleconomista.es

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Zuckerberg y Musk se confrontan ante los peligros de la IA

Zuckerberg y Musk se confrontan ante los peligros de la IA

Elon Musk, fundador y director de Tesla Motors y Space X, solicitó a los gobernadores de Estados Unidos ‘una regulación proactiva frente al desarrollo sin control de la inteligencia artificial, que es una amenaza a la existencia de nuestra civilización’. Además aseguró que ‘hasta que la gente no vea a los robots matar a personas por la calle no se entenderán los peligros de la inteligencia artificial’.

Por el contrario, Mark Zuckerberg, CEO de Facebook y uno de los paradigmas de la revolución tecnológica, dijo el sábado pasado, respecto a las declaraciones de Musk: ‘No lo entiendo. Es algo realmente negativo y, de alguna manera, bastante irresponsable. Estaba hablando de la regulación, algo que tilda de cuestionable, porque frenará el desarrollo de la inteligencia artificial’.

‘Creo que las personas con una visión tan negativa tratan siempre de exponer casos apocalípticos’, comentó Zuckerberg.

Además, comentó que ‘los accidentes de tráfico son una de las causas principales de mortalidad y si la inteligencia artificial puede remediarlo, creo que será una mejora increíble’, indicó el fundador de Facebook como haciendo un guiño al principal discurso de Tesla y su proyecto de conducción semiautomática Autopilot.

Musk respondió de forma categórica y directa a través de Twitter, la red social preferida del empresario: ‘Ya hablé con Mark sobre esto. Su conocimiento sobre el tema es limitado’.

Stephen Hawking también alertó sobre el riesgo al que se enfrenta la humanidad si dejamos que las compañías sigan avanzando sin control en el desarrollo del inteligencia artificial.

Zuckerberg concluyó que ‘cada vez que oigo a algunas personas decir que la inteligencia artificial va a dañarlos en el futuro, pienso que la tecnología puede ser usada generalmente para cosas buenas y malas, y necesitas ser cuidadoso al desarrollarla en lo que vas a crear y cómo se va a usar’.

Con información de El País

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China planea ser líder en inteligencia artificial en 2030

China planea ser líder en inteligencia artificial en 2030

El Gobierno chino ha lanzado un plan para convertirse en país líder en el campo de la inteligencia artificial (AI) hacia 2030 para aplicar esta tecnología a la industria, la planificación urbana, la agricultura o la defensa, informó hoy el oficial Diario del Pueblo.

La estrategia, aprobada por el Consejo de Estado (Ejecutivo), establece que la producción de tecnología relacionada con la AI alcance los 22.000 millones de dólares en 2020, los 60.000 millones en 2025 y los 147.000 millones en 2030.

Esto colocará a China “en el nivel de los países líderes en este sector y su aplicación”, según el medio oficial.

Según la firma de consultoría PricewaterhouseCoopers, este plan podría contribuir a un aumento del 26 por ciento en el PIB de China, la segunda economía mundial.

El anunció oficial ha causado gran expectación en el sector tecnológico y ha motivado que las acciones de las empresas relacionadas con la inteligencia artificial aumentaran hoy un 1,25 por ciento en la Bolsa de Shanghái, informó la agencia oficial Xinhua.

En los últimos meses, las noticias sobre inteligencia artificial se han multiplicado en la prensa china, desde el desarrollo de vehículos sin conductor por firmas locales como el buscador de internet Baidu al desarrollo de robots y de asistentes de internet parecidos al Siri desarrollado por Apple.

EFE

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Infor Anuncia la Plataforma Coleman de IA

Infor Anuncia la Plataforma Coleman de IA

Infor, proveedor líder de software empresarial atractivo, específico por industria y desarrollado en la nube, anuncia “Coleman”, una plataforma de inteligencia artificial (IA), específica por industria para las aplicaciones Infor CloudSuiteTM.

Una plataforma integral que opera debajo de la superficie de las aplicaciones, Coleman utiliza los datos con un poderoso “machine learning” para optimizar los procesos como gestión de inventario, ruteo de transporte y mantenimiento predictivo. Coleman también brinda recomendaciones por medio de IA y aconseja a los usuarios a tomar decisiones más inteligentes en forma más rápida.

Asimismo, Coleman actúa como un socio inteligente de IA, optimizando el trabajo de los usuarios. Coleman utiliza un proceso natural de reconocimiento de idioma y de imágenes para chatear, escuchar, hablar y reconocer imágenes que ayudan a las personas a utilizar la tecnología en forma más eficiente.

Coleman desarrolla una relación conversacional con el usuario que puede incluirse en Infor Ming.le, una plataforma social de colaboración o una interface conversacional sintética. La eficiencia del usuario aumenta, como muestran los estudios, donde se aprecia que los humanos pueden hablar y escuchar 3 y 4 veces más palabras por minuto de las que pueden escribir en una computadora, smartphone o tableta. Para el procesamiento de amplia cantidad de datos en Infor CloudSuite, Coleman automatizó la búsqueda y recolección de funciones, lo que puede tomar un 20 por ciento en el tiempo de trabajo semanal de los usuarios, aumentando considerablemente la productividad.

“Infor ha dedicado mucho tiempo a automatizar procesos que siguen reglas claras, como procesos contables y de manufactura. Estamos ahora optimizando machine learning y el acceso a grandes cantidades de datos para ayudar a los usuarios con procesos menos estructurados como decisiones complejas, conversaciones y predicciones”, afirma Charles Phillips, CEO de Infor.

Coleman ayuda a optimizar el potencial de trabajo humano en cuatro maneras:

  • Conversacional – las interacciones son más eficientes y naturales, y brindan una mejor experiencia al usuario.
  • Expansión – sirven como socio para amplificar el trabajo
  • Automatización – administra tareas de bajo valor como tareas repetitivas para permitir un trabajo más valioso.
  • Consejo – brinda visión inteligente para ayudar al usuario en la toma de decisiones.

“Coleman es tan poderoso porque toma los datos críticos del negocio existentes en Infor CloudSuite, junto con datos de proveedores, logística y finanzas de la Red de Comercio de GT Nexus y la analiza con el poder de la computadora en la escala híper de la nube,” afirma Duncan Angove, Presidente Infor.

Algunos de los ejemplos que el usuario puede preguntar a Coleman:

— “Coleman, ¿cuál es el balance de las cuentas pagas de la empresa ACME?”

— “Coleman, ¿cuál es la mejor oferta para este cliente?”

— “Coleman, ¿quién es el vendedor de la cuenta ABC Labs?”

— “Coleman, ¿qué precio debo pagar por esta habitación de hotel?”

— “Coleman, ¿cuál es la venta mensual para la región X este año?”

— “Coleman, ¿cuantos días libres me quedan?”

— “Coleman, crear una requisición para el ítem 4321”

— “Coleman, aprobar la promoción de la enfermera Jones”

Los elementos de Coleman ya están disponibles, tanto como gestión de inventario predictivo para la salud, gestión de optimización de los precios en hospitality y pronostico, planeación de clasificaciones, y gestión de promociones para retail. En el año que viene Infor espera introducir Coleman a las aplicaciones de Infor CloudSuite.

 

“Coleman” es en honor a una pionera “STEM”

El nombre “Coleman” fue seleccionado en honor a Katherine Coleman Johnson, una física y matemática cuyos cálculos críticos ayudaron a que el hombre llegue a la luna.

Coleman sobresalió en matemática desde chica, superando los obstáculos de la segregación para lograr ser parte esencial de Programa Espacial de los EEUU. Katherine, cuya historia se detalló en el film “Talentos Ocultos” (Hidden Figures), recibió la Medalla Presidencial de la Libertad. Ella tiene pasión por STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) y es una inspiración para las generaciones actuales de ingenieros y científicos.

La familia de Katherine Johnson comentó: “Es un honor y estamos muy entusiasmados que Infor haya elegido a nuestra antecesora para representar innovación, poder analítico y el continuo impulso por la excelencia. Ella simboliza para muchos la resiliencia, el coraje y la promesa de lo que se puede lograr. Para Katherine Coleman Johnson, el valor está en el conocimiento que se comparte, no en lo que se sabe”.

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Inteligencia artificial elevará 14% el PIB mundial en 2030

Inteligencia artificial elevará 14% el PIB mundial en 2030

El Producto Interno Bruto (PIB) mundial será un 14% mayor en 2030 gracias a la inteligencia artificial (IA) y sus efectos en la productividad y en el consumo, según un estudio de la consultora PwC.

Esto supone un incremento adicional en la economía mundial de 15.7 billones de dólares, de los que 6.6 billones de dólares se deberán al aumento de la productividad y 9.1 billones de dólares al consumo.

PwC estima que el impacto en la productividad de las empresas se deberá a la automatización de procesos y el uso de las tecnologías de inteligencia aumentada y asistida.

En cuanto al consumo, la IA tendrá un papel importante por la existencia de productos y servicios ‘de mucha mayor calidad y más personalizados’.

Norteamérica y China serán las regiones más beneficiadas en términos de crecimiento, con aumentos en sus PIB del 14.5% y un 26.1%, respectivamente.

En cuanto a Europa del Sur, el estudio cifra el incremento en un 11.5%.

Los sectores de salud y automoción son en los que la inteligencia artificial tendrá un mayor efecto.

EFE

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Inteligencia artificial, la siguiente disrupción tecnológica

Inteligencia artificial, la siguiente disrupción tecnológica

La Inteligencia artificial tiene su origen en 1936 cuando Alan Turing, considerado como el padre de la inteligencia artificial, diseñó una máquina capaz de implementar cualquier cálculo que hubiera sido formalmente definido, pilar esencial para que un dispositivo pueda adaptarse a distintos escenarios y ‘razonamientos’.

Turing ya estaba haciendo la pregunta: ¿pueden las computadoras pensar? Y su búsqueda dio lugar a la Prueba de Turing, que dicta que una computadora sólo puede ser verdaderamente inteligente, o decir ‘pensar’, si un interrogador humano no puede distinguirla, a través de la conversación.

Desde la irrupción de Siri de Apple hasta el surgimiento de los automóviles autónomos de Google, la inteligencia artificial vive un acelerado desarrollo. La tendencia indica que el impacto de la inteligencia artificial en los negocios y la vida cotidiana será tan importante e impactante como lo fue la ola de digitalización que vivimos.

La concepción que la ciencia ficción retrataba de la inteligencia artificial estaba marcada por robots con características humanas, sin embargo hoy en día dicha imagen se ha modificado para abarcar cualquier proceso, desde los algoritmos de búsqueda de Google a Watson de IBM y hasta armas autónomas.

La inteligencia artificial hoy en día se conoce como AI, ya que está diseñada para realizar una tarea estrecha (por ejemplo, sólo reconocimiento facial o sólo búsquedas en Internet o sólo conducir un automóvil). Sin embargo, el objetivo a largo plazo de muchos investigadores es crear AI general (AGI o AI fuerte). Mientras que la IA estrecha puede superar a los humanos en lo que su tarea específica es, como jugar ajedrez o resolver ecuaciones, AGI superaría a los seres humanos en casi todas las tareas cognitivas.

La Inteligencia Artificial o AI, por sus siglas en inglés (Artificial Intelligence) es la tecnología que busca replicar las capacidades del cerebro humano en un sistema electrónico diseñado por el hombre.

En general, un sistema de inteligencia artificial busca que un hardware, software, robots y/o asistente virtual, realice de forma sistemática actividades que realiza un ser humano, en forma más efectiva y eficiente.

 

Componentes de la Inteligencia Artificial

Un sistema de inteligencia artificial debe funcionar bajo reglas delimitadas cuya principal labor es la de aprender.

Para que el aprendizaje se dé es necesario que existan tres ejes:

  1. Eje de Procesamiento Semántico. Comprensión de mensajes que entran al sistema, estos se encuentran en cualquier léxico estructurado, por lo que es capaz de entender un idioma, un lenguaje computacional o una cadena de datos.
  2. Eje de Procesamiento Cognitivo. Conocimiento a través de las facultades intelectuales del sistema. Entendimiento de los mensajes en el contexto de la relación y capacidad de razonamiento con base en interacciones.
  3. Eje de Procesamiento Pedagógico. Capacidad del sistema de ejecutar la misión para la que fue concebido y adquirir conocimiento basado en la experiencia acumulada de las interacciones realizadas.

Valor de Negocio de la IA

Las áreas de negocio e iniciativas donde actualmente invierten las empresas de avanzada son:

  • Procesos de Desarrollo de Proyectos.
  • Identificar productos o mercados.
  • Anticipar oferta.
  • Anticipar demanda.
  • Conectar oferta con la demanda.
  • Asistente Virtual de FAQ’s.
  • Procesos Productivos
  • Mejorar los procesos productivos.
  • Reducir errores.
  • Optimizar mantenimiento preventivo.
  • Automatizar almacén.
  • Mejorar procesos de capacitación.
  • Mejorar evaluación de desempeño.
  • Asistente Virtual de Help Desk.
  • Procesos Comerciales y de Servicio
    • Predecir ventas.
    • Predecir soporte y mantenimiento.
    • Personalizar la oferta de valor.
    • Apoyar equipos de venta.
    • Administrar procesos comerciales.
    • Asistente Virtual de servicio.
  • Procesos de Logística y Entrega
    • Mejorar la experiencia de usuario.
    • Tomar decisiones documentadas.
    • Personalizar recomendaciones.
    • Optimizar canales de distribución.
    • Optimizar logística.
    • Asistentes Virtuales de soporte.

 

Xpectus una plataforma disruptiva de Inteligencia Artificial

20132927_10154424580581792_1613875054_oEl pasado jueves, Metrics, consultora mexicana especializada en desarrollo de tecnología y relaciones públicas digitales, presentó Xpectus, una herramienta de profiling para identificación y análisis de stakeholders de interés basada en un sistema de gamification, y al bot Patronum, un asistente virtual que se encarga de gestionar y asistir en las tareas cotidianas de las empresas.

Es un asistente basado en algoritmos de inteligencia artificial que ayuda en la toma de decisiones con base en gustos y preferencias.

El 85% de los errores humanos impactan la calidad y el servicio a clientes, por lo que Patronum permite reducir dicho impacto al procesar tareas diarias y cotidianas sin la necesidad de depender de la conexión con un humano.

Durante la presentación, Javier Murillo, Presidente del Consejo y Fundador de Metrics, señaló que Xpectus es la próxima disrupción tecnológica en México con la que da inicio la evolución de la Inteligencia Artificial al desarrollo de la empresa humana.

Patronum hace un análisis del entorno para resolver problemas específicos de procesos de diferentes áreas de la empresa. Es una herramienta que lleva a la práctica resolviendo tareas cotidianas, a las plataformas de Microsoft e IBM, por lo que ambas marcas se han asociado con Metrics para apoyar a Xpectus con Patronum.

La presentación de la herramienta fue el marco para que Metrics compartiera los casos de negocio de empresas como Lala y Manpower.

Por su parte Ximena Céspedes, CEO de Metrics Digital, señaló que Patronums nace por la necesidad que la misma empresa tenía de automatizar la creación de contenidos y generación de reportes estratégicos de comportamiento de las diversas campañas de comunicación digital que operan, lo que permite tomar decisiones de manera oportuna.

En un mundo altamente digitalizado donde los clientes requieren una respuesta inmediata a sus problemas, Patronum opera 24/7 ofreciendo una solución a los problemas sin la necesidad de la intervención humana.

Con información de Metrics to Index SAPI

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Inteligencia artificial es nuestra mayor amenaza.- Elon Musk

Inteligencia artificial es nuestra mayor amenaza.- Elon Musk

En una reunión con gobernadores en Estados Unidos, Elon Musk, Director ejecutivo de Tesla, el fabricante de autos eléctricos y cohetes espaciales, advirtió que deben estar preocupados por los peligros potenciales del aumento de la inteligencia artificial y se pidió la creación de un organismo regulador para guiar el desarrollo de la poderosa tecnología.

En esta reunión se mostraron los peores escenarios para la inteligencia artificial, tecnología que amenazará todos los trabajos humanos y que incluso podría desencadenar una guerra. ‘Es el mayor riesgo que enfrentamos como civilización’, comentó.

Musk ayudó a crear OpenAI, un grupo de investigación sin fines de lucro comprometido con el desarrollo seguro de la tecnología. Sugirió a los gobernadores de Estados Unidos que una agencia reguladora es necesaria para comenzar a ganar la penetración en el desarrollo rápido de inteligencia artificial, seguido por instalar regulaciones al respecto.

“En este momento el gobierno ni siquiera tiene una visión, una vez que haya conciencia, la gente estará muy asustada, como debería de ser”, comentó Musk.

Con información de MarketWatch.

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Machine Learning, perspectivas y aplicaciones actuales

Machine Learning, perspectivas y aplicaciones actuales

Las tecnologías de Machine Learning as a Service (MLaaS) o aprendizaje automático como servicio, generarán un crecimiento global desde los 614.3 millones de dólares hasta los 3.755 millones de dólares entre 2015 y 2021.

Lo anterior supone un crecimiento medio anual del 43.7% durante dicho periodo, de acuerdo con un estudio reciente elaborado por Markets&Markets.

Machine Learning nació como una idea ambiciosa de la Inteligencia Artificial (IA) en la década de los 60.  Lo que esta rama pretendía estudiar era el reconocimiento de patrones (en los procesos de ingeniería, matemáticas, computación, etc.) y el aprendizaje por parte de las computadoras.

Los investigadores estaban ávidos por encontrar una forma en la cual las computadoras pudieran aprender únicamente basándose en datos. En los años 90, se convierte en una disciplina por sí sola. Ahora, el principal objetivo del Machine Learning es abordar y resolver problemas prácticos en cualquier disciplina.

 

¿Cuáles son sus perspectivas y aplicaciones actuales?

Para el consumidor moderno, Machine Learning es un facilitador clave de muchas de sus tareas cotidianas. Desde servicios de traducción, a predicciones climáticas, hasta adivinar lo que los usuarios quieren con base en sus actividades recientes; las prestaciones que ofrece son incomparables. En lo que respecta a los negocios, muchas compañías han empezado a incorporar esta tecnología a sus sistemas operativos, con grandes expectativas de mejorar y automatizar sus procesos.

De acuerdo con la encuesta Global Digital IQ de 2017, 54% de las organizaciones entrevistadas están haciendo inversiones significativas en IA y se prevé que ese porcentaje incremente a 63% en menos de tres años.

Dado que Machine Learning es un sistema basado en el procesamiento y análisis de datos que son traducidos a hallazgos, se puede aplicar a cualquier campo que cuente con bases de datos lo suficientemente grandes.

De momento, algunos de sus usos más populares y desarrollados son:

  • Clasificación de secuencias de DNA
  • Predicciones económicas y fluctuaciones en el mercado bursátil
  • Mapeos y modelados 3D
  • Detección de fraudes
  • Diagnósticos médicos
  • Buscadores en Internet
  • Sistemas de reconocimiento de voz
  • Optimización e implementación de campañas digitales publicitarias

Un ejemplo del último punto es ADEXT, una plataforma de IA que, con tecnología Machine Learning, es capaz de crear, implementar, analizar, y aprender, para así optimizar campañas digitales en los principales medios de Internet.

Gracias a sus algoritmos inteligentes es capaz de detectar patrones de éxito de campañas digitales alrededor del mundo, para tomar las decisiones de inversión más redituables, optimizando el presupuesto y dirigiéndolo únicamente a los medios que más ventas generen.

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