Inteligencia Artificial: Aplicaciones y Desafíos

Edimer David Jaramillo

2024-06-05

¿Cambio de paradigma?

“El 66% de los líderes dice que no contrataría a alguien sin habilidades en inteligencia artificial.”

“El 71% dice que preferiría contratar a un candidato con menos experiencia y con habilidades de IA que a un candidato con más experiencia sin ellas.”

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

“Sistemas que, dado un objetivo, perciben su entorno, interpretan los datos recopilados, razonan para derivar conocimiento y deciden las mejores acciones para lograr la meta.” The European Commission’s, 2018.

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

“La inteligencia artificial es el último invento que la humanidad necesitará hacer.” Nick Bostrom, 2015.

⏳HISTORIA DE LA IA: De los griegos a nuestros días

A hombros de gigantes…

Los Griegos: Cuna de la civilización

Herón de Alejandría

Alan Turing el genio

“¿Pueden las máquinas pensar?” Alan Turing, 1950.

“Una computadora merecería ser llamada inteligente si pudiera engañar a un humano haciéndole creer que es humano.” Alan Turing, 1950.

Líderes de la IA en la actualidad

📕 CONCEPTOS CLAVES EN IA: El auge de las ciencias de la computación

Ciencias de la Computación

IA vs IAG (Inteligencia Artificial General)

IA

Sistemas que perciben, interpretan y aprenden desde los datos.
Estos sistemas se destacan por ejecutar tareas específicas.
Ejemplos:
- Asistentes de voz
- Reconocimiento facial
- Motores/sistemas de recomendación
- Robots industriales

IAG

Inteligencia o forma de razonamiento igual a superir al promedio de la inteligencia humana.
Estos sistemas se destacan por resolver múltiples tareas.
Ejemplos:
- Carros autónomos
- AlphaGo
- IA Generativa como ChatGPT (Large Language Models - LLMs) y DALL-E 3.

Subdominios de la IA y áreas relacionadas

Aprendizaje automático: sistemas que aprenden desde los datos para realizar predicciones e inferencia.
- Deep Learning: uso de redes neuronales para resolver problemas más complejos.
Robótica: sistemas que interactúan con el entorno físico.
Representación de conocimiento y razonamiento: comunicacón entre sistemas de IA.
Visión artificial: sistemas de IA para clasfificación de imágenes, detección de objetos, reconocimiento facial, etc.
Procesamiento del lenguaje natural: sistemas que analizan y entienden el lenguaje humano (texto y voz).

Subdominios

Disciplinas relacionadas

Machine Learning

⚠️ LIMITACIONES DE LA IA: Alcances y desafíos

¿Qué es capaz de hacer la IA?

Predicciones e inferencia:
- Ejemplos: predicción de clima, predicción de precios de mercado, recomendación de libros, etc.
Reconocimiento de patrones:
- Ejemplos: reducción de dimensionalidad, segmentación o clusterización, detección de anomalías, etc.
Optimización:
- Ejemplos: medidores inteligentes de consumo de energía, rutas inteligentes en la cadena de suministro, optimización de tráfico terrestre y aéreo, etc.
Automatización:
- Ejemplos: clasificación de documentos, vehículos no tripulados para monitoreo de cultivos, fumigación aérea con drones, etc.

Usos potenciales

Limitaciones de la IA ✌️🕊🏳️🌈☮

Habilidades sociales: inteligencia emocional, empatia
Sesgos (parcialidad): sesgos de género, sesgos raciales, xenofobia, etc.
Nuevos escenarios del mundo real
Datos
Interpretabilidad (Mapping the Mind of a Large Language Model, Visualize Models with Model Explorer)
Arquitecturas unificadas o estandarizadas (Managing extreme AI risks amid rapid progress)