Pilar Bernat

hace 4 años · 1 min. de lectura · ~10 ·

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Por qué la inteligencia artificial ha explotado en los últimos años si no es algo nuevo

Por qué la inteligencia artificial ha explotado en los últimos años si no es algo nuevo

WHAT IS AI?

SUPERVISED
LEARNING

UNSUPERWISED
LEARNING

SEMH-SUPERVISED
LEARNING

REINFORCEMENT
LEARNING

 

S-ALL APPROACH TOA!
El concepto de inteligencia artificial (IA) y el estudio de las redes neuronales tienen ya un largo recorrido dentro del mundo de la ingeniería; pero la explosión de los datos disponibles, de los millones y millones de datos que se están generando, en combinación con la Ley de Moore, nos ha llevado a que la capacidad de computar, de hacer algo útil con esos datos, se multiplique; y de ahí el crecimiento exponencial que se está viviendo

Así mismo, los avances que han tenido lugar en los últimos años en el campo de las redes neuronales, y sobre determinados soportes que permiten que esas redes sean más eficientes, ha desembocado en la proliferación de los usos, de la aplicación de la inteligencia artificial en diferentes campos.

A finales de 2019, Intel presentó a sus inversores su visión de la inteligencia artificial y utilizaban un símil interesante: “Hace 20 años aparecieron las empresas de Internet; entidades que fueron de nicho, que aprovecharon oportunidades en diferentes mercados y generaron negocios. Hoy cualquier compañía es una empresa de Internet; incorpora la Red de una forma u otra: en sus canales, en sus usos, en la relación con los clientes, con proveedores, etc. En el campo de la inteligencia artificial se está viviendo algo parecido; existen compañías especializadas, que tienen un conocimiento específico; pero en unos años, será imprescindible en todas las empresas”.


La calidad del producto depende de los datos utilizados en el entrenamiento


Para Norberto Mateos, director de Intel para España y Portugal, “algo que se debe de tener muy en cuenta es que hay muchas realidades en el ámbito de la inteligencia artificial y todas ellas pueden ser verdades. Por tanto, no se puede ni se debe simplificar; ya que entran muchos factores en juego; un ‘producto final’ depende de cómo se procesan las redes neuronales que se utilizan, los métodos de aplicación, el tiempo que se requiere para finalizar el desarrollo o el coste del mismo; se podría decir que cada caso, cada solución, cada resultado es distinto -afirma -; 

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