Las Top 10 Tendencias de la Inteligencia Artificial en 2018

El aprendizaje automático (ML) es la rama de la inteligencia artificial que se centra en dotar a las máquinas de la capacidad de aprender sin intervención ni programación humana. Actualmente hay varios tipos de plataformas de aprendizaje de máquinas disponibles para que las empresas y las empresas empiecen a sacar provecho de la IA. Los diferentes enfoques del aprendizaje automático serán probablemente comunes a lo largo de 2018, ya que los modelos de aprendizaje híbrido y profundo se combinan para tener en cuenta y modelar la incertidumbre. Las plataformas de aprendizaje de máquinas basadas en la nube y en el borde también serán probablemente más prolíficas y se adoptarán ampliamente a lo largo de 2018, a medida que estas tecnologías se abaraten tanto para los proveedores de servicios como para los usuarios finales.

2- Deep Neural Networks y Teoría del Deep Learning

Deep neural networks (DNNs) son redes neurales artificiales que contienen múltiples capas ocultas entre sus capas de entrada y salida, a veces denominadas redes neurales “apiladas”. El aprendizaje profundo es la rama del aprendizaje automático que se ocupa de las representaciones de datos de aprendizaje en lugar de los algoritmos específicos de la tarea. A pesar de su uso desde hace tiempo, las DNNs y la teoría del aprendizaje profundo han permanecido en gran medida en el misterio de los expertos. Sin embargo, nuevas investigaciones sugieren que este misterio podría estarse desentrañando y que pronto podríamos ver grandes saltos en el diseño y la arquitectura óptima de la red, así como un empuje para aumentar la transparencia en el proceso.

3- Visión Artificial

Ya este año ha habido algunos avances impresionantes en los sistemas de visión artificial en industrias como la fabricación, la agricultura, la energía y los servicios públicos. Con la inteligencia artificial, los sistemas de visión artificial estarán equipados con la capacidad de aprender de sus experiencias. Una de las áreas más emocionantes de la visión artificial y la IA es la de las redes de cápsulas, un nuevo tipo de red neural profunda que procesa la información visual de forma muy similar a como lo hace el cerebro humano, lo que les permite mantener relaciones jerárquicas. Se estima que esto podría mejorar la precisión de las tareas de identificación de imágenes hasta en un 50%, al tiempo que se necesitan menos datos para los modelos de formación.

4-IA Edge

Una de las diferencias más interesantes entre el cerebro humano y las herramientas de inteligencia artificial es el lugar en el que se realiza el “procesamiento”. Con la IA, la mayor parte del procesamiento y análisis se realiza en servidores en nube en lugar de en dispositivos periféricos debido a la gran potencia de datos y computación que requieren. En los humanos, sin embargo, estas funciones tienen lugar dentro de los propios cerebros, en el borde. Una de las formas en que la IA está siendo llevada a los dispositivos más avanzados es a través de los coprocesadores de la IA, que son capaces de ejecutar algoritmos de aprendizaje automático en el dispositivo o a través de mochilas portátiles como la memoria USB-3 de aprendizaje profundo de Movidius.

5- Interacción con el Cliente

El uso de la inteligencia artificial para la interacción con el cliente ya se ha convertido en una de las aplicaciones más populares para las tecnologías de inteligencia artificial y ML, y es probable que esta tendencia continúe en 2018 con más productos y aplicaciones potenciales disponibles con el tiempo. Según Gartner, más del 80% de todas las interacciones con los clientes serán gestionadas por una IA para el año 2020. Los robots de chat y los asistentes personales como Siri y Cortana también serán una gran parte del creciente mercado de la IA a lo largo de 2018 a medida que sus capacidades y aplicaciones mejoren y aumenten.

6-Big Data y Analytics

La capacidad de la IA para gestionar y interpretar grandes volúmenes de datos mucho más rápido y con mucha más precisión que los seres humanos es lo que la hace a un lado como una tecnología potencialmente revolucionaria. Con el continuo crecimiento de la Internet de los objetos vendrá un enorme aumento en la cantidad de datos que se recogen un número cada vez mayor de dispositivos conectados, así como la necesidad de una forma de procesar y analizar estos datos. La inteligencia artificial y las tecnologías de aprendizaje automático serán más esenciales que nunca para permitir que los datos se interpreten como algo procesable y significativo que se puede aprender sin necesidad de la intervención humana.

7- Reconocimiento del Lenguaje Natural

Uno de los mayores desafíos para las tecnologías de inteligencia artificial ha sido la interpretación de la intención a partir del lenguaje natural que utilizan los seres humanos. Cualquiera que haya experimentado alguna vez un asistente de llamadas automáticas que no pueda entender del todo lo que está diciendo comprenderá las frustrantes deficiencias de la IA conversacional. Sin embargo, esta insuficiencia podría estar a punto de cambiar y las implicaciones de una mejor IA conversacional son de gran alcance. Con compañías como Amazon experimentando con el reconocimiento del lenguaje y entrenando su producto Alexa para reconocer patrones de habla que podrían ser indicativos de suicidio, esta tecnología seguramente será un gran foco en 2018.

8- La Internet de las Cosas Inteligentes

Para hacer realidad el concepto de ciudad inteligente, los dispositivos de IoT tendrán que ser lo suficientemente inteligentes como para funcionar y mantenerse sin necesidad de intervención humana. La adopción generalizada de las tecnologías de IA, junto con la continua expansión de la Internet de los objetos, comenzará a construirse sobre los cimientos tecnológicos establecidos por las tecnologías asociadas anteriores. 2018 podría muy bien ser el año en que comencemos a ver tecnologías verdaderamente inteligentes trabajando al unísono para crear hogares y ciudades inteligentes. Si las tecnologías de IA realmente despegan en 2018, podrías estar viviendo en una ciudad inteligente antes de lo que piensas.

9- La IA Como Norma en el Lugar de Trabajo

Ya hay un gran número de negocios y empresas dentro de una gran variedad de industrias en todo el mundo que ahora están recurriendo a la inteligencia artificial y a las tecnologías de aprendizaje por máquina para realizar una miríada de diferentes funciones y aplicaciones en el lugar de trabajo. Con una base de productos en crecimiento y muchas más innovaciones en el horizonte, 2018 podría ser también el año en que la inteligencia artificial se convierta en una tecnología cotidiana para un gran número de empresas y organizaciones. A medida que sus usos y aplicaciones crecen, es de esperar que la IA aparezca en más y más lugares a lo largo de todos los días y de la vida empresarial durante 2018.

10- Ética y Responsabilidad

La ética y la responsabilidad a menudo sólo se mencionan brevemente en un debate sobre las aplicaciones de la inteligencia artificial en el lugar de trabajo. Sin embargo, a medida que crecen el poder computacional y las responsabilidades dadas a la IA, será necesario prestar más atención a las consideraciones éticas de la inteligencia artificial. ¿Quién es responsable de un accidente en el lugar de trabajo en el que una IA está haciendo lo que se ha dicho a sí misma, es la empresa o la propia IA responsable? A medida que la IA se hace más poderosa, será necesario responder a las cuestiones de ética y responsabilidad, lo que tal vez conduzca incluso a la creación de marcos normativos que garanticen el cumplimiento de normas éticas y de seguridad mínimas.