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Tres ejemplos de uso de Inteligencia Artificial y Machine Learning

Por Impulso

[CONTENIDO NO EDITORIAL] El uso de la inteligencia artificial avanza exponencialmente año tras año. A continuación realizamos una introducción a la temática

Hoy en día – explica el historiador best-seller Yuval Noah Harari en su libro “21 lecciones para el Siglo XXI” – cerca de 1,25 millones de personas fallecen anualmente en accidentes de tránsito. Para tomar una dimensión de esta cifra, tengamos en cuenta que a noviembre de 2020 el Covid-19 – que que ha paralizado el mundo entero, y trastrocado todas nuestras costumbres – ,  ha provocado hasta el momento 1,30 millones de víctimas. Para los amantes de las comparaciones estadísticas, según el sitio oficial de la OMS, 17,5 millones son víctimas de accidentes cardiovasculares.

Volviendo a los autos, según La Administración Nacional de Seguridad de Tráfico  en Estados Unidos, el 31% de choques fatales se debe al alcohol, el 30% a velocidad excesiva, y el 21% a distracción de conductores. Es decir, al menos el 83% se debe a causas humanas.

Es por ello que Tesla y otras marcas avanzan con premura en busca del auto autónomo lo más perfecto posible, más allá del  riesgo de hackers, fallas de algoritmos y de sensores.

Es que la Inteligencia artificial salvará muchas vidas cuando se popularice la tecnología. En números concretos, se estima que preserverá a un millón de personas cada año.

Tal vez este sea uno de los ejemplos que mejor explican las ventajas de la inteligencia artificial sobre la del homo sapiens. Los algoritmos no se quedan dormidos, ni pierden reflejos, y mucho menos se emborrachan. El grado máximo de seguridad se alcanzará – dicen los especialistas- cuando todos los automóviles sean autónomos, y los algoritmos puedan comunicarse entre sí para prever las acciones del otro.  Las discusiones éticas exceden este artículo, y se pueden profundizar en el citado libro.

Es que la inteligencia artificial tiene a su favor el análisis de millones de datos en forma automática, el y el uso de “machine learning”

¿Cuánto tiempo lleva aprender a jugar ajedrez como un campeón?

¿Qué es machine learning? Nada mejor para explicarlo que un excelente ejemplo

En el año 2017, Alpha Zero, sistema creado por la división de Deep Mind de Google, arrasó con los sistemas campeones mundiales de Ajedrez, Shogi (Ajedrez japonés) y Go.  ¿Cómo logró tal proeza? Alpha Zero partió de reglas sencillas, y jugó millones de partidas contra sí mismo, aprendiendo en cada caso de los errores y los aciertos, dando por tierra a aquellas que niegan el valor de la experiencia. ¿Cuánto tiempo le demando este proceso  de aprendizaje en ajedrez? En tan solo 4 horas partió desde cero, hasta transformarse en el mejor jugador del mundo.

El análisis de su juego, llevó a Garry Kasparov a afirmar “No solo estas máquinas expertas autodidactas funcionan increíblemente bien, sino que también podemos aprender del nuevo conocimiento que producen “. 

Alpha Zero aprendió estrategias de juego que no estaban en ningún libro, y que inclusive estaban desaconsejadas, logrando ser eficaces y ganadoras. Te recomendamos la lectura del blog de Deep Mind para profundizar en la historia.

La definición formal de machine learning de Wikipedia, explica justamente que  “es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan”

¿Comprar o vender dólares? ¡Preguntale a tu algoritmo favorito!

Otro sector donde cada vez más se utiliza, es en las finanzas y en el trading.  Es que el análisis histórico y presente de millones de datos, permiten que se decodifiquen y se prevean  las tendencias del mercado mejor que cualquier experto financista.

Tal cual explican en la plataforma 8topuz.com, los algoritmos automáticos son el futuro del trading, ya que las soluciones de comercio automatizadas eliminan la toma de decisiones humanas, al efectuar decisiones automáticamente y tomar acciones sobre qué productos financieros comprar, mantener o vender, e inclusive abre la posibilidad de que los traders sin experiencia financiera puedan obtener ganancias.

Para finalizar, quienes mantienen una visión romántica del asunto creen que los algoritmos nunca entenderán las emociones humanas, quedando ese campo vedado a ellos, mientras que otros, como explica Noah Harari, dicen que es inevitable que los programas informáticos finalmente decodifiquen nuestros sentimientos aún mejor que las personas que más nos conocen.

 

 

 



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