En este tutorial procuraremos realizar una Introducción al aprendizaje profundo ( deep learning ) para que puedas entender como función y su potencial para aplicación en la toma de decisiones.
Introducción al aprendizaje profundo
Introducción
Este tutorial procura proporcionar una introducción a los algoritmos de aprendizaje profundo y sus aplicaciones en diversos campos de actividad. El tutorial cubrirá los fundamentos del aprendizaje profundo, incluyendo su funcionamiento subyacente, arquitecturas de redes neuronales y marcos populares utilizados para su implementación.
Además, discutiremos algunos de los tipos más comunes de modelos de aprendizaje profundo y exploraremos aplicaciones del mundo real de estas técnicas para resolver problemas complejos
El aprendizaje profundo es una herramienta esencial para la ciencia de datos y el aprendizaje automático porque permite descubrir patrones ocultos en grandes conjuntos de datos. Comprender los fundamentos de los algoritmos de aprendizaje profundo permite identificar problemas adecuados que se pueden resolver con el aprendizaje profundo, que luego puedes aplicar a tus propios proyectos o investigaciones.
Aprender deep learning puede ser increíblemente beneficioso. No solo puede ayudarte a seguir siendo competitivo y a trabajar de forma más eficiente, sino que también puedes aprovechar el aprendizaje profundo para identificar nuevas oportunidades y crear aplicaciones innovadoras. El aprendizaje profundo es una habilidad invaluable que puede ayudarte a lograr este objetivo.
Acerca de este tutorial
Este tutorial te introducirá en los fundamentos del aprendizaje profundo, incluido su funcionamiento subyacente y las arquitecturas de redes neuronales. También aprenderás sobre los diferentes tipos de modelos de aprendizaje profundo y sus aplicaciones en diversos campos. Además, obtendrás experiencia práctica en la construcción de modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
Este tutorial está dirigido a cualquier persona interesada en comprender los fundamentos de los algoritmos de aprendizaje profundo y sus aplicaciones. Lo hemos adecuado para para lectores de nivel principiante a intermedio, y no es necesario tener experiencia previa con el aprendizaje profundo o la ciencia de datos.E
¿Qué es el aprendizaje profundo / Deep Learning?
El aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático de vanguardia basada en el aprendizaje de representación. Este potente enfoque permite a las máquinas aprender automáticamente representaciones de características de alto nivel a partir de datos. En consecuencia, los modelos de aprendizaje profundo logran resultados de vanguardia en tareas desafiantes, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.
Los algoritmos de aprendizaje profundo utilizan una red neuronal artificial, un sistema informático que aprende características de alto nivel a partir de datos aumentando la profundidad (es decir, el número de capas) de la red. Las redes neuronales están parcialmente inspiradas en las redes neuronales biológicas, en las que las células de la mayoría de los cerebros (incluido el nuestro) se conectan y trabajan juntas. Cada una de estas células de una red neuronal se denomina neurona.
Aprendizaje Automático vs Aprendizaje Profundo
aprendizaje profundo – Machine Learning vs Deep Learning : Fuente:Cyberclick
El aprendizaje automático (machine learning en inglés) es un campo de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las máquinas aprender a partir de datos y tomar decisiones basadas en patrones encontrados en esos datos. El aprendizaje automático se puede dividir en dos grandes categorías: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.
Por otro lado, el aprendizaje profundo (deep learning en inglés) es una rama del aprendizaje automático que se enfoca en el desarrollo de redes neuronales artificiales profundas. Estas redes neuronales están diseñadas para procesar datos con múltiples capas de abstracción, permitiendo así que las máquinas puedan reconocer patrones y tomar decisiones más complejas.
En resumen, el aprendizaje profundo es una subcategoría del aprendizaje automático que se enfoca en el desarrollo de redes neuronales profundas, mientras que el aprendizaje automático es un campo más amplio que incluye una variedad de técnicas y algoritmos que permiten a las máquinas aprender a partir de datos.
Redes neuronales superficiales y profundas
En general, la mayoría de las redes neuronales constan de los siguientes componentes básicos:
Capa de entrada: Aquí es donde las observaciones de entrenamiento se introducen en el modelo. El número de nodos de esta capa es igual al número de características de entrada.
Capas ocultas: son las capas intermedias entre las capas de entrada y salida. Aquí es donde la red neuronal aprende sobre las relaciones e interacciones de las variables introducidas en la capa de entrada. Cada capa oculta consta de varios nodos, y el número de capas ocultas puede variar en función de la complejidad del problema.
Capa de salida: es la capa donde se extrae la salida final como resultado de todo el procesamiento que tiene lugar dentro de las capas ocultas. El número de nodos de esta capa depende del tipo de problema que se esté resolviendo.
Nodo: un nodo, también llamado neurona, en una red neuronal es una unidad computacional que toma uno o más valores de entrada y produce un valor de salida.
Una red neuronal superficial es una red neuronal con un número reducido de capas, a menudo sólo una o dos capas ocultas. Las redes neuronales poco profundas suelen utilizarse para tareas sencillas, como la regresión o la clasificación. A continuación se muestra una red neuronal superficial sencilla con una capa oculta. Las dos variables de respuesta, x1 y x2, alimentan los dos nodos, N1 y N2, de la única capa oculta, que generan la salida.
Rede Neuronal simples
A diferencia de las redes neuronales poco profundas, las redes neuronales profundas (densas) constan de varias capas ocultas. Cada capa contiene un conjunto de neuronas que aprenden a extraer determinadas características de los datos. La capa de salida produce los resultados finales de la red. La imagen siguiente representa la arquitectura básica de una red neuronal profunda con n capas ocultas.
aprendizaje profundo – Rede Neuronal Profunda
Las capas ocultas adicionales de una red neuronal profunda le permiten aprender patrones más complejos que una red neuronal superficial.
En consecuencia, las redes neuronales profundas son más precisas, pero también más caras de entrenar desde el punto de vista computacional que las redes neuronales superficiales.
Por lo tanto, las redes neuronales profundas son preferibles para aplicaciones complejas del mundo real en tiempo real, como la previsión de series temporales multivariantes, el procesamiento del lenguaje natural, la previsión en tiempo real o la predicción de plazos de entrega.
¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?
En su nivel más básico, el aprendizaje profundo funciona tomando datos de entrada e introduciéndonos en una red de neuronas artificiales.
Cada neurona recibe la información de la capa anterior y la utiliza para reconocer patrones en los datos. A continuación, las neuronas asignan un peso a los datos de entrada y hacen predicciones sobre la salida.
La salida puede ser una clase o etiqueta, como en el caso de la visión por ordenador, donde se puede querer clasificar una imagen como gato o perro.
Componentes importantes de una red neuronal profunda:
Propagación hacia adelante: en este proceso, la entrada se pasa hacia adelante de una capa de la red a la siguiente hasta que pasa a través de todas las capas y llega a la salida.
Propagación hacia atrás: se trata de un proceso iterativo que utiliza una regla en cadena para determinar la contribución de cada neurona a los errores en la salida. A continuación, los valores de error se propagan a través de la red y los pesos de cada neurona se ajustan en consecuencia.
Optimización: esta técnica se utiliza para reducir los errores generados durante la retropropagación en una red neuronal profunda. Para optimizar la red se pueden utilizar varios algoritmos, como Adam y el descenso de gradiente estocástico.
Función de activación: se aplican a la salida de cada neurona de una red neuronal para introducir no linealidad en el modelo. Las funciones de activación más comunes son la función sigmoidea, tanh, softmax y ReLu (unidades lineales rectificadas).
Función de pérdida: se utilizan para medir el rendimiento de una red neuronal tras la retropropagación y la optimización. Las funciones de pérdida más comunes incluyen el error cuadrático medio (MSE) y la entropía cruzada categórica dispersa.
Al combinar todos estos componentes, el aprendizaje profundo es capaz de tomar entradas complejas y producir predicciones fiables para una grand variedad de tareas.
Algoritmos de aprendizaje profundo
Los algoritmos de aprendizaje profundo más populares son los siguientes:
Redes neuronales convolucionales (CNN): se utilizan para el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos y la clasificación.
Redes neuronales recurrentes (RNN): se utilizan para el modelado de secuencias, como la traducción de idiomas y la generación de textos.
Redes de memoria larga a corto plazo (LSTM): se utilizan para tareas como el reconocimiento de la escritura y la predicción del precio de las acciones.
Otros algoritmos de aprendizaje profundo menos comunes pero aún potentes son las redes generativas adversariales (GAN), los autocodificadores, el aprendizaje por refuerzo, las redes de creencias profundas (DBN) y el aprendizaje por transferencia. Las GAN se utilizan para la generación de imágenes, la síntesis de texto a imagen y la coloración de vídeos. Los autocodificadores se utilizan para la compresión de datos y la reducción dimensional. El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático en el que los agentes aprenden a realizar tareas interactuando con el entorno. Las DBN se utilizan para el aprendizaje no supervisado de características. Y el aprendizaje por transferencia permite reutilizar los modelos entrenados en un problema para otro.
Con la capacidad de procesar grandes cantidades de datos y crear modelos precisos, estos algoritmos de aprendizaje profundo están revolucionando la forma en que utilizamos la inteligencia artificial.
Implementación en TensorFlow
No es posible cubrir todos los algoritmos de aprendizaje profundo en un solo tutorial, ¡ya que eso requeriría un libro entero o un conjunto de libros! Sin embargo, vamos a proporcionar una visión general del proceso mediante la implementación de una de las populares redes neuronales profundas en este tutorial: Redes Neuronales Convolucionales (CNNs).
Las CNN son un tipo de arquitectura de aprendizaje profundo que resulta especialmente adecuada para tareas de procesamiento de imágenes. Requieren grandes conjuntos de datos para ser entrenados, y uno de los conjuntos de datos más populares es el conjunto de datos MNIST. Este conjunto de datos consiste en un conjunto de dígitos dibujados a mano y se utiliza como referencia para tareas de reconocimiento de imágenes.
Implementar una red neuronal convolucional (CNN) en el conjunto de datos MNIST tiene varias ventajas. El conjunto de datos es popular y fácil de entender, lo que lo convierte en un punto de partida ideal para quienes se inician en el aprendizaje profundo. Además, dado que el objetivo es clasificar con precisión imágenes de dígitos manuscritos, las CNN son una elección natural. En las siguientes secciones, proporcionaremos una guía paso a paso para implementar CNNs en el conjunto de datos MNIST utilizando TensorFlow.
Primero, vamos a importar las librerías necesarias:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
A continuación, cargaremos el conjunto de datos MNIST y normalizaremos sus valores para que estén comprendidos entre 0 y 1. Para ello, haremos lo siguiente:
Ahora definiremos la arquitectura del modelo de nuestra CNN. Para ello utilizaremos la clase Sequential de TensorFlow y añadiremos capas a nuestra red.
Añadiremos las capas en el siguiente orden:
La primera capa es una capa convolucional, con 32 filtros de tamaño 3×3 cada uno, y una función de activación ReLU (Rectified Linear Unit). Como entrada, esta capa toma los datos de la imagen en forma de 28×28 píxeles con 1 canal de color.
La segunda capa es una capa de agrupación máxima, que reduce el número de parámetros tomando el valor máximo en cada ventana de 2×2 píxeles.
La tercera capa es una capa de aplanamiento, que convierte los datos de la imagen agrupada en un vector unidimensional.
Las capas cuarta y quinta son capas densas, con 128 neuronas y 10 neuronas respectivamente, que utilizan funciones de activación ReLU y softmax respectivamente. La salida de la última capa es la etiqueta predicha para cada imagen del conjunto de datos.
A continuación, vamos a entrenar nuestro modelo para dos épocas. El número de épocas para entrenar es normalmente más alto, pero como puede ser computacionalmente intensivo, lo dejaremos en dos para este tutorial.
Una vez completado el entrenamiento, podemos empezar a utilizar el modelo para hacer predicciones sobre nuevos datos no vistos.
Hemos realizado con éxito una implementación paso a paso de CNNs en el conjunto de datos MNIST utilizando TensorFlow.
Puedes expandir este tutorial para cubrir casos más complejos que puedan estar más asociados a temáticas de las que puedas necesitar.
Conclusión
Este tutorial ofrece una introducción completa a los algoritmos de aprendizaje profundo, detallando los diferentes componentes que conforman estas redes neuronales artificiales y las múltiples tareas a las que se aplican. Además, proporciona una guía paso a paso para implementar una red neuronal convolucional (CNN) en el conjunto de datos MNIST utilizando TensorFlow, una de las bibliotecas más populares para la implementación de modelos de aprendizaje profundo.
El aprendizaje profundo se ha convertido en una tecnología clave en la era moderna de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Estos algoritmos permiten a las máquinas aprender a partir de datos y tomar decisiones complejas en una variedad de tareas, como la clasificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, la predicción de series de tiempo y la robótica, entre otros.
Dominar el aprendizaje profundo y su implementación en la vida real es esencial para aquellos que buscan incursionar en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Con la comprensión de cómo implementar redes neuronales profundas, los profesionales pueden crear modelos más complejos y sofisticados que pueden resolver problemas difíciles en una amplia gama de industrias.
En conclusión, este tutorial es una herramienta valiosa para cualquier persona interesada en aprender sobre los fundamentos del aprendizaje profundo y cómo implementar una red neuronal convolucional utilizando TensorFlow. Al adquirir estas habilidades, puedes estar a la vanguardia del desarrollo de modelos potentes con una amplia gama de aplicaciones en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
La inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo rápidamente en una parte importante de la sociedad y transformará muchos aspectos de la vida cotidiana. Desde la atención médica hasta la educación, la IA tiene el potencial de revolucionar la forma en que vivimos y trabajamos.
En este articulo vamos a analizar una pregunta muy interesante ¿Se puede hackear la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) suele basarse en sistemas basados en software que pueden aprender y tomar decisiones a partir de datos que pueden tener distintas fuentes.
hackear la inteligencia artificial – La inteligencia artificial está por todos los lados : Fuente:Foto de Andrea De Santis en Unsplash
La aplicación de estos sistemas (correctamente) tiene el potencial de transformar muchas industrias, desde la sanidad a las finanzas o el transporte. Pero, como cualquier software/hardware/sistema, las soluciones de IA son vulnerables a los ataques de los piratas informáticos.
hackear la inteligencia artificial – Hack Inteligencia Artificial
Hackeando una inteligencia artificial
Una de las formas principales, y más utilizadas, en que los sistemas de IA pueden ser atacados es a través de lo que generalmente se define como envenenamiento de datos o Data Poisoning. El envenenamiento de datos implica la manipulación de los datos utilizados por la IA para ser entrenada con el fin de afectar a las futuras decisiones que tomará. Por ejemplo, un atacante podría insertar datos incorrectos o engañosos en un conjunto de datos utilizado para entrenar un sistema de detección de fraudes, con el fin de hacer que el sistema no detecte transacciones fraudulentas.
hackear la inteligencia artificial – Data Poisoning Source: Information Matters
Otra forma de atacar los sistemas de IA es mediante ataques adversarios. Estos ataques consisten en añadir pequeñas cantidades de ruido o distorsión a una entrada, como una imagen o un archivo de audio, con el fin de engañar a un sistema de IA para que lo clasifique erróneamente.
hackear la inteligencia artificial – Adversarial Attacks AI : Fuernte :Toward Data Science
Por ejemplo, un atacante puede añadir pequeñas distorsiones a una señal de stop en una imagen para que un vehículo autónomo la clasifique erróneamente como una señal de ceda el paso.
Los sistemas de IA también pueden ser atacados mediante el robo de modelos, que consiste en aplicar ingeniería inversa a un modelo de aprendizaje automático para robarlo. Esto puede hacerse utilizando consultas al modelo y analizando las respuestas, con el fin de deducir cómo funciona el modelo.
hackear la inteligencia artificial – Robo de modelos : Fuente: rmlSecutiry
Por último, pero no por ello menos importante, los sistemas de IA pueden ser atacados a través de la inversión de modelos, que consiste en utilizar la salida de un sistema de IA para invertir la ingeniería de la entrada.
hackear la inteligencia artificial – Inversión de modelo – Fuente: Rstudio
Por ejemplo, un atacante podría utilizar la salida de un sistema de diagnóstico médico para deducir el historial médico o el estado de salud de un paciente.
¿Como proteger la inteligencia artificial?
Para hacer frente a estos riesgos de seguridad, es importante diseñar los sistemas de IA teniendo en cuenta la seguridad desde el diseño y a través del uso de los datos, en lo que podríamos llamar seguridad por diseño, confianza cero y enfoque centrado en los datos.
Esto incluye la aplicación de fuertes medidas de seguridad como el cifrado, los controles de acceso y los sistemas de detección de intrusos. También implica diseñar sistemas de IA transparentes y explicables, de modo que sea más fácil identificar cuándo se ha manipulado o puesto en peligro el sistema.
Además, en lugar de adoptar únicamente medidas reactivas, hay varias medidas preventivas y de seguridad que pueden tomarse para mejorar la protección de los sistemas de IA frente a los ataques, como:
Calidad y validación de los datos: Una de las mejores formas de protegerse contra los ataques de envenenamiento de datos es asegurarse de que los datos utilizados para entrenar los sistemas de IA sean de alta calidad y estén validados exhaustivamente. Para ello se pueden utilizar técnicas como la limpieza de datos, la creación de perfiles de datos y la verificación de datos.
Actualizaciones y parches periódicos: es importante mantener los sistemas de IA al día con los últimos parches y actualizaciones de seguridad, con el fin de protegerse contra las vulnerabilidades que pueden ser explotadas por los atacantes.
Cifrado y controles de acceso: Los sistemas de IA deben diseñarse con fuertes controles de acceso y cifrado, con el fin de proteger contra el acceso no autorizado o la manipulación. Esto puede incluir técnicas como el cifrado de datos en reposo y en tránsito, controles de acceso basados en funciones y permisos, y autenticación multifactor.
Detección predictiva de intrusiones y respuesta: Los sistemas de IA deben estar equipados con capacidades de detección y respuesta a intrusiones con capacidad predictiva, con el fin de detectar y responder a los ataques en tiempo real. Esto puede incluir técnicas como el análisis de registros, la supervisión del tráfico de red y la detección de anomalías.
Explicabilidad y transparencia de los modelos: Los sistemas de IA deben diseñarse para ser transparentes y explicables, de modo que sea más fácil identificar cuándo se ha manipulado o comprometido el sistema. Esto puede incluir técnicas como la interpretabilidad del modelo, la transparencia algorítmica y la detección de sesgos.
Supervisión e intervención humanas: Por último, es importante contar con la supervisión e intervención humanas para supervisar y controlar el comportamiento de los sistemas de IA. Esto puede incluir técnicas como los sistemas «human-in-the-loop», la toma de decisiones automatizada con revisión humana y los marcos éticos de la IA.
Conclusiones
En resumen, hay varias medidas preventivas y de seguridad que pueden adoptarse para proteger los sistemas de IA de los ataques. Entre ellas se incluyen garantizar la calidad y validación de los datos, actualizaciones y parches periódicos, encriptación y controles de acceso, detección y respuesta ante intrusiones, explicabilidad y transparencia de los modelos, y supervisión e intervención humanas. Mediante la aplicación de estas medidas, las organizaciones pueden ayudar a proteger sus sistemas de IA de los ataques y garantizar su seguridad.
En resumen, hay varias medidas preventivas y de seguridad que pueden adoptarse para proteger los sistemas de IA de los ataques. Entre ellas se incluyen garantizar la calidad y validación de los datos, actualizaciones y parches periódicos, cifrado y controles de acceso, detección y respuesta ante intrusiones, explicabilidad y transparencia de los modelos, y supervisión e intervención humanas. Mediante la aplicación de estas medidas, las organizaciones pueden ayudar a proteger sus sistemas de IA de los ataques y garantizar su seguridad.
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Si te has pregunta ¿Que es artifact? Te podemos decir que es la nueva aplicación de Los fundadores de Instagram, Kevin Systrom y Mike Krieger, que dejaron Facebook en septiembre de 2018, varios años después de la adquisición de su compañía. En ese momento, anunciaron que se tomarían un tiempo para explorar su curiosidad y creatividad. Ahora, regresan al panorama tecnológico con Artifact, una aplicación diseñada para la lectura de noticias.
Que es artifact
¿Que es artifact?
Artifact es interesante por varias razones. En primer lugar, los fundadores tienen una gran reputación y crearon una aplicación muy popular que sigue siendo relevante muchos años después de su creación. Además, la elección del ámbito de la lectura de noticias es importante porque este hábito está perdiendo relevancia para las generaciones más jóvenes y muchas personas optan por dejar que las noticias les encuentren o les sean filtradas a través de las redes sociales.
Luego, la aplicación presenta una lista personalizada de noticias y pide al usuario que seleccione las que le interesan para ir dando forma a sus recomendaciones. La aplicación utiliza machine learning para refinar las recomendaciones del usuario, lo que incluye una parte personal en función de los artículos que cada usuario lee o selecciona, y otra social en función de lo que leen sus amigos o contactos en la aplicación. También permite ver lo más leído en la red del usuario, así como analíticas personales para ver sobre qué temas o medios se lee más. Además, durante la lectura, permite descartar medios con los que no se quiere encontrarse.
Que es artifact
Uso de Artifact
La aplicación no requiere identificación para su uso, aunque ofrece la opción de introducir el número de teléfono para almacenar el perfil y las preferencias del usuario para su uso en otros dispositivos.
En general, Artifact es una aplicación interesante que merece ser probada, especialmente debido a la reputación de sus fundadores. Sin embargo, la aplicación se enfrenta a la duda fundamental de si puede crear un hábito en los usuarios que parecen leer cada vez menos noticias y centrarse en vídeos cortos y formatos de fácil digestión. La mayoría de los usuarios ya tienen hábitos de lectura de noticias consolidados con otras herramientas, por lo que cambiar a Artifact puede resultar difícil. No obstante, la funcionalidad de la aplicación es valiosa y se puede considerar como una opción adicional para complementar las herramientas de lectura de noticias existentes.
La automatización y la inteligencia artificial (IA) son tecnologías disruptivas, con una ración de innovación y una velocidad muy altas, con el potencial de revolucionar muchas industrias, y cambiar en el proceso, la forma en que vivimos y trabajamos.
A medida que las máquinas y los algoritmos se vuelven más capaces de realizar tareas que antes se consideraban dominio exclusivo de los humanos, es importante considerar el impacto sobre el empleo y las capacidades humanas.
En este artículo, intentaré tao analizar y proporcionar una visión general del impacto potencial que la automatización y la IA podrían tener en el empleo, incluyendo el desplazamiento de puestos de trabajo, los cambios en la demanda de ciertos tipos de habilidades, y su más que potencial impacto en las poblaciones más vulnerables con menos acceso a la educación y la tecnología.
También discutiré los pasos que se pueden dar para mitigar los impactos negativos y la importancia de considerar estos impactos a medida que la sociedad avanza en el desarrollo y despliegue de estas tecnologías.
I. Definición de automatización e IA
La automatización se refiere al uso de tecnología, como ordenadores y robots, para realizar tareas que antes realizaban los humanos, mientras que la inteligencia artificial (IA) es un subconjunto de la automatización que implica el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas y la toma de decisiones.
II. Perspectiva general de las posibles repercusiones sobre el empleo y las capacidades humanas
La automatización y la IA tienen el potencial de tener un impacto significativo en el empleo en un futuro muy próximo.Hemos visto en el último año, hemos visto una explosión de la aplicación de las tecnologías de IA en varios campos como la generación de imágenes, texto y música.
Por un lado, la automatización y la IA podrían provocar el desplazamiento de puestos de trabajo, ya que las máquinas y los algoritmos son capaces de realizar tareas que antes hacían los humanos, lo que provocaría una disminución de la demanda de determinados tipos de empleos y una reducción de los salarios de los trabajadores en esos campos.
Por otro lado, la IA podría provocar una disminución de la demanda de determinados tipos de competencias humanas, como el trabajo repetitivo o rutinario, y un gran aumento de la demanda de otras competencias, como la programación, el análisis de datos y la IA/aprendizaje automático.
También existen preocupaciones éticas sobre su impacto en habilidades humanas como la creatividad, el pensamiento crítico y la resolución de problemas, lo que podría llevar a una disminución del nivel general de habilidades necesarias en diferentes campos tradicionalmente asociados a los humanos.
Además, las poblaciones vulnerables, como los trabajadores poco cualificados y los de los países en desarrollo, pueden verse desproporcionadamente afectadas por el desplazamiento de puestos de trabajo y tener dificultades para adquirir nuevas competencias que les permitan adaptarse a la evolución del mercado laboral.
III. Desplazamiento del empleo
La automatización y la inteligencia artificial (IA) tendrán sin duda un impacto significativo en el mercado laboral que provocará el desplazamiento de empleo de ciertos tipos de trabajadores cuyas tareas son más podadas (repetitivas) al ser sustituidas por la IA. En esta sección, intentaré examinar cómo la automatización y la IA podrían provocar el desplazamiento de puestos de trabajo, y qué sectores y puestos de trabajo se verán probablemente más afectados. Paralelamente, exploraré algunas soluciones posibles y potenciales para mitigar los efectos negativos del desplazamiento de puestos de trabajo causado por este conjunto de tecnologías.
automatización y la inteligencia artificial
i. Cómo la automatización y la IA podrían provocar el desplazamiento de puestos de trabajo
La automatización y la IA conducirán al desplazamiento de puestos de trabajo de varias formas aún por identificar plenamente. A medida que las máquinas y los algoritmos se vuelvan más y más avanzados y sean capaces de realizar tareas que antes hacían los humanos, podemos esperar una disminución progresiva de la demanda de ciertos tipos de puestos de trabajo. Esto ocurrirá horizontalmente en sectores como el manufacturero, donde los robots y la tecnología de automatización se utilizan cada vez más para realizar tareas como el ensamblaje y la soldadura. Además, la automatización y la IA podrían provocar el desplazamiento de puestos de trabajo en industrias de servicios como el transporte, donde los coches autoconducidos y los drones podrían sustituir potencialmente a los conductores y pilotos humanos.
Otra forma en la que la automatización y la IA podrían provocar el desplazamiento de puestos de trabajo es a través de la automatización de ciertas tareas dentro de algunos empleos. Por ejemplo, el trabajo de un representante de atención al cliente podría automatizarse parcialmente mediante el uso de chatbots con IA, lo que provocaría una disminución de la demanda de representantes de atención al cliente. Como resultado de estos cambios, podría haber varios impactos en los puestos de trabajo, como una disminución de los salarios de los trabajadores en los campos afectados por la automatización y la IA. Esto podría llevar a dificultades financieras para las personas que se ven desplazadas de sus puestos de trabajo, y que pueden tener dificultades para encontrar un nuevo empleo o adquirir nuevas habilidades que les permitan adaptarse al cambiante mercado laboral.
ii. Impacto potencial sobre los salarios y las oportunidades de empleo en sectores específicos
Fabricación: Las tecnologías de automatización, como los robots y los sistemas de automatización, se utilizan cada vez más en la industria manufacturera para realizar tareas como el ensamblaje, la soldadura y el embalaje. Esto podría acabar provocando el desplazamiento de puestos de trabajo para los trabajadores de estos campos de actividad. Transporte: Los coches autoconducidos y los drones pueden tener el potencial de sustituir a los conductores y pilotos humanos, lo que llevaría a una reducción del número de oportunidades de empleo en estos campos. Comercio minorista: Las tecnologías de automatización, como los sistemas de autofacturación y los sistemas de gestión de inventarios, podrían acabar afectando a los trabajadores del comercio minorista. Atención al cliente: El uso de chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA podría afectar jon oportunidades para los representantes de servicio al cliente. Introducción de datos: La automatización y el software impulsado por IA podrían afectar a las personas que trabajan en la entrada de datos y el procesamiento de datos.
iii. Posibles soluciones.
Políticas gubernamentales, como programas de reciclaje y educación para los trabajadores, y políticas de apoyo a los trabajadores y las comunidades afectadas por el desplazamiento de puestos de trabajo. Invertir en investigación y desarrollo para mejorar la automatización y la tecnología de IA de manera que se creen nuevos puestos de trabajo y oportunidades. Animar a las empresas a invertir en sus plantillas y a prepararse para los cambios que traerán consigo la automatización y la IA.
IV. Impacto en las competencias humanas
A medida que la automatización y la IA siguen avanzando, se hace más importante considerar el impacto potencial sobre la demanda de competencias humanas. En esta sección, trataré de explorar cómo la IA podría conducir a una disminución de la demanda de ciertos tipos de habilidades humanas y al aumento potencial de la demanda de otros tipos de habilidades. También consideraré las posibles preocupaciones éticas asociadas a la posible disminución del uso de capacidades humanas como la creatividad y el pensamiento crítico a medida que empiecen a ser sustituidas por funciones más basadas en las máquinas.
i. Cómo la IA podría provocar una disminución de la demanda de determinados tipos de competencias humanas
Se espera que la IA provoque un descenso gradual (también rápido, pero no del 100%, ya que aún carece de cierta calidad y fiabilidad) de la demanda de determinados tipos de capacidades humanas. Por ejemplo, a medida que las máquinas mejoren en la realización de ciertas tareas que requieren un trabajo repetitivo o rutinario, la demanda de personas con esas habilidades podría llegar a disminuir. Otro ejemplo sería el de industrias como la fabricación, el transporte y el servicio al cliente, que ya están experimentando un aumento de la automatización, lo que ya ha provocado una importante disminución de la demanda de aquellos trabajadores que realizan tareas repetitivas y de escaso valor añadido, como el trabajo en cadenas de montaje y las operaciones en centros de llamadas. Además, la automatización también podría reducir la necesidad de ciertos tipos de trabajo manual, como la introducción de datos y la contabilidad, lo que podría afectar a los empleos de muchos trabajadores poco cualificados. En el transporte, aunque todavía no afecta directamente, el auge de los vehículos autónomos podría acabar provocando una gran disminución de los conductores humanos.
ii. El aumento potencial de la demanda de otros tipos de cualificaciones
Aunque he abordado en primer lugar el impacto negativo de estas tecnologías en la oferta de empleo, también se espera que pueda producirse un aumento de la demanda de otros tipos de habilidades, como las relacionadas con la programación, el análisis de datos y el aprendizaje automático, impulsado por la necesidad de los empleadores de un nuevo conjunto de habilidades y conocimientos. A medida que las máquinas y los algoritmos se vuelvan más avanzados, habrá una creciente necesidad de profesionales que puedan diseñar, programar y mantener este tipo de sistemas y tecnologías. Además, otros muchos puestos de trabajo requerirán el uso de la analítica de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, lo que exigirá personas con las habilidades técnicas y los conocimientos necesarios para manipular y analizar cómo aplicar estas tecnologías para aportar valor añadido a las empresas.
iii. Preocupaciones éticas sobre el impacto en capacidades humanas como la creatividad y el pensamiento crítico
La aplicación actual de la IA en el último año ya ha generado muchas preocupaciones y sospechas éticas, la mayoría de ellas asociadas a los derechos de propiedad intelectual, pero que sin duda se ampliarán a medida que la IA se aplique cada vez en más sectores de actividad.
Por ejemplo, a medida que las máquinas y los algoritmos mejoren en la realización de tareas, la necesidad de habilidades humanas como la creatividad, el pensamiento crítico y la resolución de problemas puede llegar a disminuir, lo que a su vez podría conducir a una disminución del nivel general de habilidades necesarias, que en última instancia afectaría a la capacidad de nuestra sociedad para innovar y adaptarse a nuevos retos, o disminuyendo la motivación para seguir cursos educativos más creativos y formaciones asociadas a actividades creativas.
Además, si competencias humanas como la creatividad, el pensamiento crítico y la resolución de problemas no se valoran o recompensan en el mercado laboral, puede disuadirse a las personas de desarrollarlas, lo que podría tener consecuencias negativas a largo plazo para la sociedad.
Conclusión
En conclusión, la automatización y la IA son tecnologías en rápida evolución que tienen el potencial de afectar significativamente al empleo y a las capacidades humanas. Por un lado, podrían provocar el desplazamiento de puestos de trabajo y la disminución de la demanda de determinados tipos de empleo, especialmente en sectores como la fabricación, el transporte, el comercio minorista, el servicio de atención al cliente y la introducción de datos.
Por otro lado, la IA podría provocar un aumento de la demanda de determinadas competencias, como la programación, el análisis de datos y la IA/aprendizaje automático. Las poblaciones vulnerables, incluidos los trabajadores poco cualificados y los de los países en desarrollo, pueden verse desproporcionadamente afectados. Es importante tener en cuenta el impacto potencial sobre las capacidades humanas, como la creatividad, el pensamiento crítico y la resolución de problemas.
Para mitigar los efectos negativos del desplazamiento de puestos de trabajo, las políticas gubernamentales, la inversión en I+D y el desarrollo de la mano de obra por parte de las empresas podrían desempeñar un papel crucial.
Los aspectos más destacados son:
La inteligencia artificial desempeña un papel cada vez más importante en diversos sectores, como la sanidad, las finanzas y el comercio minorista.
La IA es capaz de analizar grandes cantidades de datos y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en ellos, lo que la convierte en una valiosa herramienta para las empresas que buscan obtener una ventaja competitiva.
Sin embargo, la IA también plantea problemas éticos, como la privacidad y la responsabilidad.
Los gobiernos y las organizaciones están tomando medidas para regular la IA y garantizar que se utilice de forma responsable y ética.
Un ejemplo de esta regulación es el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea, que establece directrices sobre cómo las empresas deben recopilar, almacenar y utilizar los datos.
Otro ejemplo es la Partnership on AI, una organización sin ánimo de lucro que reúne a empresas, académicos y defensores para desarrollar directrices éticas para la IA.
A pesar de estos esfuerzos, la regulación de la IA sigue planteando retos, como determinar quién es responsable de las acciones de un sistema de IA y cómo equilibrar la innovación con la protección.
A medida que la IA sigue desempeñando un papel más importante en nuestras vidas, es importante garantizar que se utiliza de manera responsable y ética, y que los beneficios de esta tecnología se equilibran con los riesgos potenciales.
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No es ningún secreto que Siri, Google Now y Cortana son asistentes personales digitales inteligentes disponibles en diversas plataformas (iOS, Android, Windows Mobile). En resumen, utilizan tu voz para ayudarte a encontrar información útil cuando la pides; puedes decir: «¿Dónde está el restaurante indio más cercano?». «¿Cuál es tu agenda para hoy?» «Recuérdame que llame a mamá o a papá a las 8», y Assistant responde buscando información, compartiendo información de tu teléfono o enviando comandos a otras apps.
La clave de estas aplicaciones es que la IA recopila información sobre tu consulta y la utiliza para reconocer mejor tus expresiones y ofrecerte resultados adaptados a tus preferencias. Microsoft afirma que Cortana «aprenderá continuamente sobre sus usuarios» y acabará desarrollando la capacidad de anticiparse a sus necesidades. El asistente personal virtual procesará cantidades masivas de datos procedentes de diversas fuentes para conocer mejor al usuario y ayudarle a organizar y controlar su información de forma más eficaz.
Tu smartphone, tu calculadora, tus videojuegos, tu coche, tu banco y tu casa utilizan la inteligencia artificial a diario. A veces no es tan evidente, como cuando haces una compra inusual con tu tarjeta de crédito y tu banco no te avisa del fraude: la IA está en todas partes, y marca una gran diferencia en nuestras vidas cada día.
Así que podemos decir que la Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática que se ocupa del desarrollo de máquinas que piensan, trabajan y tienen inteligencia como los humanos. Algunos ejemplos son el reconocimiento del habla, la resolución de problemas, el aprendizaje y la planificación. La inteligencia artificial es ahora un tema muy popular que se discute ampliamente en el mundo de la tecnología y los negocios.
Muchos expertos y analistas del sector afirman que la IA y el aprendizaje automático son el futuro, pero mirando a mi alrededor, estoy convencido de que no es el futuro, sino el presente. Sí, la tecnología aún está en sus inicios, y cada vez más empresas están invirtiendo recursos en el aprendizaje automático, lo que sugiere que los productos y aplicaciones de IA pronto verán un fuerte crecimiento. La inteligencia artificial o inteligencia de las máquinas es la simulación de los procesos de la inteligencia humana por parte de las máquinas, especialmente los sistemas informáticos.
¿Cuáles son las aplicaciones de la IA?
Sistemas de visión. La necesidad de interpretar, comprender plenamente y dar sentido a la información visual en un ordenador, es decir, la IA se utiliza para interpretar e intentar comprender las imágenes: interpretación de fotografías industriales, militares y de satélite.
¿Cuáles son los objetivos de la IA?
Cuando los investigadores de la IA comenzaron a apuntar al objetivo de la inteligencia artificial, su principal preocupación era el razonamiento humano … Las funciones específicas programadas en un ordenador pueden explicar muchos de los requisitos que permiten a un ordenador igualar la inteligencia humana
¿Qué es la Inteligencia Artificial ASI?
La superinteligencia es un agente hipotético cuya inteligencia supera con creces la de las mentes humanas más brillantes y dotadas.
¿Para qué sirve la inteligencia artificial?
Coloquialmente, el término «inteligencia artificial» se refiere a la capacidad de las máquinas de imitar las funciones «cognitivas» que asociamos a los humanos, como el «aprendizaje» y la «resolución de problemas». La inteligencia general se considera uno de los objetivos a largo plazo de este campo.
¿Cuáles son los diferentes tipos de IA?
Tenemos que superar los límites que definen cuatro tipos diferentes de inteligencia artificial, las barreras que nos separan de las máquinas y a las máquinas de nosotros.
IA de tipo I: máquinas reactivas
IA de tipo II: memoria limitada
IA de tipo III: teoría de la mente
IA de tipo IV: autoconciencia
¿Es la visión por ordenador una parte de la IA?
La inteligencia artificial y la visión por ordenador comparten otros temas, como el reconocimiento de patrones y las técnicas de aprendizaje. Por ello, a veces se considera que la visión por ordenador forma parte de la inteligencia artificial o de la informática en general.
¿Es el aprendizaje automático lo mismo que la inteligencia artificial?
El aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (AI) se utilizan cada vez más como soluciones para trabajar con datos. Los dos se utilizan a menudo indistintamente, y aunque hay similitudes, no son lo mismo.
¿Cuáles son algunas de las áreas de la inteligencia artificial?
Lista de áreas de aplicación
Reconocimiento óptico de caracteres
Reconocimiento de la escritura
Reconocimiento de voz
Reconocimiento de caras.
Creatividad artificial
Visión por ordenador, realidad virtual, procesamiento de imágenes.
Diagnóstico (AI).
Teoría de los juegos y planificación estratégica.
¿En conclusión, cuál es la importancia de la inteligencia artificial?
La IA es una máquina diseñada y programada para pensar y actuar como un humano. La inteligencia artificial se ha convertido en una parte importante de nuestra vida cotidiana. Nuestras vidas se están transformando gracias a la IA, ya que esta tecnología se utiliza en diversos servicios cotidianos.
Para la mayoría de nosotros, el resultado más obvio de la mejora del rendimiento de la IA es disponer de nuevos y magníficos gadgets y experiencias, como los altavoces inteligentes o la posibilidad de desbloquear el iPhone con la cara. Pero la IA está preparada para reinventar otros ámbitos de la vida, como la sanidad. Los hospitales de la India están probando un software que comprueba las imágenes de la retina en busca de signos de retinopatía diabética, que a menudo se diagnostica demasiado tarde para evitar la pérdida de visión. El aprendizaje automático es una parte esencial de los proyectos de conducción autónoma que permiten a los vehículos comprender su entorno. La inteligencia artificial ya está presente en muchas aplicaciones, desde los algoritmos de búsqueda y las herramientas que utilizamos a diario hasta los miembros biónicos para discapacitados.
Parece que todos los sitios web, aplicaciones y herramientas de productividad citan la IA como el secreto de su éxito. Lo que es menos común es una explicación de lo que es la IA, por qué es tan genial y cómo las empresas la están utilizando para ofrecer una mejor experiencia al usuario. Si no sabes mucho sobre la IA, la falta de explicación puede ser confusa. Hoy en día, el campo de la inteligencia artificial es más vibrante que nunca, y algunos creen que estamos en la cúspide de los descubrimientos que podrían cambiar irrevocablemente la sociedad humana, para bien o para mal.
La inteligencia artificial es el futuro de la tecnología y cómo la percibimos. Vale la pena señalar cómo la inteligencia artificial está creciendo con la reciente afluencia de asistentes personales de lugares como Echo de Amazon y Home de Google. La capacidad de aprender y adaptarse a ese entorno puede marcar una gran diferencia en el funcionamiento de su computadora. Por ejemplo, los fabricantes de vehículos autónomos, Tesla, etc., sean sonares u ópticos, utilizan múltiples sensores para capturar el entorno y utilizan inteligencia artificial para determinar si se necesitan aceleraciones, desaceleraciones, cambios de carril, etc. Que hacer. Es solo uno de los usos reales de la inteligencia artificial, pero hay muchos otros.
Bases de la IA
La IA está basada en software, pero su uso principal es el control de la robótica. Un ejemplo sencillo que se utiliza actualmente es Roomba. Una aspiradora pequeña se moverá hacia adelante hasta que golpee una pared y le indique que se dé la vuelta y se mueva en otra dirección hasta que la habitación esté limpia o la batería esté baja y usted esté de regreso en la estación de acoplamiento. Un ejemplo más complejo de esto es un robot humanoide en toda regla. Imagina esto. Pondrá un pie en un hogar de ancianos en el futuro dentro de 20 años. Verá muchos robots usando IA para cuidar a sus pacientes. Su IA puede manejar a los pacientes y sus necesidades aprendiendo y adaptándose a las necesidades de quienes los rodean. Ya sea para realizar un seguimiento de las necesidades del paciente, como mantener la salud del paciente y ayudarlo a moverse. También puede controlar los signos vitales de su paciente y utilizar su conocimiento para determinar si necesita tomar pastillas o si tiene un alto riesgo de sufrir un golpe de calor porque está fuera todo el día …
Otro uso sorprendente de la IA es la cirugía. Los robots son el futuro de la cirugía. Son mucho más precisos que los métodos en los que se realiza la cirugía tradicional. Tomando como ejemplo la máquina DaVinci del Hospital de la Universidad de Pennsylvania, se utiliza un robot para ayudar a un cirujano durante la cirugía. Su precisión y exactitud han acortado los tiempos de recuperación y han ayudado a muchas personas a realizar cirugías muy complejas. Ahora imagina eliminar a un médico y reemplazarlo con IA. Tiene más conocimientos que la mayoría de los médicos porque se adapta a la situación, toma decisiones que cambian la vida en milisegundos y tiene acceso gratuito a toda la base de datos de información médica. Uno tan rápido como necesita.
Conclusiones
En conclusión, la IA es el futuro de la tecnología, Revolucionar Muchos aspectos de nuestra vida. Desde la forma en que conducimos hasta la forma en que trabajamos a edades más avanzadas. Al combinar el conocimiento y el aprendizaje automático, puede descubrir infinitas posibilidades y cómo usarlas.
