5 Aplicaciones de la Inteligencia Artificial que utilizas Cada Día

 En Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial, que dio sus primeros pasos en las universidades, pronto recibió la atención que necesitaba por parte de las empresas y las grandes compañías, que dijeron apostar por su desarrollo. Años después, también se unieron las pequeñas empresas, haciendo de esta rama de conocimiento algo indispensable en nuestro día a día.
De hecho, en este 2019, España se encuentra redactando el Libro Blanco de la Inteligencia Artificial, al igual que el resto de los países de la Comunidad Europea, en un plan de la Comisión de intentar igualar el espectacular desarrollo de la Inteligencia Artificial de Estados Unidos y China (trataremos este tema en profundidad en el siguiente post de esta serie en el Blog de Avansis).
En este artículo, veremos, de forma muy sencilla, los usos más destacados de la inteligencia artificial en la actualidad de nuestra vida cotidiana y para qué se utilizan.

1.Reconocimiento de Voz

Aplicación en el día a día del reconocimiento de voz: Si hoy puedes usar los asistentes de voz como Siri o Alexa, o si puedes solucionar tus problemas con tu banco o con tu compañía telefónica hablando con un asistente virtual, es gracias a esta modalidad.

 

 

Las posibilidades son infinitas; desde poder manejar tu coche con la voz a poder hacer la compra con ella o, incluso, poder subir o bajar las persianas de tu casa con un simple: “bajar persiana”. Pero no solo se busca simplificar la vida de las personas con esta técnica; hay mucho más. En los ámbitos de seguridad nacional e internacional, ya se utilizan estos mecanismos para detectar y predecir actos delictivos como asesinatos o atentados.

Sin embargo, estos sistemas no son triviales y llevan detrás de si una gran cantidad de algoritmos y técnicas, como las Cadenas de Markov (en tiempo discreto o continuo según sus aplicaciones) o las Redes de Neuronas Artificiales, entre muchos otros.

2. Machine Learning

Si bien es cierto que el Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial, puesto que no es excesivamente teórica, puede utilizarse “tal cual” en el mundo real. La idea, como se comentó en el pasado artículo, es, fundamentalmente, poder “enseñar” a un modelo para que sea capaz de elaborar sus propias predicciones sin nuestra supervisión más adelante.

Aplicaciones en la vida cotidiana del Machine learning: Con esta técnica podemos prever el impacto de un nuevo producto en el mercado, determinar qué tiempo va a hacer mañana o, incluso, una estimación de quién puede ser el próximo presidente de un determinado país. Toda aquella tarea que supone predecir basándose en hechos y datos pasados, puede modelarse con un algoritmo de Machine Learning.

En el ejemplo anterior, tratamos de enseñar al modelo algunas formas básicas: un círculo (0 lados), un triángulo (3 lados), un cuadrado (4 lados) y así sucesivamente. Con estos datos, el modelo podrá extraer patrones de cada una de las formas, de tal forma que cuando se presente una figura nunca antes vista, por ejemplo, un octágono (8 lados), el modelo sea capaz de predecir qué figura es basándose en el número de los lados.
Sin embargo, esto no solo permite clasificar formas, imágenes o acciones, sino que también puede conformar complejos sistemas de recomendación como el de Amazon, determinar qué características puede tener una serie para que tenga una cantidad determinada de acogida en televisión.

 

3. Visión Artificial

La mayoría de los usos que se le ha dado es en lo relativo a la extracción de información y a la conducción autónoma (se comenta más adelante). Sin embargo, el mundo académico está a años luz del privado en este tema, y ya se trabaja en el desarrollo de código de forma gráfica, en la identificación de movimientos a tiempo real y un largo etcétera.

 

Aplicaciones en el día a día de la visión artificial: La Visión Artificial es útil para extraer información, por ejemplo, de documentos como una tarjeta bancaria (así es como Apple te permite introducir tu tarjeta de crédito o débito a la wallet mediante una fotografía), un pasaporte (el aeropuerto de Londres te permitirá salir del aeropuerto cuando haya escaneado tu pasaporte y leído su información), de contratos o facturas, entre otros.

4. Procesamiento del Lenguaje Natural

Los seres humanos somos sociables por naturaleza. Vivir en sociedad significa comunicarse, y los seres humanos lo hacemos mediante el lenguaje en sus distintas vertientes: oral, escrito o visual. Sería imposible solicitar u ofrecer cualquier servicio sin el intercambio de información. La idea es trivial cuando se trata de otras personas: la educación. Sin embargo, cuando se trata de máquinas, la educación tradicional no sirve de nada.

Aplicaciones cotidianas del procesamiento de lenguaje natural: Esta técnica puede utilizarse para clasificar textos según su contenido, para elaborar chatbot (como en el ejemplo, es un sistema de respuestas automáticas según el contenido de las preguntas), traducir entre lenguas, redactar documentos, recuperar información… Esta técnica se ve envuelta allí donde se requiere una interpretación del lenguaje humano, en cualquiera de sus lenguas, para ser utilizado por una máquina.

 

5. Robots autónomos

Aplicaciones del día a día de robots autónomos: La autonomía de las máquinas es, sin duda, el avance más notorio en el campo de la Inteligencia Artificial: Tesla ya produce en masa sus modelos de conducción autónoma, SpaceX ya cuenta con el más avanzado vehículo espacial Falcon Heavy, capaz de aterrizar de forma controlada en el punto exacto desde el que fue lanzado, y sin interacción humana. Amazon está ultimando las pruebas de su zeppelin de reparto autónomo por medio de drones automáticos que entregarán nuestros pedidos en cuestión de horas…

 

En la imagen anterior, muestro una prueba que realizamos en la universidad sobre la capacidad exploratoria de un pequeño robot a lo largo y ancho de una habitación.

Esta capacidad inherente al ser humano pero heredada artificialmente por las máquinas es, sin duda, el aspecto más complejo de esta ciencia. Se necesitan todas las aplicaciones anteriormente mencionadas y muchas otras para llevar a cabo un sistema autónomo, que sea capaz de interpretar las señales de cualquier entorno y poder trazar una solución a tiempo real y sin supervisión.

Si has leído el artículo completo, puede que las dudas te inunden. Si tienes alguna inquietud, házsela saber a mis compañeros y ellos me la harán llegar a través de contacto@avansis.es

También me gustaría que comprendieras que esto es solo la punta del iceberg y que la Inteligencia Artificial está muy lejos del objetivo ideal de la misma. Ten en cuenta que no han pasado ni 100 años desde los primeros prototipos y en pleno 2019 seguimos explotando técnicas de finales de los años 70 (como las Redes de Neuronas Artificiales). ¡Queda mucho terreno por andar todavía!

 

Autor: Carlos Vázquez, Data Scientist | AI Engineer en Avansis

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