1 . Google AI – Chimera Painter Es una herramienta artística de IA que toma tu diseño sencillo para crear una imagen impresionante. Trabaja añadiendo características y texturas a tu dibujo para darle un aspecto realista. Aunque está dirigida a los desarrolladores de juegos, la herramienta puede ser utilizada por cualquiera que quiera inteligencia artificial para dibujar con un aspecto realista. 2. Google Deep Dream Es un generador de arte IA creado por el ingeniero de Google Alexander Mordvintsev que realiza una imagen alucinógena, es parecida a un sueño. Se utiliza una red neuronal convolucional para encontrar y mejorar patrones en las imágenes. 4. Artbreeder Es un generador de arte IA que puede generar una imagen mezclando dos imágenes cualquiera. Esta herramienta de inteligencia artificial puede generar un número infinito de cuadros “hijos” a partir de los dos cuadros originales.

La inteligencia artificial debe ser una de tus principales medidas de prevención de accidentes porque incrementa su efectividad. De acuerdo a expertos apenas tienen un margen de error del 3%. Detectando fallas que a veces por las limitaciones humanas pasan desapercibidas.  La tecnología con IA ve más y mejor que el ojo humano, porque no se distraen ni cansan . Otro beneficio es que permite al personal de seguridad dedicar más tiempo y atención a recibir alertas. Así logran responder inmediatamente con las acciones adecuadas para corregir el riesgo.  La IA como medida de prevención da buenos resultados, pero debes saber cuál tecnología exactamente aplicar según tu caso. Para esto, primero entender los riesgos y luego escoger las medidas más adecuadas. Entonces, si como en el ejemplo anterior debes vigilar zonas prohibidas los sensores de movimiento serían ideales. Pero, si en cambio, necesitas garantizar el uso de implementos de seguridad los software de procesamiento de imágen...

 

La  inteligencia artificial para el comercio electrónico es una  tecnología disponible para tiendas online , hecho a través  algoritmos computacionales inteligentes .  Estos algoritmos se llaman así porque funcionan de forma similar al cerebro humano, es decir, de forma menos lineal y constante. Pero, al mismo tiempo, tienen mucha más velocidad y mayor capacidad para manejar un gran volumen de información.  Esta característica funciona de diferentes maneras en el comercio electrónico y está presente en varias áreas y etapas del segmento, como la fijación de precios,  marketing y ventas , asistencia,  relación , entre otras. A continuación se muestran 7 ejemplos de inteligencia artificial en el comercio electrónico: 1. Vitrinas de recomendaciones independientes Los  sistemas de recomendación, ya conocidos en los gigantes de los servicios de streaming, como Netflix y Spotify, también están presentes en el comercio electrónico y se denomin...

La inteligencia artificial (IA) y la realidad virtual/aumentada (RV/RA) son tecnologías disruptivas. Combinadas con las redes, el data center, los entornos multi-cloud, el IoT y la ciber-seguridad, impulsan la innovación y aceleran la digitalización. Su evolución está contribuyendo a crear sistemas capaces de aprender, adaptarse y evolucionar de forma autónoma y de ofrecer una nueva ‘realidad’. Con múltiples aplicaciones, incluyendo la reinvención de los modelos de negocio, nuevas experiencias de clientes y consumidores, la optimización de las TIC y la detección de malware. Las compañías que ya las están incorporando tienen un denominador común: son organizaciones ‘data-driven’, es decir, orientadas a la analítica de datos para mejorar procesos. Y con una estrategia definida de transformación digital. Estas tecnologías pueden aplicarse a múltiples sectores, como atención sanitaria, comercio minorista o fabricación. También afectarán a finanzas, distribución, ocio y entretenimiento, tur...

Las principales críticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su capacidad de imitar por completo a un ser humano. Estas críticas ignoran que ningún humano individual tiene capacidad para resolver todo tipo de problemas, y autores como Howard Gardner han propuesto que existen inteligencias múltiples. Un sistema de inteligencia artificial debería resolver problemas. Por lo tanto es fundamental en su diseño la delimitación de los tipos de problemas que resolverá y las estrategias y algoritmos que utilizará para encontrar la solución. En los humanos la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los aspectos innatos y los aspectos aprendidos. Los aspectos innatos permiten por ejemplo almacenar y recuperar información en la memoria y los aspectos aprendidos el saber resolver un problema matemático mediante el algoritmo adecuado. Del mismo modo que un humano debe disponer de herramientas que le permitan solucionar ciertos problemas, los sistemas artificiales deben ser pro...

  La Inteligencia Artificial tiene tres grandes retos para lograr impactar al sector público de manera cabal en América Latina: definir e implementar políticas públicas basadas en principios éticos, adoptar marcos de gobernanza de los datos y algoritmos, soportados en marcos regulatorios; y preparar la fuerza laboral para agregar valor a su trabajo y contribuir al desarrollo económico y social.   Esta es una de las principales conclusiones del evento ExperiencIA, realizado de forma híbrida en Bogotá, Madrid y virtualmente, que contó con expertos internacionales sobre datos e IA y en el que se presentó el informe ExperiencIA: datos e inteligencia artificial en el sector público. Sergio Díaz-Granados, presidente ejecutivo de CAF, banco de desarrollo de América Latina, aseguró que la institución está impulsando de manera ambiciosa y necesaria la agenda de transformación digital, que también abarca la modernización digital de los Estados de América Latina. Por su parte, Víctor Muñ...

  El investigador dominicano Rainier Mallol se encontraba en la Universidad Singularity de la NASA, en Silicon Valley, California, cuando conoció a quien sería su futuro socio. El epidemiólogo malayo Dhesi Raja le contó acerca de lo difícil que era para los funcionarios de salud planificar estrategias para el control del dengue porque desconocían cuándo aparecería la próxima epidemia. “Fue ahí que pensé que sería una buena idea crear un algoritmo de machine learning para indentificar [un potencial brote] por adelantado”, dice Mallol, nombrado como uno de los más innovadores de menos de 35 años más destacados de Latinoamérica por el MIT Technology Review en 2017. Así creó AIME (Artificial Intelligence in Medical Epidemiology, por sus siglas en inglés), tecnología que se usa en Malasia, que fue probada en Río de Janeiro y se espera que se pueda aplicar pronto en San Pablo (Brasil). “La literatura científica señala que las lluvias, las temperaturas más altas y los vientos en ciertas r...

  Arthur Samuel 1901 Samuel era un hombre modesto, y la importancia de su trabajo fue reconocida extensamente solamente después de su retiro de la IBM en 1966. Pionero de la investigación de la inteligencia artificial. Hizo un gran trabajo acerca del aprendizaje de las computadoras a través de su experiencia. Debido a que su trabajo del “inspector” era uno de los ejemplos más tempranos del cómputo no numérico, Samuel influenció en gran medida el sistema de instrucción de computadoras de IBM tempranas. Alan Turing 1912 Fue un matemático, lógico, científico de la computación, criptógrafo y filósofo británico. Es considerado uno de los padres de la ciencia de la computación siendo el precursor de la informática moderna. Proporcionó una influyente formalización de los conceptos de algoritmo y computación: la máquina de Turing. Formuló su propia versión de la hoy “Tesis de Church-Turing”. Durante la segunda guerra mundial, aportó su enorme granito de arena ayudando a descifrar las máqui...

 El objetivo original del campo de IA fue la construcción de “máquinas inteligentes”, los sistemas informáticos con inteligencia similar a la humana. Desde hace décadas la mayoría de los investigadores de la IA se han centrado en lo que se ha llamado ” la IA estrecha”, la producción de sistemas de IA que muestran la inteligencia respecto a las tareas específicas, muy limitados. Debido a la dificultad de esta tarea, en los últimos años, cada vez más los investigadores han reconocido la necesidad y la viabilidad de volver a los objetivos originales de la IA mediante el tratamiento de la inteligencia en su conjunto. Cada vez más, hay una llamada a hacer frente a los problemas más difíciles de la “inteligencia de nivel humano” y más ampliamente a la inteligencia artificial general (IAG). El evento principal donde se discute el tema de una IA general son las conferencias AGI que desempeña un papel importante en este resurgimiento de la investigación en inteligencia artificial en el sent...

  Los beneficios percibidos atribuibles al uso de la Inteligencia Computacional (IC) son: Alta calidad en las decisiones Comunicación mejorada Reducción de costos Incremento en la productividad Ahorro de tiempo Mayor satisfacción de empleados y clientes

  Llega el nuevo siglo y conceptos como chatbots, recomendadores, clasificadores, etc., se vuelven frecuentes y de común uso en sectores que, como es el caso de la atención al público, permiten que se aumente el servicio hasta las 24 h., pero aún con el hándicap que planteaba el decano test de Turing: un chatbot nos pueda ayudar a resolver cuestiones básicas, incluso complejas a medida que se le introduce más información, pero en los tempranos 2000 aún era muy sencillo distinguir la máquina del ser humano, sin ser posible el “engaño”. No obstante, la mejora constante en esta tecnología permitió que supercomputadores de nueva generación como el supercomputador Watson (también perteneciente a IBM), siguieran marcando hitos, en este caso en 2011, ganando el concurso televisivo “Jeopardy!” a sus dos mejores concursantes. El funcionamiento de Watson fue una de las claves en el desarrollo y teorización del Deep Learning, acercándose al público masivo con aplicaciones como la creación de ...

  Los orígenes de la inteligencia artificial Aunque los primeros referentes históricos se remontan a los años 30 con Alan Turing, considerado padre de la inteligencia artificial. Sin embargo, numerosos investigadores e historiadores consideran que el punto de partida de la moderna inteligencia artificial fue el año 1956, cuando los padres de la inteligencia artificial moderna, John McCarty, Marvin Misky y Claude Shannon acuñaron formalmente el término durante la conferencia de Darmouth. Los últimos años han sido la expansión de la inteligencia artificial (IA) en sectores donde hasta estas fechas no llegaba. Yoshua Bengio -uno de los investigadores más prestigiosos del mundo en el campo de la inteligencia artificial- en su artículo de Aprendizaje Profundo publicado en la revista Scientific American, da como fecha de partida de la explosión de la IA el año 2012, donde se presentaron los primeros productos comerciales que entendían el habla -como el caso de Google Now- y posteriorment...

 La IA es un cóctel de disciplinas y aplicaciones. La demanda de profesionales es tan novedosa que una sólida combinación de conocimientos STEM, actualizados casi en tiempo real, pueden ayudar a hacerse un espacio en estas recién nacidas posiciones. Las personas con formación en ramas de ciencias con buena base en matemáticas o personas con titulación en ingenierías técnicas lo tienen más fácil para orientar su formación. La mejor apuesta, hoy por hoy, la ofrecen los países que han introducido la materia de pensamiento computacional en la educación primaria y secundaria. "Los estudiantes del futuro necesitan conocer este idioma, incluso si finalmente estudian cualquier otra rama científica como la medicina, la biología, la arquitectura o la economía…”, recomienda Andrés Pedreño, el rector que convirtió a la Universidad de Alicante (UA) en un referente tecnológico en el mundo académico, además de uno de los mayores expertos españoles en economía digital. “Es importante completar la...

 

 Esta vertiginosa irrupción de la IA y de la robótica en nuestra sociedad ha llevado a los organismos internacionales a plantearse la necesidad de crear una normativa para regular su uso y empleo y evitar, de este modo, posibles problemáticas que puedan surgir en el futuro. Sus aplicaciones en múltiples sectores, como salud, finanzas, transporte o educación, entre otros, han provocado que la Unión Europea desarrolle sus propias Leyes de la Robótica, las cuales indican que: Los robots deberán contar con un interruptor de emergencia para evitar cualquier situación de peligro. No podrán hacer daño a los seres humanos. La robótica está expresamente concebida para ayudar y proteger a las personas. No podrán generarse relaciones emocionales. Será obligatoria la contratación de un seguro destinado a las máquinas de mayor envergadura. Ante cualquier daño material, serán los dueños quienes asuman los costes. Sus derechos y obligaciones serán clasificados legalmente. Las máquinas tributarán ...

La inteligencia artificial (IA) y la realidad virtual/aumentada (RV/RA) son tecnologías disruptivas. Combinadas con las redes, el data center, los entornos multi-cloud, el IoT y la ciber-seguridad, impulsan la innovación y aceleran la digitalización. Su evolución está contribuyendo a crear sistemas capaces de aprender, adaptarse y evolucionar de forma autónoma y de ofrecer una nueva ‘realidad’. Con múltiples aplicaciones, incluyendo la reinvención de los modelos de negocio, nuevas experiencias de clientes y consumidores, la optimización de las TIC y la detección de malware. Las compañías que ya las están incorporando tienen un denominador común: son organizaciones ‘data-driven’, es decir, orientadas a la analítica de datos para mejorar procesos. Y con una estrategia definida de transformación digital. Estas tecnologías pueden aplicarse a múltiples sectores, como atención sanitaria, comercio minorista o fabricación. También afectarán a finanzas, distribución, ocio y entretenimiento, tur...

  Casos de uso de aprendizaje automático En los sectores verticales, se están implementando correctamente las tecnologías y técnicas de aprendizaje automático, que ofrecen a las organizaciones resultados tangibles y reales. Servicios financieros En los servicios financieros, por ejemplo, los bancos usan modelos predictivos de aprendizaje automático que tienen en cuenta una enorme gama de medidas interrelacionadas, para comprender y satisfacer mejor las necesidades de los clientes. Los modelos predictivos del ML también pueden develar y limitar la exposición al riesgo. Los bancos pueden identificar las amenazas cibernéticas, seguir y documentar comportamientos fraudulentos de clientes y predecir mejor el riesgo para productos nuevos. Los principales casos de uso del ML en banca incluyen la detección y la reducción del fraude, servicios de asesor financiero personal y puntuación de crédito y análisis de préstamos. Fabricación En el sector industrial, las empresas adoptaron la automat...

  ¿Cómo se relacionan el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático? El aprendizaje automático es la categoría más amplia de algoritmos que puede tomar un grupo de datos y usarlo para identificar patrones, descubrir información o hacer predicciones. El aprendizaje profundo es una rama particular del aprendizaje automático que toma la funcionalidad del ML y la lleva más allá de sus capacidades. Con el aprendizaje automático en general, hay algo de participación humana porque los ingenieros pueden revisar los resultados de un algoritmo y hacer ajustes según la precisión. El aprendizaje profundo no se basa en esta revisión. En cambio, un algoritmo de aprendizaje profundo usa su propia  red neuronal  para verificar la precisión de sus resultados y, luego, aprender de ellos. La red neuronal de un algoritmo de aprendizaje profundo es una estructura de algoritmos que se establece en capas para replicar la estructura del cerebro humano. En consecuencia, la red neu...

El chatbot  con inteligencia artificial  es un software que, mediante el uso de  inteligencia artificial conversacional,  es capaz de generar  conversaciones más “humanas”  con los usuarios.  Así, por un lado, estas herramientas aspiran a ser capaces de  reconocer emociones  humanas y responder en consonancia a través de capacidades de  language processing. A su vez, los  bots con  IA conversacional  pretenden también ser capaces de  aprender  a partir de las conversaciones que mantienen, gracias a la aplicación del machine learning.   Es en este contexto donde el entrenamiento de chatbot  cobra sentido.  En cierto modo, los  chatbots con inteligencia artificial  son la versión más evolucionada de los chatbots  predefinidos o  rule-based bots . Estos últimos son bots más sencillos, capaces de cumplir la función de conversar con un cliente de acuerdo a las reglas establecida...