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Al principio, la Inteligencia Artificial giraba principalmente en torno a la IA simbólica, cuyo objetivo era dotar a las máquinas de una lógica y un razonamiento similares a los humanos. Para ello se utilizaba la lógica formal y los símbolos para representar conocimientos y resolver problemas. Los investigadores creían que codificando el conocimiento y las reglas humanas en programas informáticos podrían crear sistemas inteligentes.
A pesar del optimismo inicial, el campo de la IA sufrió un importante revés durante las décadas de 1970 y 1980, conocido como el «Invierno de la IA». El progreso de la investigación en IA se detuvo y muchos creyeron que la Inteligencia Artificial había prometido demasiado y no había cumplido lo prometido. La financiación de los proyectos de IA disminuyó y el campo perdió su esperanza.
El punto de crecimiento para la IA se produjo con el resurgimiento del interés en la década de 1990, impulsado en su mayoría por los avances en el aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje automático permitieron a los ordenadores aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Este avance permitió dar una nueva vida al campo de la Inteligencia Artificial.
Uno de los avances más transformadores de la Inteligencia Artificial ha sido el auge del aprendizaje profundo y las redes neuronales. Inspiradas en la estructura del cerebro humano, las redes neuronales se componen de nodos interconectados que procesan la información por capas. Los algoritmos de aprendizaje profundo impulsados por redes neuronales, han destacado en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural e incluso la ejecución de juegos complejos.
Con la ayuda de la Inteligencia Artificial, el diagnóstico y el tratamiento, el descubrimiento de fármacos y la atención al paciente pueden ser más accesibles, más asequibles e incluso más eficientes.
Los algoritmos de IA toman decisiones rápidas, captando patrones y comportamientos en las transacciones financieras, así como los modelos de Machine Learning pueden evaluar el riesgo crediticio con mayor precisión.
La Inteligencia Artificial puede ayudar a las empresas minoristas en la personalización, la gestión de inventarios y la cadena de suministro.
Los sistemas de visión por ordenador garantizan una inspección de defectos de alta precisión en el control de calidad, de igual manera la IA optimiza los procesos de producción para reducir los residuos y la energía y el mantenimiento predictivo supervisa las máquinas para minimizar los tiempos de inactividad.
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