1-3er PA (desarrollos actuales de la inteligencia artificial).

 

Investigar y seleccionar desarrollos actuales de la inteligencia artificial justificándola generando un reporte y justificando su elección, comentar en grupo los desarrollos actuales de la Inteligencia artificial.

Introducción

A continuación, se presenta la investigación así mismo también, la respectiva justificación de cada

uno de los avances que se tienen en cuánto a las Inteligencias artificiales que se han investigado, en

este caso descartando los temas que son típicamente mencionados, siendo así que en esta ocasión

lo que se presentará es únicamente información actualizada recientemente es decir del año en curso

(2020), Si bien no se amplía mucho respecto a los temas es decir la información presentada no es

extensa, si es clara, pues ya que se pueden encontrar palabras, siglas o terminologías que en lugar

de ayudar a comprender lo que hacen es únicamente que uno no logre entender o interpretar a lo

que el autor se refiere siendo así una deficiencia, sin más, se presenta la información.

Automatización robótica de procesos

RPA, por sus siglas en inglés. Es un tipo de robot software ideal para realizar tareas repetitivas y de

gran volumen que involucren el uso de una computadora.

Algunos ejemplos de aplicaciones son: facturación, procesos de nómina, extracción y agregación de

datos, programación, seguimiento de envíos.

Justificación.

Se elige debido a que a comparación de lo que se tenía en años anteriores, se ve el avance que se

ha logrado obtener a partir de los RPA, referido a que si tenemos en cuenta la cantidad de personal

así como los gastos monetarios y de tiempo, los avances que esto nos presenta, proyecta que poco

a poco el requerimiento de personal humano irá decayendo, lo cual en cierto punto es malo ya que

aumentaría el desempleo en sectores bancarios, así como en departamentos de envíos como lo son

las tiendas en línea pues por lo general la gran mayoría ya cuenta con este tipo de IA. Pero a su vez

siendo esto bueno ya que las enormes deficiencias que se presentan en ese tipo de trabajos son

muchos.

Procesamiento de lenguaje natural

PNL, por sus siglas en inglés. Esta tecnología aplica modelos de aprendizaje automático para

enseñar a las computadoras cómo entender lo que se dice en lenguaje escrito y hablado. Debido a

sus aplicaciones en crecimiento, es quizá una de las principales ramas de la IA con un valor

económico tangible.

Se está volviendo especialmente popular a medida que los consumidores adoptan tecnología de

interfaz de voz como Google Home o Amazon Alexa. En lugar de escribir o interactuar con gráficos

en una pantalla, hablamos con dispositivos que pueden entender nuestro lenguaje informal.

PNL se puede dividir en dos sub-aplicaciones:

1. Comprensión del lenguaje natural, que consiste en una máquina que revisa un texto e

interpreta con precisión su significado.

2. Generación de lenguaje natural, donde un sistema genera una respuesta lógica a un texto o

entrada.

Algunos ejemplos de aplicaciones son: análisis de opinión, chatbots, traducción automática, resumen

automático, subtitulado automático de video

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Justificación.

Se elige debido a que como se vio en el PA anterior, el entendimiento e interpretación del lenguaje

es de vital importancia a la hora de desarrollar las IA’s, así entonces los avances que se nos

muestran en este campo son ampliamente notorios, pues del año 2010 para el 2020 al menos para

mí, se esperaba desarrollar este tipo de tecnologías de este nivel en mucho más tiempo que 10

años, si bien existían ya algunos avances, comparados a los de hoy día son casi nada, ya que el

simple hecho de que en el móvil podamos ya interactuar con una IA es sorprendente, aún más si se

proyecta a robots que ya los hay, al punto de que al menos los más avanzados ya pueden

interactuar con las personas sosteniendo una pequeña conversación, contando con eso sí la falta de

interpretación en el sentido que se dicen las cosas.

Aprendizaje de refuerzo

Es un sistema que se entrena a sí mismo a través de prueba y error para alcanzar un objetivo

determinado, soportado por un método de recompensas para reforzar sus decisiones. Entonces, una

IA toma como entrada algunos datos y devuelve como salida una acción, cuando hace esto

correctamente, recibe un premio. Cuanto mejor realiza su tarea, más recompensas se le otorgan al

sistema y viceversa.

Algunos ejemplos de aplicaciones son: recomendaciones personalizadas, optimización del

presupuesto publicitario y del contenido publicitario.

Justificación.

Complementando lo del punto anterior, al ya saber que podemos interactuar con las IA’s al menos

hablando se nota que este punto es importante, pues aunque no lo notemos está ahí presente, un

claro ejemplo de ello es cuándo buscamos algo y google nos arroja un “Quizás quisiste decir…” o

también en plataformas como Youtube y Spotify donde dependiendo de nuestras búsquedas se nos

arrojan playlists con canciones que nos podrían gustar o recomendaciones, otro ejemplo es como en

algunos de los restaurantes de Japón donde los robots nos recomiendan platillos que pueden ser de

nuestro agrado o los más populares.

Edge computing.

Con el auge de dispositivos inteligentes habilitados para el Internet de las cosas, existe una gran

cantidad de datos “volando”; procesarlos es complejo ya que requiere el envío de información a

servidores ubicados a cientos o incluso miles de kilómetros de distancia.

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El Edge Computing, acerca los servidores y el almacenamiento de datos necesarios a los

dispositivos para disminuir la latencia y lograr un procesamiento de información en tiempo real. Si el

cómputo en la nube es Big Data, el Edge computing es información instantánea.

Otro tipo de Edge Computing se realiza en nodos, que sirven como mini servidores cercano a un

proveedor local de telecomunicaciones. El uso de un nodo crea un puente entre la nube y las

opciones informáticas locales; esta técnica da como resultado menores costos y menos tiempo

dedicado al procesamiento de datos, lo que hace que el consumidor tenga una mejor experiencia.

Algunos ejemplos de aplicaciones son: interconexión de más dispositivos, crecimiento de la

tecnología de Internet de las cosas.

Justificación.

Este avance es de gran importancia ya que un ejemplo de las aplicaciones de ello se encuentra en el

reciente 5g, donde el internet y la red como tal es mucho más potente que las 2,3 y 4g ya que en

cuestión de segundos podemos tanto acceder, así como descargar datos de internet, lo cual para

interacciones con las IA actuales logra ser mucho más rápida y estable. Siendo así un ahorro

enorme en tiempos cuándo se trata de interacciones rápidas.

Entorno de trabajo de IA de código abierto.

El mundo de la programación se basa en bibliotecas y entornos de trabajo que eliminan

redundancias del trabajo diario de codificación. Del mismo modo, los entornos de programación de

inteligencia artificial de código abierto están permitiendo que el desarrollo de esta tecnología se

expanda rápidamente a un mayor número de personas.

Algunos ejemplos de aplicaciones son: prototipado y entrenamiento de algoritmos complejos para IA,

construir pipelines para definir, optimizar y evaluar un modelo de IA, automatizar la capacitación de

un módulo de aprendizaje de refuerzo, o construcción de redes neuronales con solo unas pocas

líneas de código.

Justificación.

Esto para nosotros como programadores es algo muy importante, pues se abren nuevas

oportunidades en cuánto a trabajar IA’s; ya que la gran mayoría, es decir las más importantes y de

renombre para desarrollo son de paga lo cual limita a los desarrolladores, siendo así que el tener

código abierto permite un avance e introducción amplia a este entorno, si bien no son completas del

todo si poseen características que permiten trabajar de forma óptima sabiéndolas usar.

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Conclusión

Como se ha visto, hay un amplio avance en cuánto al desarrollo de Inteligencias Artificiales, puesto

que como he mencionado anteriormente se es muy notorio la enorme brecha que como especie hemos

logrado cruzar puesto que se ha logrado pasar de construir circuitos que permitan acciones tan simples

como encender un foco a circuitos que por decirlo de cierta forma, casi le dan vida a las máquinas, al

punto de que en ciertos sectores de trabajo ya empiezan a sustituir al recurso humano y realizando el

trabajo casi de manera continua/permanente y en muchas ocasiones más eficientes, por lo cual

concluyo, que los avances en Inteligencias Artificiales son muy importantes y deben continuar, pues

en general son excelentes y eficientes a pesar de presentar un panorama desolador para los recursos

humanos, ya que a pesar de todo una máquina jamás podrá reemplazar al ser humano.

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Bibliografía

México, C. (04 de 11 de 2020). Con RPA se logran retornos más rápidos de un proyecto de transformación digital.

Obtenido de cio.com.mx: https://cio.com.mx/con-rpa-se-logran-retornos-mas-rapidos-de-un-proyecto-detransformacion-

digital/

México, C. (11 de 11 de 2020). Webinar: Las TI en la industria de Telco imponen el futuro. Obtenido de cio.com.mx:

https://cio.com.mx/webinar-las-ti-en-la-industria-de-telco-imponen-el-futuro/

Mireya Cortés. (24 de 02 de 2020). Cinco tendencias de inteligencia artificial en 2020. Obtenido de cio.com.mx:

https://cio.com.mx/cinco-tendencias-de-inteligencia-artificial-en-2020/

Mireya Cortés. (07 de 05 de 2020). Tres razones por las que debe capacitarse en Automatización Robótica de Procesos.

Obtenido de cio.com.mx: https://cio.com.mx/tres-razones-por-las-que-debe-capacitarse-en-automatizacionrobotica-

de-procesos/