Un sistema de recomendación predice la calificación o preferencia que un usuario le daría a un artículo. [2] [3] Los sistemas de recomendación de inteligencia artificial están diseñados para ofrecer sugerencias basadas en comportamientos anteriores. Estos sistemas han sido utilizados por empresas como Netflix , Amazon y YouTube , donde generan listas de reproducción personalizadas, sugerencias de productos y recomendaciones de videos. [4] [5]
Feeds web y publicaciones
El aprendizaje automático también se utiliza en feeds web , como para determinar qué publicaciones deben aparecer en feeds de redes sociales. [6] [7] Varios tipos de análisis de redes sociales también utilizan el aprendizaje automático [8] [9] y hay investigaciones sobre su uso para el etiquetado/mejora/corrección (semi)automatizada de información errónea en línea y burbujas de filtro relacionadas . [10] [11] [12]
Publicidad dirigida y aumento de la participación en Internet
La IA se utiliza para orientar los anuncios web a quienes tienen más probabilidades de hacer clic en ellos o participar en ellos. También se utiliza para aumentar el tiempo de permanencia en un sitio web seleccionando contenido atractivo para el espectador. Puede predecir o generalizar el comportamiento de los clientes a partir de sus huellas digitales . [13] Tanto AdSense [ cita necesaria ] como Facebook [14] utilizan IA para publicidad.
Las empresas de juegos de azar en línea utilizan la inteligencia artificial para mejorar la orientación a los clientes. [15]
Los modelos de IA de computación de la personalidad añaden focalización psicológica a la demografía social más tradicional o la focalización conductual. [16] La IA se ha utilizado para personalizar las opciones de compra y personalizar las ofertas. [17]
asistentes virtuales
Los asistentes personales inteligentes utilizan la IA para comprender muchas solicitudes del lenguaje natural de formas distintas a los comandos rudimentarios. Ejemplos comunes son Siri de Apple, Alexa de Amazon y una IA más reciente, ChatGPT de OpenAI. [18]
El aprendizaje automático se puede utilizar para luchar contra el spam, las estafas y el phishing . Puede examinar el contenido de spam y ataques de phishing para identificar elementos maliciosos. [20] Numerosos modelos basados en algoritmos de aprendizaje automático exhiben un rendimiento excepcional con precisiones superiores al 90% para distinguir entre spam y correos electrónicos legítimos. [21]
Traducción de idiomas
La IA se ha utilizado para traducir automáticamente el lenguaje hablado y el contenido textual en productos como Microsoft Translator , Google Translate y DeepL Translator . [22] Además, se están realizando investigaciones y desarrollo para decodificar y realizar la comunicación animal. [23] [24]
Google ha utilizado el etiquetado de imágenes para detectar productos en fotografías y permitir a las personas realizar búsquedas basadas en una fotografía. También se ha demostrado que el etiquetado de imágenes genera discurso para describir imágenes a personas ciegas. [26] DeepFace de Facebook identifica rostros humanos en imágenes digitales.
Juegos
Los juegos han sido una aplicación importante [¿ relevante? ] de las capacidades de la IA desde la década de 1950. En el siglo XXI, las IA han vencido a jugadores humanos en muchos juegos, incluido el ajedrez ( Deep Blue ), Jeopardy! ( Watson ), [27] Go ( AlphaGo ), [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] póquer ( Pluribus [35] y Cepheus ), [36] Deportes electrónicos ( StarCraft ), [37] [38] y juegos en general ( AlphaZero [39] [40] [41] y MuZero ). [42] [43] [44] [45] La IA ha reemplazado a los algoritmos codificados a mano en la mayoría de los programas de ajedrez. [46] A diferencia del go o el ajedrez , el póquer es un juego de información imperfecta , por lo que un programa que juega al póquer tiene que razonar bajo incertidumbre. Los jugadores del juego en general trabajan utilizando la retroalimentación del sistema de juego, sin conocer las reglas.
Desafíos económicos y sociales
AI for Good es una iniciativa de la UIT que apoya a las instituciones que emplean IA para abordar algunos de los mayores desafíos económicos y sociales del mundo. Por ejemplo, la Universidad del Sur de California lanzó el Centro para la Inteligencia Artificial en la Sociedad, con el objetivo de utilizar la IA para abordar problemas como la falta de vivienda. En Stanford, los investigadores utilizan IA para analizar imágenes satelitales e identificar áreas de alta pobreza. [47]
Agricultura
En agricultura, la IA ha ayudado a los agricultores a identificar áreas que necesitan riego, fertilización, tratamientos con pesticidas o aumentar el rendimiento. [48] Los agrónomos utilizan la IA para realizar investigación y desarrollo. La IA se ha utilizado para predecir el tiempo de maduración de cultivos como los tomates, [49] monitorear la humedad del suelo, operar robots agrícolas , realizar análisis predictivos , [50] [51] clasificar las emociones de las llamadas de los cerdos del ganado , [23] automatizar invernaderos , [52 ] detectar enfermedades y plagas, [53] [54] y ahorrar agua. [55]
Las aplicaciones de la IA en ciberseguridad incluyen:
Protección de la red: el aprendizaje automático mejora los sistemas de detección de intrusos ampliando la búsqueda más allá de las amenazas previamente identificadas.
Protección de endpoints: los ataques como el ransomware se pueden frustrar aprendiendo los comportamientos típicos del malware.
Sospechar del comportamiento del usuario: el aprendizaje automático puede identificar fraudes o aplicaciones comprometidas a medida que ocurren. [57]
El zar del fraude de Google, Shuman Ghosemajumder, ha dicho que la IA se utilizará para automatizar completamente la mayoría de las operaciones de seguridad cibernética con el tiempo. [58]
Educación
Los tutores de IA como Khanmigo y Duolingo permiten a los estudiantes obtener ayuda personalizada. [59] Pueden reducir la ansiedad y el estrés de los estudiantes provenientes de laboratorios de tutores o tutores humanos. [60]
Las aplicaciones de inteligencia artificial que obstaculizan la capacidad de los estudiantes para concentrarse en sus tareas, como los sistemas de recomendación, pueden crear un entorno disfuncional, a veces con efectos de venganza. [61] [62] La IA también se puede utilizar para proporcionar una predicción temprana del éxito de los estudiantes en un entorno de aprendizaje virtual (VLE) como Moodle. [63]
En el proceso educativo, los estudiantes pueden personalizar su formación con la ayuda de la inteligencia artificial. Y para los profesionales de la enseñanza, la tecnología proporcionada por la IA puede mejorar la calidad del proceso educativo y las habilidades docentes. [64]
Los detectores de texto de IA se pueden utilizar para escanear ensayos generados por inteligencia artificial con el fin de intentar establecer una autoría genuina. Sin embargo, un estudio encontró que siete de los detectores más utilizados a menudo marcaban erróneamente artículos escritos por aquellos cuyo primer idioma no era el inglés como generados por IA, discriminando así a los llamados angloparlantes "no nativos". [sesenta y cinco]
Finanzas
Las instituciones financieras han utilizado durante mucho tiempo sistemas de redes neuronales artificiales para detectar cargos o reclamos fuera de la norma, señalándolos para investigación humana. El uso de la IA en la banca comenzó en 1987, cuando Security Pacific National Bank lanzó un grupo de trabajo de prevención de fraude para contrarrestar el uso no autorizado de tarjetas de débito. [66] Kasisto y Moneystream utilizan IA.
Los bancos utilizan la IA para organizar operaciones, llevar contabilidad, invertir en acciones y administrar propiedades. La IA puede reaccionar a los cambios cuando no se realizan negocios. [67] La IA se utiliza para combatir el fraude y los delitos financieros mediante el seguimiento de patrones de comportamiento en busca de cambios anormales o anomalías . [68] [69] [70]
El uso de la IA en aplicaciones como el comercio en línea y la toma de decisiones ha cambiado importantes teorías económicas. [71] Por ejemplo, las plataformas de compra y venta basadas en inteligencia artificial estiman curvas de oferta y demanda individualizadas y, por lo tanto, permiten precios individualizados. Las máquinas de IA reducen la asimetría de la información en el mercado y, por tanto, los hacen más eficientes . [72] La aplicación de la inteligencia artificial en la industria financiera puede aliviar las limitaciones de financiación de las empresas no estatales. Especialmente para empresas más pequeñas e innovadoras. [73]
Las grandes instituciones financieras utilizan la IA para ayudar con sus prácticas de inversión. El motor de inteligencia artificial de BlackRock , Aladdin , se utiliza tanto dentro de la empresa como por los clientes para ayudar con las decisiones de inversión. Sus funciones incluyen el uso de procesamiento de lenguaje natural para analizar textos como noticias, informes de corredores y feeds de redes sociales. Luego mide el sentimiento sobre las empresas mencionadas y asigna una puntuación. Bancos como UBS y Deutsche Bank utilizan SQREEM (modelo de extracción y reducción cuántica secuencial) para extraer datos para desarrollar perfiles de consumidores y combinarlos con productos de gestión patrimonial . [75]
suscripción
El prestamista en línea Upstart utiliza el aprendizaje automático para la suscripción . [76]
La plataforma Zest Automated Machine Learning (ZAML) de ZestFinance se utiliza para la suscripción de créditos. Esta plataforma utiliza el aprendizaje automático para analizar datos, incluidas las transacciones de compra y cómo un cliente completa un formulario para calificar a los prestatarios. La plataforma es particularmente útil para asignar puntajes crediticios a personas con historial crediticio limitado. [77]
Auditoría
La IA hace posible la auditoría continua. Los beneficios potenciales incluyen la reducción del riesgo de auditoría, el aumento del nivel de seguridad y la reducción de la duración de la auditoría. [78] [ cuantificar ]
Anti lavado de dinero
El software de inteligencia artificial, como LaundroGraph, que utiliza conjuntos de datos contemporáneos subóptimos, podría usarse para combatir el lavado de dinero (AML). [79] [80] La IA se puede utilizar para "convertir el proceso AML en una solución sólida y escalable con una tasa reducida de falsos positivos y una alta adaptabilidad". [81] Un estudio sobre aprendizaje profundo para AML identificó "desafíos clave para los investigadores" al tener "acceso a datos de transacciones reales recientes y escasez de datos de entrenamiento etiquetados; y datos altamente desequilibrados" y sugiere que investigaciones futuras deberían sacar a la luz " explicabilidad , "aprendizaje profundo de gráficos utilizando procesamiento del lenguaje natural (NLP), aprendizaje no supervisado y de refuerzo para manejar la falta de datos etiquetados ; y programas de investigación conjuntos entre la comunidad de investigación y la industria para beneficiarse del conocimiento del dominio y el acceso controlado a los datos". [82]
Historia
En la década de 1980, la IA comenzó a adquirir prominencia en las finanzas a medida que se comercializaban los sistemas expertos . Por ejemplo, Dupont creó 100 sistemas expertos, lo que les ayudó a ahorrar casi 10 millones de dólares al año. [83] Uno de los primeros sistemas fue el sistema experto Protrader que predijo la caída de 87 puntos del Dow Jones Industrial Average en 1986. "Las principales uniones del sistema eran monitorear las primas en el mercado, determinar la estrategia de inversión óptima, ejecutar transacciones cuando sea apropiado y modificar la base de conocimientos a través de un mecanismo de aprendizaje". [84]
Uno de los primeros sistemas expertos que ayudó con los planes financieros fue PlanPowerm y Client Profiling System, creado por Applied Expert Systems (APEX). Se lanzó en 1986. Ayudó a crear planes financieros personales para las personas. [85]
En la década de 1990, la IA se aplicó a la detección de fraudes . En 1993 se lanzó el Sistema de Inteligencia Artificial FinCEN (FAIS). Pudo revisar más de 200.000 transacciones por semana y durante dos años ayudó a identificar 400 casos potenciales de lavado de dinero equivalentes a mil millones de dólares. [86] Estos sistemas expertos fueron reemplazados posteriormente por sistemas de aprendizaje automático. [87]
La IA puede mejorar la actividad empresarial y es una de las áreas más dinámicas para las empresas emergentes, con un importante flujo de capital de riesgo hacia la IA. [88]
En 2019, Bangalore, India, implementó señales de tráfico gestionadas por IA. Este sistema utiliza cámaras para monitorear la densidad del tráfico y ajustar la sincronización de la señal según el intervalo necesario para despejar el tráfico. [91]
Militar
Varios países están implementando aplicaciones militares de IA. [92] Las principales aplicaciones mejoran el mando y control , las comunicaciones, los sensores, la integración y la interoperabilidad. [93] La investigación se centra en la recopilación y el análisis de inteligencia, la logística, las operaciones cibernéticas, las operaciones de información y los vehículos semiautónomos y autónomos . [92] Las tecnologías de IA permiten la coordinación de sensores y efectores, la detección e identificación de amenazas, el marcado de posiciones enemigas, la adquisición de objetivos , la coordinación y la eliminación de conflictos de fuegos conjuntos distribuidos entre vehículos de combate en red que involucran equipos tripulados y no tripulados. [93] La IA se incorporó a operaciones militares en Irak y Siria. [92]
En la guerra entre Israel y Hamás de 2023 , Israel utilizó el sistema de inteligencia artificial Habsora (traducido: " el evangelio ") para generar rápidamente objetivos para atacar, incluidas viviendas residenciales en Gaza sospechosas de estar afiliadas a agentes de Hamás. La combinación de la tecnología de inteligencia artificial dirigida a objetivos con un cambio de política que evitaba evitar objetivos civiles resultó en un número sin precedentes de muertes de civiles. Los funcionarios de las FDI dicen que el programa aborda el problema anterior de que la fuerza aérea se estaba quedando sin objetivos. Utilizando Habsora, los funcionarios dicen que los hogares de miembros sospechosos y jóvenes de Hamás amplían significativamente el "banco de objetivos de IA". Una fuente interna describe el proceso como una “fábrica de asesinatos en masa” [94] [95]
El gasto militar anual mundial en robótica aumentó de 5.100 millones de dólares en 2010 a 7.500 millones de dólares en 2015. [96] [97] Los drones militares capaces de realizar acciones autónomas se utilizan ampliamente. [98] Muchos investigadores evitan las aplicaciones militares. [93]
La IA en la atención sanitaria se utiliza a menudo para clasificar, evaluar una tomografía computarizada o un electrocardiograma o identificar pacientes de alto riesgo para la salud de la población. La IA está ayudando con el problema del alto costo de la dosificación. Un estudio sugirió que la IA podría ahorrar 16 mil millones de dólares. En 2016, un estudio informó que una fórmula derivada de IA obtenía la dosis adecuada de medicamentos inmunosupresores para administrar a los pacientes trasplantados. [99] Las investigaciones actuales han indicado que las enfermedades vasculares no cardíacas también se están tratando con inteligencia artificial (IA). Para ciertos trastornos, los algoritmos de IA pueden ayudar con el diagnóstico, los tratamientos recomendados, la predicción de resultados y el seguimiento del progreso del paciente. A medida que avance la tecnología de IA, se prevé que adquiera más importancia en la industria de la salud. [100]
El proyecto de inteligencia artificial Hannover de Microsoft ayuda a los médicos a elegir tratamientos contra el cáncer entre más de 800 medicamentos y vacunas. [101] [102] Su objetivo es memorizar todos los artículos relevantes para predecir qué (combinaciones de) medicamentos serán más eficaces para cada paciente. La leucemia mieloide es un objetivo. Otro estudio informó sobre una IA que era tan buena como la de los médicos para identificar cánceres de piel. [103] Otro proyecto monitorea a múltiples pacientes de alto riesgo haciendo preguntas a cada paciente basándose en los datos adquiridos de las interacciones médico/paciente. [104] En un estudio realizado con aprendizaje por transferencia , una IA diagnosticó afecciones oculares similares a las de un oftalmólogo y recomendó derivaciones para tratamiento. [105]
Otro estudio demostró la cirugía con un robot autónomo. El equipo supervisó al robot mientras realizaba una cirugía de tejidos blandos, cosiendo un intestino de cerdo considerado mejor que un cirujano. [106]
Creación de fármacos [112] (por ejemplo, identificando fármacos candidatos [113] y utilizando datos de detección de fármacos existentes, como en investigaciones de extensión de vida ) [114]
Formación clínica [115]
Predicción de resultados para procedimientos quirúrgicos.
Pronóstico del VIH
Identificar firmas de patógenos genómicos de nuevos patógenos [116] o identificar patógenos mediante huellas dactilares basadas en la física [117] (incluidos patógenos pandémicos)
Ayudar a vincular genes con sus funciones, [118] analizar genes [119] e identificar nuevos objetivos biológicos [120]
La IA puede codificar automáticamente las reclamaciones de compensación laboral . [126] [127] Los sistemas de realidad virtual habilitados para IA pueden mejorar la capacitación en seguridad para el reconocimiento de peligros. [124] La IA puede detectar de manera más eficiente los cuasi accidentes de accidentes , que son importantes para reducir las tasas de accidentes, pero que a menudo no se notifican. [128]
Bioquímica
AlphaFold 2 puede determinar la estructura 3D de una proteína ( plegada ) en horas en lugar de los meses requeridos por enfoques automatizados anteriores y se utilizó para proporcionar las estructuras probables de todas las proteínas del cuerpo humano y esencialmente de todas las proteínas conocidas por la ciencia (más de 200 millón). [129] [130] [131] [132]
Química y biología
El aprendizaje automático se ha utilizado para el diseño de fármacos . También se ha utilizado para predecir propiedades moleculares y explorar grandes espacios químicos/de reacción. [133] Las síntesis planificadas por computadora a través de redes de reacción computacionales, descritas como una plataforma que combina "síntesis computacional con algoritmos de IA para predecir propiedades moleculares", [134] se han utilizado para explorar los orígenes de la vida en la Tierra , [135] drogas- síntesis y desarrollo de rutas para reciclar 200 residuos químicos industriales en importantes fármacos y agroquímicos (diseño de síntesis química). [136] Hay investigaciones sobre qué tipos de química asistida por computadora se beneficiarían del aprendizaje automático. [137] También se puede utilizar para " el descubrimiento y desarrollo de fármacos, la reutilización de fármacos , la mejora de la productividad farmacéutica y los ensayos clínicos". [138] Se ha utilizado para el diseño de proteínas con sitios funcionales preespecificados. [139] [140]
Se ha utilizado con bases de datos para el desarrollo de un proceso de 46 días para diseñar, sintetizar y probar un fármaco que inhibe las enzimas de un gen concreto, DDR1 . DDR1 está involucrado en cánceres y fibrosis, lo cual es una de las razones de los conjuntos de datos de alta calidad que permitieron estos resultados. [141]
Existen varios tipos de aplicaciones para el aprendizaje automático en la decodificación de la biología humana, como ayudar a mapear patrones de expresión genética en patrones de activación funcional [142] o identificar motivos funcionales de ADN . [143] Se utiliza ampliamente en la investigación genética. [144]
También existe cierto uso del aprendizaje automático en biología sintética , [145] [146] biología de enfermedades, [146] nanotecnología (por ejemplo, materiales nanoestructurados y bionanotecnología ), [147] [148] y ciencia de materiales . [149] [150] [151]
Nuevos tipos de aprendizaje automático
Esquema del proceso de un proceso científico robótico semiautomático que incluye extracción de declaraciones web y pruebas de laboratorio biológico.
También hay prototipos de robots científicos , incluidos los que tienen encarnaciones de robots, como los dos Robot Scientists , que muestran una forma de "aprendizaje automático" que no se asocia comúnmente con el término. [152] [153]
De manera similar, existe investigación y desarrollo de " computadoras de software húmedo " biológicas que pueden aprender (por ejemplo, para usarlas como biosensores ) y/o implantarse en el cuerpo de un organismo (por ejemplo, para usarlas para controlar prótesis). [154] [155] [156] Las neuronas artificiales basadas en polímeros operan directamente en entornos biológicos y definen neuronas biohíbridas hechas de componentes artificiales y vivos. [157] [158]
Además, si la emulación de todo el cerebro es posible mediante el escaneo y la replicación del, al menos, cerebro bioquímico (como se plantea en la forma de replicación digital en The Age of Em , posiblemente usando redes neuronales físicas ), eso puede tener aplicaciones iguales o más. extensas que, por ejemplo, las actividades humanas valoradas y pueden implicar que la sociedad enfrentaría decisiones morales sustanciales, riesgos sociales y problemas éticos [159] [160] tales como si (y cómo) se construyen, envían a través del espacio y se utilizan en comparación con competidores potencialmente, por ejemplo, potencialmente tipos de inteligencia artificial/semiartificial más sintética y/o menos humana y/o no/menos sensible. [ cita(s) adicional(es) necesaria(s ) ] Un enfoque alternativo o aditivo para el escaneo son los tipos de ingeniería inversa del cerebro. [161] [162]
Se incorpora una subcategoría de inteligencia artificial, [163] [164] algunos de los cuales son sistemas robóticos móviles, cada uno de los cuales consta de uno o varios robots que pueden aprender en el mundo físico.
Fantasmas digitales
Computación biológica en IA y como IA
Sin embargo, las computadoras biológicas , aunque sean altamente artificiales e inteligentes, generalmente se distinguen de las computadoras sintéticas, a menudo basadas en silicio; sin embargo, podrían combinarse o usarse para el diseño de cualquiera de ellas. Además, muchas tareas pueden ser llevadas a cabo de manera inadecuada por la inteligencia artificial, incluso si sus algoritmos fueran transparentes, comprendidos, libres de sesgos, aparentemente efectivos y alineados con objetivos y sus datos entrenados fueran lo suficientemente grandes y limpios (como en los casos en que los datos subyacentes o disponibles estaban disponibles). las métricas, los valores o los datos son inapropiados. Asistida por computadora es una frase utilizada para describir actividades humanas que utilizan la informática como herramienta en actividades y sistemas más completos, como la IA, para tareas específicas o que hacen uso de ellas sin depender sustancialmente de sus resultados (ver también: humano en el -bucle ). [ cita necesaria ] Un estudio describió lo biológico como una limitación de la IA con "mientras el sistema biológico no pueda entenderse, formalizarse e imitarse, no podremos desarrollar tecnologías que puedan imitarlo" y que si se entendiera Esto no significa que exista "una solución tecnológica que imite la inteligencia natural". [165] Las tecnologías que integran la biología y que a menudo se basan en la inteligencia artificial incluyen la biorrobótica .
Astronomía, actividades espaciales y ufología.
La inteligencia artificial se utiliza en astronomía para analizar cantidades cada vez mayores de datos disponibles [166] [167] y aplicaciones, principalmente para "clasificación, regresión, agrupación, predicción, generación, descubrimiento y desarrollo de nuevos conocimientos científicos", por ejemplo, para descubrir exoplanetas . , pronosticar la actividad solar y distinguir entre señales y efectos instrumentales en astronomía de ondas gravitacionales . [168] También podría usarse para actividades en el espacio como la exploración espacial , incluido el análisis de datos de misiones espaciales, decisiones científicas de naves espaciales en tiempo real, prevención de desechos espaciales, [169] y operaciones más autónomas. [170] [171] [172] [167]
En la búsqueda de inteligencia extraterrestre (SETI), el aprendizaje automático se ha utilizado en intentos de identificar ondas electromagnéticas generadas artificialmente en los datos disponibles [173] [174] – como observaciones en tiempo real [175] – y otras firmas tecnológicas , por ejemplo, a través de anomalías. detección . [176] En ufología , el proyecto SkyCAM-5 encabezado por el Prof. Hakan Kayal [177] y el Proyecto Galileo encabezado por el Prof. Avi Loeb utilizan el aprendizaje automático para detectar y clasificar tipos peculiares de OVNIs. [178] [179] [180] [181] [182] El Proyecto Galileo también busca detectar dos tipos más de posibles firmas tecnológicas extraterrestres con el uso de IA: ' Objetos interestelares similares a Oumuamua y satélites artificiales no artificiales. [183] [184]
Aplicaciones futuras o no humanas
Loeb ha especulado que un tipo de equipo tecnológico que el proyecto puede detectar podrían ser "astronautas de IA" [185] y en 2021, en un artículo de opinión, que la IA "reemplazará" a la inteligencia natural, [186] mientras que Martin Rees afirmó que "puede" haber más civilizaciones de las que se pensaba y la "mayoría de ellas" es artificial. [187] En particular, las aplicaciones de inteligencia artificial en el futuro medio o lejano o no humanas podrían incluir formas avanzadas de inteligencia artificial general que se dedique a la colonización espacial o tipos de IA más limitados y específicos de vuelos espaciales. Por el contrario, ha habido preocupaciones en relación con la posible AGI o IA capaz de colonizar el espacio con embriones , o más generalmente, una colonización espacial basada en inteligencia natural, como la "seguridad de los encuentros con una IA extraterrestre", [188] [189] que sufre riesgos. (u objetivos inversos), [190] [191] licencia/responsabilidad moral con respecto a los efectos de la colonización, [192] o IA deshonesta (por ejemplo, como se muestra en los ficticios David 8 y HAL 9000 ). Véanse también: derecho espacial y ética espacial . Loeb ha descrito la posibilidad de "astronautas de IA" que participen en una "evolución supervisada" (ver también: evolución dirigida , elevación , panspermia dirigida y colonización espacial ). [193]
Astroquímica
También se puede utilizar para producir conjuntos de datos de firmas espectrales de moléculas que pueden estar implicadas en la producción o el consumo atmosférico de determinadas sustancias químicas (como la fosfina posiblemente detectada en Venus ), lo que podría evitar errores en las asignaciones y, si se mejora la precisión, utilizarse en futuras detecciones e identificaciones de moléculas en otros planetas. [194]
Otros campos de investigación
Arqueología, historia e imagen de los sitios.
El aprendizaje automático puede ayudar a restaurar y atribuir textos antiguos. [195] Puede ayudar a indexar textos, por ejemplo, para permitir una búsqueda mejor y más sencilla [196] y una clasificación de fragmentos. [197]
También se puede utilizar para "el acceso no invasivo y no destructivo a las estructuras internas de los restos arqueológicos". [199]
Física
Se informó que un sistema de aprendizaje profundo aprende física intuitiva a partir de datos visuales (de entornos virtuales en 3D) basándose en un enfoque inédito inspirado en estudios de cognición visual en bebés. [200] [201] Otros investigadores han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que podría descubrir conjuntos de variables básicas de varios sistemas físicos y predecir la dinámica futura de los sistemas a partir de grabaciones de video de su comportamiento. [202] [203] En el futuro, es posible que se pueda utilizar para automatizar el descubrimiento de leyes físicas de sistemas complejos. [202]
Ciencia de los Materiales
La IA podría utilizarse para la optimización y el descubrimiento de materiales, como el descubrimiento de materiales estables y la predicción de su estructura cristalina. [204] [205] [206]
En noviembre de 2023, investigadores de Google DeepMind y el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley anunciaron que habían desarrollado un sistema de inteligencia artificial conocido como GNoME. Este sistema ha contribuido a la ciencia de los materiales al descubrir más de 2 millones de nuevos materiales en un período de tiempo relativamente corto. GNoME emplea técnicas de aprendizaje profundo para explorar de manera eficiente estructuras materiales potenciales, logrando un aumento significativo en la identificación de estructuras cristalinas inorgánicas estables . Las predicciones del sistema fueron validadas mediante experimentos robóticos autónomos, demostrando una notable tasa de éxito del 71%. Los datos de los materiales recién descubiertos están disponibles públicamente a través de la base de datos del Proyecto de Materiales , lo que ofrece a los investigadores la oportunidad de identificar materiales con propiedades deseadas para diversas aplicaciones. Este desarrollo tiene implicaciones para el futuro del descubrimiento científico y la integración de la IA en la investigación de la ciencia de materiales, lo que podría acelerar la innovación de materiales y reducir los costos en el desarrollo de productos. El uso de la IA y el aprendizaje profundo sugiere la posibilidad de minimizar o eliminar los experimentos manuales de laboratorio y permitir a los científicos centrarse más en el diseño y análisis de compuestos únicos. [207] [208] [209]
Ingeniería inversa
El aprendizaje automático se utiliza en diversos tipos de ingeniería inversa . Por ejemplo, el aprendizaje automático se ha utilizado para realizar ingeniería inversa en una pieza de material compuesto, lo que permite la producción no autorizada de piezas de alta calidad [210] y para comprender rápidamente el comportamiento del malware . [211] [212] [213] Se puede utilizar para realizar ingeniería inversa en modelos de inteligencia artificial. [214] También puede diseñar componentes participando en un tipo de ingeniería inversa de componentes virtuales aún no existentes, como el diseño molecular inverso para una funcionalidad particular deseada [215] o el diseño de proteínas para sitios funcionales preespecificados. [139] [140] La ingeniería inversa de redes biológicas podría modelar las interacciones de una manera comprensible para los humanos, por ejemplo, basándose en datos de series temporales de niveles de expresión genética. [216]
Ley
Análisis jurídico
La IA es un pilar de las profesiones relacionadas con el derecho. Los algoritmos y el aprendizaje automático realizan algunas tareas que antes realizaban los abogados principiantes. [217] Si bien su uso es común, no se espera que reemplace la mayor parte del trabajo realizado por los abogados en un futuro próximo. [218]
Una preocupación se relaciona con el sesgo algorítmico : los programas de IA pueden volverse sesgados después de procesar datos que presentan sesgo. [221] ProPublica afirma que el nivel de riesgo de reincidencia promedio asignado por COMPAS a los acusados negros es significativamente mayor que el de los acusados blancos. [220]
En 2019, la ciudad de Hangzhou , China, estableció un programa piloto de Tribunal de Internet basado en inteligencia artificial para resolver disputas relacionadas con el comercio electrónico y reclamaciones de propiedad intelectual relacionadas con Internet . [222] : 124 partes comparecen ante el tribunal mediante videoconferencia y AI evalúa las pruebas presentadas y aplica las normas jurídicas pertinentes. [222] : 124
Servicios
Recursos humanos
Otra aplicación de la IA es en recursos humanos. La IA puede examinar currículums y clasificar a los candidatos según sus calificaciones, predecir el éxito de los candidatos en funciones determinadas y automatizar tareas de comunicación repetitivas a través de chatbots. [223]
Búsqueda de trabajo
La IA ha simplificado el proceso de contratación y búsqueda de empleo tanto para los reclutadores como para los solicitantes de empleo. Según Raj Mukherjee de Indeed , el 65% de quienes buscan empleo vuelven a buscar empleo dentro de los 91 días posteriores a la contratación. Un motor impulsado por IA agiliza la complejidad de la búsqueda de empleo al evaluar información sobre habilidades laborales, salarios y tendencias de los usuarios, relacionando a los solicitantes de empleo con los puestos más relevantes. La inteligencia artificial calcula los salarios adecuados y resalta la información del currículum para los reclutadores mediante PNL, que extrae palabras y frases relevantes del texto. Otra aplicación es un creador de currículums de IA que compila un CV en 5 minutos. [224] Los chatbots ayudan a los visitantes del sitio web y perfeccionan los flujos de trabajo.
La IA es la base de los avatares ( asistentes automatizados en línea ) en las páginas web. [225] Puede reducir los costos de operación y capacitación. [225] Servicio al cliente automatizado de Pypestream para su aplicación móvil para agilizar la comunicación con los clientes. [226]
Una aplicación de Google analiza el idioma y convierte la voz en texto. La plataforma puede identificar a los clientes enojados a través de su lenguaje y responder adecuadamente. [227] Amazon utiliza un chatbot para servicio al cliente que puede realizar tareas como verificar el estado de un pedido, cancelar pedidos, ofrecer reembolsos y conectar al cliente con un representante humano. [228]
Hospitalidad
En la industria hotelera, la IA se utiliza para reducir tareas repetitivas, analizar tendencias, interactuar con los huéspedes y predecir las necesidades de los clientes. [229] Los servicios hoteleros de IA se presentan en forma de chatbot, [230] aplicación, asistente de voz virtual y robots de servicio.
Los escenarios típicos incluyen el análisis de imágenes utilizando técnicas de reconocimiento de objetos o de rostros, o el análisis de vídeo para el reconocimiento de escenas, objetos o rostros. El análisis de medios basado en IA puede facilitar la búsqueda de medios, la creación de palabras clave descriptivas para el contenido, el monitoreo de políticas de contenido (como verificar la idoneidad del contenido para un horario de visualización de televisión en particular), la conversión de voz a texto para fines de archivo u otros, y la detección de logotipos, productos o rostros de celebridades para la colocación de anuncios.
En enero de 2016, [243] el programa Horizonte 2020 financió el proyecto InVID [244] [245] para ayudar a periodistas e investigadores a detectar documentos falsos, disponibles como complementos de navegador. [246] [247]
En junio de 2016, el grupo de informática visual de la Universidad Técnica de Múnich y de la Universidad de Stanford desarrolló Face2Face, [248] un programa que anima fotografías de rostros, imitando las expresiones faciales de otra persona. La tecnología ha sido demostrada animando los rostros de personas como Barack Obama y Vladimir Putin . Se han demostrado otros métodos basados en redes neuronales profundas , de donde se tomó el nombre de deep fake .
En septiembre de 2018, el senador estadounidense Mark Warner propuso penalizar a las empresas de redes sociales que permitan compartir documentos muy falsos en sus plataformas. [249]
En 2018, Darius Afchar y Vincent Nozick encontraron una manera de detectar contenido falso analizando las propiedades mesoscópicas de los fotogramas de vídeo. [250] DARPA donó 68 millones de dólares para trabajar en la detección de deepfakes. [250]
Respeecher es un programa que permite a una persona hablar con la voz de otra.
Análisis de contenidos de vídeo, vigilancia y detección de medios manipulados.
La inteligencia artificial para videovigilancia utiliza programas de software que analizan el audio y las imágenes de las cámaras de videovigilancia para reconocer personas, vehículos, objetos y eventos. El programa de contratistas de seguridad es el software para definir áreas restringidas dentro de la vista de la cámara (como un área cercada, un estacionamiento pero no la acera o la calle pública fuera del estacionamiento) y programar para momentos del día (como después del cierre del negocio). ) para la propiedad protegida por la cámara de vigilancia . La inteligencia artificial ("IA") envía una alerta si detecta que un intruso infringe la "regla" establecida de que no se permite a ninguna persona entrar en esa zona durante esa hora del día.
Se han utilizado algoritmos de inteligencia artificial para detectar videos deepfake. [255] [256]
Producción de vídeo
La inteligencia artificial también está comenzando a usarse en la producción de videos, con herramientas y software que se están desarrollando que utilizan IA generativa para crear videos nuevos o alterar videos existentes. Algunas de las principales herramientas que se utilizan actualmente en estos procesos son DALL-E, Midjourney y Runway. [257] Waymark Studios utilizó las herramientas ofrecidas por DALL-E y Midjourney para crear una película totalmente generada por IA llamada The Frost en el verano de 2023. [257] Waymark Studios está experimentando con el uso de estas herramientas de IA para generar anuncios y comerciales para empresas en cuestión de segundos. [257] Yves Bergquist, director del Proyecto de IA y Neurociencia en Medios del Centro de Tecnología de Entretenimiento de la USC, dice que los equipos de postproducción en Hollywood ya están utilizando IA generativa y predice que en el futuro más empresas adoptarán esta nueva tecnología. [258]
Música
La IA se ha utilizado para componer música de varios géneros.
David Cope creó una IA llamada Emily Howell que logró hacerse muy conocida en el campo de la música algorítmica por ordenador. [259] El algoritmo detrás de Emily Howell está registrado como una patente estadounidense. [260]
En 2012, AI Iamus creó el primer álbum clásico completo. [261]
AIVA (Artista Virtual de Inteligencia Artificial), compone música sinfónica, principalmente música clásica para bandas sonoras de películas . [262] Logró una primicia mundial al convertirse en el primer compositor virtual reconocido por una asociación profesional musical . [263]
Melomics crea música generada por computadora para aliviar el estrés y el dolor. [264]
En el Laboratorio de Investigación Sony CSL, el software Flow Machines crea canciones pop aprendiendo estilos musicales a partir de una enorme base de datos de canciones. Puede componer en múltiples estilos.
Watson Beat utiliza el aprendizaje por refuerzo y redes de creencias profundas para componer música a partir de una melodía inicial simple y un estilo selecto. El software era de código abierto [265] y músicos como Taryn Southern [266] colaboraron con el proyecto para crear música.
La canción debut del cantante surcoreano Hayeon, "Eyes on You", se compuso utilizando inteligencia artificial supervisada por compositores reales, incluido NUVO. [267]
Yseop , utiliza IA para convertir datos estructurados en comentarios y recomendaciones en lenguaje natural. Yseop escribe informes financieros, resúmenes ejecutivos, documentos personalizados de ventas o marketing y más en varios idiomas, incluidos inglés, español, francés y alemán. [270]
TALESPIN inventaba historias similares a las fábulas de Esopo . El programa comenzó con un conjunto de personajes que querían alcanzar ciertos objetivos. La historia narra sus intentos de satisfacer estos objetivos. [ cita necesaria ] Mark Riedl y Vadim Bulitko afirmaron que la esencia de la narración era la gestión de la experiencia, o "cómo equilibrar la necesidad de una progresión coherente de la historia con la agencia del usuario, que a menudo está en desacuerdo". [271]
Si bien la narración con IA se centra en la generación de la historia (personaje y trama), la comunicación de la historia también recibió atención. En 2002, los investigadores desarrollaron un marco arquitectónico para la generación de prosa narrativa. Reprodujeron fielmente la variedad y complejidad del texto en cuentos como Caperucita Roja . [272] En 2016, una IA japonesa coescribió un cuento y casi gana un premio literario. [273]
La empresa surcoreana Hanteo Global utiliza un robot de periodismo para escribir artículos. [274]
Los autores literarios también están explorando los usos de la IA. Un ejemplo es la obra ReRites (2017-2019) de David Jhave Johnston , donde el poeta creó un rito diario de edición de la producción poética de una red neuronal para crear una serie de performances y publicaciones.
Escritura deportiva
En 2010, la inteligencia artificial utilizó estadísticas de béisbol para generar automáticamente artículos de noticias. Esto fue lanzado por The Big Ten Network utilizando un software de Narrative Science . [275]
UOL en Brasil amplió el uso de la IA en sus escritos. En lugar de simplemente generar noticias, programaron la IA para incluir palabras comúnmente buscadas en Google . [276]
El País , un sitio de noticias en español que cubre muchas cosas, incluidos deportes, permite a los usuarios hacer comentarios sobre cada artículo de noticias. Utilizan la API Perspective para moderar estos comentarios y si el software considera que un comentario contiene lenguaje tóxico, el comentarista se verá obligado a cambiar su comentario para poder publicarlo. [276]
Un grupo de medios holandés local utilizó inteligencia artificial para crear una cobertura automática del fútbol amateur, que cubriría 60.000 partidos en una sola temporada. NDC se asoció con United Robots para crear este algoritmo y cubrir lo que nunca antes se hubiera podido hacer sin un equipo extremadamente grande. [276]
Lede AI se utilizó en 2023 para tomar puntuaciones de partidos de fútbol de la escuela secundaria y generar historias automáticamente para el periódico local. Esto generó muchas críticas por parte de los lectores por la dicción tan robótica que se publicó. Con algunas descripciones de juegos como un "encuentro cercano de tipo atlético", los lectores no estaban contentos y se lo hicieron saber a la editorial, Gannett , en las redes sociales. Desde entonces, Gannett ha dejado de utilizar Lede AI hasta que encuentren una solución para lo que llaman un experimento. [277]
Millones de sus artículos han sido editados por bots [281] que, sin embargo, no suelen ser software de inteligencia artificial. Muchas plataformas de IA utilizan datos de Wikipedia, [282] principalmente para entrenar aplicaciones de aprendizaje automático. Se están investigando y desarrollando diversas aplicaciones de inteligencia artificial para Wikipedia, como por ejemplo para identificar frases obsoletas, [283] detectar vandalismo encubierto [284] o recomendar artículos y tareas a nuevos editores.
La traducción automática (ver arriba) también se ha utilizado para traducir artículos de Wikipedia y podría desempeñar un papel más importante en la creación, actualización, ampliación y mejora general de los artículos en el futuro. Una herramienta de traducción de contenido permite a los editores de algunas Wikipedias traducir más fácilmente artículos en varios idiomas seleccionados. [285] [286]
Juegos de vídeo
En los videojuegos, la IA se utiliza habitualmente para generar comportamiento en personajes no jugadores (NPC). Además, la IA se utiliza para encontrar caminos . Algunos investigadores consideran que la IA de los NPC en los juegos es un "problema resuelto" para la mayoría de las tareas de producción. [ ¿OMS? Los juegos con IA menos típicos incluyen el director de IA de Left 4 Dead (2008) y el entrenamiento neuroevolutivo de pelotones en Supreme Commander 2 (2010). [287] [288] La IA también se utiliza en Alien Isolation (2014) como una forma de controlar las acciones que realizará el Alien a continuación. [289]
Kinect , que proporciona una interfaz 3D de movimiento corporal para Xbox 360 y Xbox One , utiliza algoritmos que surgieron de la investigación de IA. [290] [ ¿cuál? ]
La IA se ha utilizado para producir arte visual. El primer programa artístico de IA, llamado AARON , fue desarrollado por Harold Cohen en 1968 [291] con el objetivo de poder codificar el acto de dibujar. Empezó creando dibujos sencillos en blanco y negro, para posteriormente pintar utilizando pinceles y tintes especiales que eran elegidos por el propio programa sin mediación de Cohen. [292]
Se han utilizado plataformas de IA como " DALL-E ", [293] Stable Diffusion , [293] Imagen , [294] y Midjourney [295] para generar imágenes visuales a partir de entradas como texto u otras imágenes. [296] Algunas herramientas de IA permiten a los usuarios ingresar imágenes y generar versiones modificadas de esa imagen, como para mostrar un objeto o producto en diferentes entornos. Los modelos de imágenes de IA también pueden intentar replicar los estilos específicos de los artistas y pueden agregar complejidad visual a los bocetos.
Desde su diseño en 2014, los artistas de IA han utilizado redes generativas adversarias (GAN). La programación informática GAN genera imágenes técnicas a través de marcos de aprendizaje automático que superan la necesidad de operadores humanos. [291] Ejemplos de programas GAN que generan arte incluyen Artbreeder y DeepDream .
Análisis de arte
Además de la creación de arte original, se han generado métodos de investigación que utilizan IA para analizar cuantitativamente colecciones de arte digital. Aunque el objetivo principal de la digitalización a gran escala de obras de arte en las últimas décadas fue permitir la accesibilidad y la exploración de estas colecciones, el uso de la IA para analizarlas ha generado nuevas perspectivas de investigación. [297]
Dos métodos computacionales, lectura cercana y visión lejana, son los enfoques típicos utilizados para analizar el arte digitalizado. [298] Mientras que la visión lejana incluye el análisis de grandes colecciones, la lectura atenta implica una obra de arte.
Animación por computadora
La IA se utiliza desde principios de la década de 2000, sobre todo en un sistema diseñado por Pixar llamado "Genesis". [299] Fue diseñado para aprender algoritmos y crear modelos 3D para sus personajes y accesorios. Las películas notables que utilizaron esta tecnología incluyeron Up y The Good Dinosaur. [300] La IA se ha utilizado de forma menos ceremoniosa en los últimos años. En 2023, se reveló que Netflix de Japón estaba usando inteligencia artificial para generar imágenes de fondo para su próximo programa, lo que generó reacciones negativas en línea. [301] En los últimos años, la captura de movimiento se convirtió en una forma de animación de IA de fácil acceso. Por ejemplo, Move AI es un programa creado para capturar cualquier movimiento humano y reanimarlo en su programa de animación mediante el aprendizaje de IA. [302]
Muchas empresas de telecomunicaciones utilizan la búsqueda heurística para gestionar su fuerza laboral. Por ejemplo, BT Group implementó la búsqueda heurística [308] en una aplicación que programa a 20.000 ingenieros. El aprendizaje automático también se utiliza para el reconocimiento de voz (SR), incluidos los dispositivos controlados por voz, y la transcripción relacionada con SR, incluidos los vídeos. [309] [310]
Fabricación
Sensores
IdeaCuria Inc. ha combinado la inteligencia artificial con la espectrometría digital, [311] [312] para permitir aplicaciones como el monitoreo de la calidad del agua en el hogar.
Juguetes y juegos
En la década de 1990, las primeras IA controlaban Tamagotchis y Giga Pets , Internet y el primer robot ampliamente lanzado, Furby . Aibo era un robot doméstico con forma de perro robótico con funciones inteligentes y autonomía .
Mattel creó una variedad de juguetes habilitados para IA que "entienden" conversaciones, dan respuestas inteligentes y aprenden. [313]
Petróleo y gas
Las empresas de petróleo y gas han utilizado herramientas de inteligencia artificial para automatizar funciones, prever problemas de equipos y aumentar la producción de petróleo y gas. [314] [315]
Transporte
Automotor
Vista lateral de un vehículo autónomo de la marca Waymo
Se espera que la IA en el transporte proporcione un transporte seguro, eficiente y confiable, minimizando al mismo tiempo el impacto en el medio ambiente y las comunidades. El principal desafío del desarrollo es la complejidad de los sistemas de transporte que involucran componentes y partes independientes, con objetivos potencialmente contradictorios. [316]
También hay prototipos de vehículos autónomos de transporte público automotor, como minibuses eléctricos [317] [318] [319] [320] , así como transporte ferroviario autónomo en funcionamiento . [321] [322] [323]
También hay prototipos de vehículos de reparto autónomos, que a veces incluyen robots de reparto . [324] [325] [326] [327] [328] [329] [330]
La complejidad del transporte significa que, en la mayoría de los casos, entrenar una IA en un entorno de conducción del mundo real no es práctico. Las pruebas basadas en simuladores pueden reducir los riesgos del entrenamiento en carretera. [331]
La IA sustenta los vehículos autónomos. Las empresas involucradas con la IA incluyen Tesla , Waymo y General Motors . Los sistemas basados en IA controlan funciones como frenado, cambio de carril, prevención de colisiones, navegación y cartografía. [332]
Los camiones autónomos se encuentran en fase de prueba. El gobierno del Reino Unido aprobó una legislación para comenzar a probar pelotones de camiones autónomos en 2018. [333] Un grupo de camiones autónomos se sigue de cerca uno detrás del otro. La corporación alemana Daimler está probando su Freightliner Inspiration . [334]
Los vehículos autónomos requieren mapas precisos para poder navegar entre destinos. [335] Algunos vehículos autónomos no permiten conductores humanos (no tienen volante ni pedales). [336]
La gestión del tráfico
La IA se ha utilizado para optimizar la gestión del tráfico, lo que reduce los tiempos de espera, el uso de energía y las emisiones hasta en un 25 por ciento. [337]
Los semáforos inteligentes se han desarrollado en Carnegie Mellon desde 2009. Desde entonces, el profesor Stephen Smith ha fundado una empresa Surtrac que ha instalado sistemas de control de tráfico inteligentes en 22 ciudades. La instalación cuesta alrededor de $20,000 por intersección. El tiempo de conducción se ha reducido en un 25% y el tiempo de espera en los atascos se ha reducido en un 40% en las intersecciones en las que se ha instalado. [338]
Militar
La División de Operaciones Aéreas ( AOD) de la Real Fuerza Aérea Australiana (RAAF ) utiliza IA para sistemas expertos . Las IA operan como operadores sustitutos para simuladores de combate y entrenamiento, ayudas para la gestión de misiones, sistemas de apoyo para la toma de decisiones tácticas y procesamiento posterior de los datos del simulador en resúmenes simbólicos. [339]
Los simuladores de aviones utilizan IA para entrenar aviadores. Se pueden simular condiciones de vuelo que permitan a los pilotos cometer errores sin arriesgarse ni arriesgar sus costosos aviones. También se pueden simular combates aéreos.
La IA también se puede utilizar para operar aviones de manera análoga a su control de vehículos terrestres. Los drones autónomos pueden volar de forma independiente o en enjambres . [340]
AOD utiliza el Sistema Interactivo de Aislamiento y Diagnóstico de Fallas, o IFDIS, que es un sistema experto basado en reglas que utiliza información de documentos TF-30 y asesoramiento experto de mecánicos que trabajan en el TF-30. Este sistema fue diseñado para ser utilizado en el desarrollo del TF-30 para el F-111C . El sistema reemplazó a trabajadores especializados. El sistema permitía a los trabajadores regulares comunicarse con el sistema y evitar errores, errores de cálculo o tener que hablar con uno de los trabajadores especializados.
El reconocimiento de voz permite a los controladores de tráfico dar instrucciones verbales a los drones.
El diseño de aeronaves apoyado por inteligencia artificial, [341] o AIDA, se utiliza para ayudar a los diseñadores en el proceso de creación de diseños conceptuales de aeronaves. Este programa permite a los diseñadores centrarse más en el diseño en sí y menos en el proceso de diseño. El software también permite al usuario centrarse menos en las herramientas del software. La AIDA utiliza sistemas basados en reglas para calcular sus datos. Este es un diagrama de la disposición de los módulos AIDA. Aunque sencillo, el programa está resultando eficaz.
NASA
En 2003, un proyecto del Centro de Investigación de Vuelo Dryden creó un software que podría permitir que un avión dañado continuara volando hasta que se pudiera lograr un aterrizaje seguro. [342] El software compensó los componentes dañados confiando en los componentes restantes no dañados. [343]
El Sistema de piloto automático inteligente de 2016 combinó el aprendizaje de aprendizaje y la clonación de comportamiento mediante el cual el piloto automático observó las acciones de bajo nivel necesarias para maniobrar el avión y la estrategia de alto nivel utilizada para aplicar esas acciones. [344]
Los barcos autónomos que monitorean el océano, el análisis de datos satelitales impulsado por IA, la acústica pasiva [346] o la teledetección y otras aplicaciones de monitoreo ambiental utilizan el aprendizaje automático. [347] [348] [349] [172]
Herramientas de asistencia de código impulsadas por IA
La IA se puede utilizar para completar código en tiempo real, chatear y generar pruebas automatizadas. Estas herramientas normalmente se integran con editores e IDE como complementos . Se diferencian en funcionalidad, calidad, velocidad y enfoque de la privacidad. [365]
Las sugerencias de código pueden ser incorrectas y los desarrolladores de software deben revisarlas cuidadosamente antes de aceptarlas.
GitHub Copilot es un modelo de inteligencia artificial desarrollado por GitHub y OpenAI que es capaz de autocompletar código en múltiples lenguajes de programación. [366] Precio para individuos: $10/mes o $100/año, con un mes de prueba gratis.
Tabnine fue creada por Jacob Jackson y originalmente era propiedad de la empresa Tabnine. A finales de 2019, Codota adquirió Tabnine. [367] La herramienta Tabnine está disponible como complemento para los IDE más populares . Ofrece múltiples opciones de precios, incluida una versión gratuita "inicial" limitada. [368]
CodiumAI de CodiumAI, una pequeña startup en Tel Aviv, ofrece creación de pruebas automatizada. Actualmente es compatible con Python, JS y TS. [369]
Ghostwriter by Replit ofrece finalización de código y chat. [370] Tienen varios planes de precios, incluido uno gratuito y un plan "Hacker" por 7 dólares al mes.
CodeWhisperer de Amazon recopila contenido de usuarios individuales, incluidos archivos abiertos en el IDE. Afirman centrarse en la seguridad tanto durante la transmisión como durante el almacenamiento. [371] El plan individual es gratuito, el plan profesional cuesta $19/usuario/mes.
Otras herramientas: SourceGraph Cody, CodeCompleteFauxPilot, Tabby [365]
Diseño de redes neuronales
La IA se puede utilizar para crear otras IA. Por ejemplo, alrededor de noviembre de 2017, el proyecto AutoML de Google para desarrollar nuevas topologías de redes neuronales creó NASNet , un sistema optimizado para ImageNet y POCO F1. El rendimiento de NASNet superó todos los rendimientos publicados anteriormente en ImageNet. [372]
Computación cuántica
El aprendizaje automático se ha utilizado para la cancelación de ruido en la tecnología cuántica , [373] incluidos los sensores cuánticos . [374] Además, existe una importante investigación y desarrollo sobre el uso de computadoras cuánticas con algoritmos de aprendizaje automático. Por ejemplo, existe un prototipo de dispositivo memristivo fotónico cuántico para computadoras neuromórficas (cuánticas) (NC)/ redes neuronales artificiales y materiales cuánticos que utilizan NC con cierta variedad de posibles aplicaciones relacionadas con la computación neuromórfica, [375] [376] y el aprendizaje automático cuántico es un campo con cierta variedad de aplicaciones en desarrollo. La IA podría usarse para simuladores cuánticos que pueden tener la aplicación de resolver problemas de física y química [377] [378] , así como para recocedores cuánticos para el entrenamiento de redes neuronales para aplicaciones de IA. [379] También puede ser útil en química, por ejemplo, para el descubrimiento de fármacos, y en ciencia de materiales, por ejemplo, para la optimización/descubrimiento de materiales (con posible relevancia para la fabricación de materiales cuánticos [205] [206] ). [380] [381] [382] [ se necesita una mejor fuente ]
Contribuciones históricas
Los investigadores de IA han creado muchas herramientas para resolver los problemas más difíciles de la informática. Muchos de sus inventos han sido adoptados por la informática convencional y ya no se consideran IA. Todo lo siguiente se desarrolló originalmente en laboratorios de IA: [383]
Los sitios web comerciales y las plataformas de redes sociales para empresas utilizan chatbots para interactuar con los clientes, como ayudar a responder preguntas frecuentes. Los chatbots ofrecen soporte las 24 horas del día, los 7 días de la semana y reemplazan a los humanos, lo que ayuda a reducir los costos comerciales.
Extracción de contenido
Un lector de caracteres ópticos se utiliza en la extracción de datos en documentos comerciales como facturas y recibos. También se puede utilizar en documentos de contratos comerciales, por ejemplo, acuerdos laborales, para extraer datos críticos como condiciones de empleo, condiciones de entrega, cláusulas de rescisión, etc. [384]
El potencial de la IA en la optimización del diseño, la planificación y la productividad se ha señalado como acelerador en el campo del trabajo arquitectónico. También se ha observado la capacidad de la IA para amplificar potencialmente el proceso de diseño de un arquitecto. También se han planteado temores sobre la sustitución de aspectos o procesos centrales de la profesión arquitectónica por la Inteligencia Artificial, así como las implicaciones filosóficas sobre la profesión y la creatividad. [386] [387] [388]
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