{"id":554,"date":"2024-04-06T03:17:55","date_gmt":"2024-04-06T03:17:55","guid":{"rendered":"https:\/\/unipsur.com\/articulos\/?p=554"},"modified":"2025-04-07T17:43:28","modified_gmt":"2025-04-07T17:43:28","slug":"cuales-son-las-tecnologias-detras-de-las-inteligencias-artificiales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/unipsur.com\/articulos\/cuales-son-las-tecnologias-detras-de-las-inteligencias-artificiales\/","title":{"rendered":"\u00bfCu\u00e1les son las tecnolog\u00edas detr\u00e1s de las inteligencias artificiales?"},"content":{"rendered":"

\u00bfPiensas que las inteligencias artificiales son algo novedoso y actual? Nada m\u00e1s lejos de la realidad. Ya en la antigua Grecia sentaron las bases de la comprensi\u00f3n de la mente humana y siglos despu\u00e9s, la\u00a0inteligencia artificial y sus ventajas<\/strong>\u00a0han crecido y avanzado enormemente. \u00bfC\u00f3mo? Apoy\u00e1ndose en tecnolog\u00edas como el machine learning y el deep learning. Hoy,\u00a0las inteligencias artificiales<\/strong>\u00a0est\u00e1n en el centro de una revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica que promete imitar y superar las habilidades cognitivas humanas. En este art\u00edculo, vemos c\u00f3mo Enzyme se relaciona con ellas y su papel en la evoluci\u00f3n de la tecnolog\u00eda.<\/p>\n

Origen y evoluci\u00f3n de las inteligencias artificiales<\/strong><\/h2>\n
En el a\u00f1o 300 a.C. Arist\u00f3teles estructur\u00f3 un\u00a0conjunto de reglas<\/strong>\u00a0que describ\u00edan el funcionamiento de la mente humana.\u00a02.297 a\u00f1os despu\u00e9s, la computadora\u00a0Deep Blue le gan\u00f3 una partida de ajedrez a Kasparov, campe\u00f3n del mundo, bas\u00e1ndose en ese conjunto de reglas. La haza\u00f1a\u00a0populariz\u00f3 la IA como el comportamiento de una m\u00e1quina configurada con la inteligencia que aprende de manera artificial.<\/strong><\/p>\n
Ahora, un\u00a0estudio de IPlytics\u00a0indica que hoy en d\u00eda existen\u00a0m\u00e1s de 78 mil patentes<\/strong>\u00a0de inteligencia artificial. A su vez, el\u00a0valor del mercado de esta tecnolog\u00eda superar\u00e1 los 89 mil millones de d\u00f3lares para el a\u00f1o 2025<\/strong>, seg\u00fan\u00a0una proyecci\u00f3n de Statista. Cifras que recogen, primero, el origen de las inteligencias artificiales y, despu\u00e9s, su auge.<\/p>\n
\u00a0<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 es y de qu\u00e9 se compone la IA?<\/strong><\/h2>\n
En la actualidad, entendemos por\u00a0inteligencia artificial\u00a0el \u00e1rea de investigaci\u00f3n dentro de las llamadas ciencias de la computaci\u00f3n.\u00a0Su objetivo\u00a0es crear sistemas inform\u00e1ticos capaces de imitar (y superar) en la medida de lo posible las habilidades cognitivas y funcionales del ser humano.\u00a0<\/strong><\/p>\n
En este sentido, hemos llegado a un momento en el que la IA es capaz de\u00a0dise\u00f1ar algoritmos con la capacidad de aprender nuevas tareas, comprender los contextos, resolver problemas t\u00e9cnicos\u00a0<\/strong>y\u00a0actuar como una persona.\u00a0<\/strong>Por ello, se considera que las inteligencias artificiales son el resultado de dotar a sistemas y m\u00e1quinas con una\u00a0inteligencia que aprende<\/strong>.<\/p>\n
Uno de los principales campos de investigaci\u00f3n dentro de la IA es el machine learning.\u00a0<\/strong>Dentro de \u00e9l se encuentra el subcampo de las redes neuronales artificiales y dentro de este subcampo se encuentra el deep learning. Visualmente, el orden ser\u00eda:<\/p>\n
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Machine learning\n
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Redes neuronales artificiales\n
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Deep learning<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n
\u00a0<\/p>\n
1.Machine learning<\/strong><\/h3>\n
El\u00a0machine learning o aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong>\u00a0es uno de los componentes principales y m\u00e1s importantes de la inteligencia artificial. Se encarga de dotar a la IA precisamente de su capacidad de aprender.<\/p>\n
No es lo mismo configurar un sistema para que realice determinada actividad a configurarlo para que \u201caprenda\u201d a realizar esa misma tarea.\u00a0<\/strong>Aqu\u00ed es donde el machine learning hace que la IA sea realmente la inteligencia que aprende. Para ello, se sustenta sobre diversas tecnolog\u00edas entre las que destacan las redes neuronales artificiales.<\/p>\n
\u00a0<\/p>\n
2.Redes neuronales artificiales o RNA<\/strong><\/h3>\n
Siguiendo con el punto anterior, las\u00a0<\/strong>redes neuronales artificiales (RNA)<\/strong>\u00a0son modelos abstractos que imitan a las redes neuronales humanas.\u00a0<\/strong>Est\u00e1n conformadas por nodos interconectados entre s\u00ed para enviar y recibir informaci\u00f3n. Dichos nodos son el s\u00edmil de las neuronas en un cerebro biol\u00f3gico.<\/p>\n
La funci\u00f3n de estas RNA es ayudar a las computadoras a \u201caprender\u201d, \u201cpensar\u201d y funcionar bajo el mismo esquema de un cerebro humano. Por tanto,\u00a0las redes neuronales son el componente de la IA que ayuda a esta a cumplir sus objetivos de ser la inteligencia que aprende.<\/strong><\/p>\n
El caso es que\u00a0funcionan mediante\u00a0<\/strong>capas de aprendizaje<\/strong>.\u00a0<\/strong>Dependiendo de la cantidad de estas capas,\u00a0una red puede ser superficial o muy profunda.<\/strong>\u00a0As\u00ed mismo, las m\u00e1s profundas se van alimentando de la informaci\u00f3n aprendida por sus capas m\u00e1s externas. Por tanto, pueden ir aumentando la complejidad de su aprendizaje.\u00a0Esto da\u00a0<\/strong>origen a lo que llamamos deep learning.<\/strong><\/p>\n
\u00a0<\/p>\n
3.Deep learning o aprendizaje profundo<\/strong><\/h3>\n
El\u00a0<\/strong>deep learning o aprendizaje profundo<\/strong>\u00a0es un m\u00e9todo de machine learning basado en\u00a0redes neuronales artificiales de gran profundidad.<\/strong>\u00a0Por ello, sirve para dotar a la IA de la capacidad de aprender elementos bastante complejos.<\/p>\n
En este sentido,\u00a0el aprendizaje profundo\u00a0permite que ordenadores y computadoras aprendan no solo significados, sino que tambi\u00e9n comprendan simbolismos, contextos y entornos.\u00a0<\/strong>Precisamente por eso,\u00a0<\/strong>es de gran\u00a0<\/strong>ayuda, por ejemplo, para que los\u00a0veh\u00edculos aut\u00f3nomos\u00a0reconozcan una se\u00f1al de\u00a0stop, un peat\u00f3n u otros elementos.<\/p>\n
\u00a0<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 es big data y cu\u00e1l es su relaci\u00f3n con la inteligencia que aprende?<\/strong><\/h2>\n
Pero no solo de machine learning se componen las IA. El\u00a0big data<\/strong>\u00a0es la t\u00e9cnica computacional que consiste en recopilar, procesar y analizar grandes vol\u00famenes de datos.<\/strong>\u00a0Datos que posteriormente son utilizados por los algoritmos de la IA para poder aprender y evolucionar. Esto es posible gracias a que\u00a0<\/strong>el big data\u00a0<\/strong>extrae la informaci\u00f3n del mundo real y la digitaliza para que las maquinas la comprendan.<\/p>\n
Por eso, decimos que\u00a0los grandes vol\u00famenes de datos son la \u201cmateria prima\u201d con la que funcionan las redes neuronales, el machine learning y el deep learning.<\/strong>\u00a0Por tanto, el big data es la ciencia que le da vida a la inteligencia que aprende.<\/p>\n
Retomando el ejemplo de los veh\u00edculos aut\u00f3nomos, el big data permite que la IA pueda conocer los h\u00e1bitos de conducci\u00f3n de cientos de millones de conductores, descubrir patrones de comportamiento peatonal o comprender las m\u00faltiples se\u00f1ales de tr\u00e1fico, entre otros.<\/p>\n
\u00a0<\/p>\n
Percepci\u00f3n sobre la IA y las tecnolog\u00edas que la componen<\/strong><\/h2>\n
Con todo ello, ahora mismo las\u00a0aplicaciones de la inteligencia artificial<\/strong>\u00a0son muy variadas y extensas. Esto hace que el t\u00e9rmino IA est\u00e9 en boga en todos los sectores industriales, comerciales y sociales.<\/p>\n
Sin embargo, el t\u00e9rmino\u00a0ha sido utilizado como sin\u00f3nimo de machine learning, deep learning y redes neuronales<\/strong>. Evidentemente, es un error que ha tra\u00eddo como consecuencia que las personas no comprendan del todo las distintas tecnolog\u00edas que componen la IA. De hecho, para eso es necesario:<\/p>\n
\n
Saber diferenciar cada una de estas tecnolog\u00edas.<\/li>\n
Reconocer las funciones de cada una dentro de la inteligencia artificial.<\/li>\n
Entender los componentes y el funcionamiento de la inteligencia que aprende a hablar.<\/li>\n<\/ul>\n
Solo as\u00ed podremos utilizar mejor las\u00a0<\/strong>solucione<\/strong>s<\/strong>\u00a0emp<\/strong>resariales<\/strong>\u00a0<\/strong>que nos brinda la IA.<\/p>\n
\u00a0<\/p>\n
El v\u00ednculo de Enzyme y las inteligencias virtuales<\/strong><\/h2>\n
Precisamente en ese proceso de entendimiento y aprendizaje de las IA,\u00a0nosotros podemos ayudarte.<\/strong>\u00a0Nuestra experiencia con las inteligencias artificiales puede ser crucial en el escenario tecnol\u00f3gico actual. Las capacidades de aprendizaje y razonamiento de las IA, impulsadas por el machine learning y el deep learning, est\u00e1n transformando industrias y sociedades.<\/p>\n
En este punto,\u00a0Enzyme<\/strong>\u00a0proporciona la infraestructura necesaria para el funcionamiento efectivo de tecnolog\u00edas como el machine learning, el big data, etc\u00e9tera<\/strong>. Al comprender esto, empresas como la tuya podr\u00e9is aprovechar mejor las soluciones empresariales que ofrecemos. Y, sobre todo, anticiparos a un futuro marcado por la interacci\u00f3n entre humanos y m\u00e1quinas en cualquier campo y sector.<\/p>\n
FUENTE: STRATEGICPLATFORM<\/a><\/p>\n<\/body>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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