¿Cómo la Inteligencia Artificial ha cambiado la vida de los seres humanos?
La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y realicen tareas como seres humanos. La mayoría de los ejemplos de inteligencia artificial sobre los que se oye hablar hoy en día – desde computadoras que juegan ajedrez hasta automóviles de conducción autónoma – recurren a algoritmos y técnicas de aprendizaje profundo o más conocido como Deep Learning, al procesamiento de lenguaje natural y al reconocimiento de imágenes. Empleando los inmensos recursos de procesamiento computacional, se pueden procesar grandes volúmenes de datos para entrenar estos algoritmos dando paso a la Inteligencia Artificial Aplicada que cambia la vida de los seres humanos.
¿Qué es el machine learning y por qué es tan importante en la IA?
El machine Learning es un campo fundamental de la inteligencia artificial y se enfoca en habilitarle a las máquinas la capacidad de aprender similar a como lo hacemos los humanos. Los algoritmos de Machine Learning buscan relaciones entre distintas variables para modelar patrones en los datos y entregar resultados de manera automática a la máquina para que esta detecte dichos patrones simulando la capacidad de aprender a reconocerlos. Una vez que el algoritmo ha aprendido podrá aplicar ese conocimiento a un nuevo conjunto de datos. El ciclo de vida es hacer la pregunta, recolectar los datos, entrenar al algoritmo, probarlo, recolectar el feedback y usar este conocimiento para mejorar el algoritmo y obtener más precisión.
¿Por qué se habla de que es necesario que cada vez más personas estudien carreras relacionadas como la IA?
La Inteligencia artificial junto con la analítica de datos hacen parte de una de las innovaciones más importantes que han revolucionando el mundo, por eso es importante que cada vez más personas adquieran conocimientos relacionados a esta materia. Muchos científicos de datos iniciaron sus carreras como estadísticos o analistas de datos. Pero conforme el big data (y las tecnologías de almacenaje y procesamiento del big data como Hadoop) comenzaron a crecer y evolucionar, esos roles también evolucionaron. Los datos dejaron de ser una idea de último momento de la que TI debe encargarse. Es información clave que requiere análisis, curiosidad creativa y un don para traducir ideas de alta tecnología en nuevas formas de generar utilidades en diferentes entornos. Sus aplicaciones son enormes y pueden ser de gran utilidad para empresas de distintos sectores.
¿Cuáles son actualmente esas carreras vinculadas a la IA?
El rol del científico de datos tiene orígenes académicos. Hace algunos años, las universidades comenzaron a reconocer que los empleadores deseaban contratar personas que fueran programadores y supieran trabajar en equipo. Los profesores modificaron sus clases para dar cabida a este requisito – y se desarrollaron algunos programas, como el Instituto de Analítica Avanzada de la Universidad Estatal de Carolina del Norte y se prepararon para producir en serie la siguiente generación de científicos de datos. Ahora hay más de 60 programas similares en universidades de todo el país. Las carreras están enfocadas en aspectos como: Estadística y machine learning. Ingeniería de datos Lenguajes de codificación como SAS, R o Python. Bases de datos como MySQL y Postgres. Visualización de datos y tecnologías de reporte.
