Ingenieros en Inteligencia Artificial: Mitos vs. Realidades
Publicado: 2018-05-08La inteligencia artificial ha experimentado un rápido crecimiento en los dominios en los que encontró relevancia. Desde refrigeradores inteligentes hasta automóviles autónomos, todo es el resultado de sofisticados algoritmos de inteligencia artificial. ¿Quién es el responsable? Los Ingenieros de Inteligencia Artificial.
Se cree que la inteligencia artificial es lo mismo que el aprendizaje automático, pero en realidad, este último es un subconjunto del primero. La IA es un campo amplio con diversas aplicaciones, pero también uno de los dominios más desafiantes para trabajar. La inteligencia artificial tiene como objetivo impartir a las máquinas la capacidad de imitar a los humanos en casi todos los aspectos, lo cual es mucho más difícil de lo que parece. Las máquinas son inherentemente dispositivos tontos y requieren una gran cantidad de datos, poder de cómputo y esfuerzos para aprender. 
Los profesionales de IA más exitosos a menudo comparten características comunes y amor por las máquinas que les permiten florecer en su carrera. Trabajar con IA requiere un proceso de pensamiento extremadamente analítico y lógico, y la capacidad de resolver los problemas más desafiantes de la manera más rentable y eficiente. Se espera que los ingenieros de inteligencia artificial tengan una visión clara sobre las innovaciones tecnológicas que se traducen en programas de vanguardia que permiten a las empresas seguir siendo competitivas.
Inteligencia artificial: tomar o más bien tomar el control
Además, los especialistas en IA también deben contar con las habilidades técnicas necesarias para diseñar, desarrollar, mantener, monitorear y reparar sus sistemas y programas. Finalmente, los profesionales de IA deben ser competentes en la traducción de información altamente técnica de manera que sea comprensible incluso para aquellos que no tienen antecedentes técnicos. Necesitan trabajar en colaboración con el resto de la organización para producir los resultados más perspicaces.
Muy bien, ahora que estamos en la misma página con respecto a los roles laborales de un ingeniero de inteligencia artificial, veamos algunas habilidades críticas que cualquier profesional de IA debe poseer.
Los conceptos básicos de informática y matemáticas forman la columna vertebral de la mayoría de los programas de inteligencia artificial. Los puestos de nivel de entrada requieren al menos una licenciatura, mientras que los puestos que implican roles de supervisión, liderazgo o administrativos con frecuencia requieren títulos de maestría o doctorado.
Cualquier aspirante a ingeniero de inteligencia artificial debe sentirse cómodo con:
- Varios niveles de matemáticas, incluyendo probabilidad, estadística, álgebra y cálculo.
- Redes bayesianas o modelado gráfico, incluidas las redes neuronales.
- Física, ingeniería y robótica.
- Informática, lenguajes de programación y codificación.
- Teoría de la ciencia cognitiva.
El campo de la inteligencia artificial ha estado creciendo continuamente y ha dado lugar a varias tecnologías nuevas en las que estos desarrolladores/ingenieros de IA trabajan constantemente. Veamos cuáles son:
Tabla de contenido
Procesamiento de lenguaje natural y análisis de texto
NLP utiliza y admite análisis de texto. La PNL ayuda a comprender cualquier oración dicha en un lenguaje natural con respecto a la estructura, el sentimiento, la intención y el significado a través de métodos estadísticos. NLP encuentra un amplio uso en la detección de fraudes y la seguridad, una amplia gama de asistentes automatizados (Siri, por ejemplo) y aplicaciones para la extracción de datos no estructurados.
Una guía para principiantes sobre la comprensión del lenguaje natural
Agentes Virtuales
Desde simples chatbots hasta sistemas avanzados que pueden interactuar sin problemas con humanos, todo esto ha sido posible gracias a los ingenieros de IA e inteligencia artificial. El uso de estos chatbots y agentes virtuales está aumentando a medida que las organizaciones se dan cuenta de la importancia de los chatbots para el servicio y soporte al cliente.
Hardware optimizado para IA
El hardware debe volverse mucho más adaptable a medida que crecen la IA y las tecnologías relacionadas. ¿Y qué significa eso?
Unidades de procesamiento de gráficos (GPU) y dispositivos especialmente diseñados y desarrollados para ejecutar eficientemente trabajos computacionales orientados a la IA. Están teniendo un impacto masivo en las aplicaciones de Deep Learning. Algunos proveedores que desarrollan tales GPU incluyen Cray, Google, IBM, Intel y Nvidia.
Biometría
La biometría se ocupa de la identificación, medición y análisis de los aspectos físicos del cuerpo humano. Permite interacciones mucho más naturales entre humanos y máquinas cuidando las interacciones relacionadas con tocar, ver, hablar y reconocer el lenguaje corporal.
Plataformas de aprendizaje profundo
Las plataformas de aprendizaje profundo llevan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático a un nivel completamente nuevo al trabajar con redes neuronales avanzadas con varias capas de abstracción. Esta tecnología imita el cerebro humano mediante el procesamiento de datos y la creación de patrones que ayudan en la toma de decisiones.
5 aplicaciones innovadoras del aprendizaje automático
Ahora, analicemos algunos mitos y conceptos erróneos; estamos seguros de que usted también tiene algunos de estos en mente. ¡Aplastémoslos juntos!
Mito n.° 1: la IA piensa exactamente como una persona: puede resolver todos los problemas que pueden resolver los humanos.
Todavía no existe la inteligencia general en IA, y quizás tampoco la necesitemos. En todo caso, hoy la IA se enfoca más en enseñarle a un lémur cómo obtener comida y no en dejar que un chimpancé lo descubra por sí mismo. La mayoría de las funciones de la IA se desarrollan para un propósito particular, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el reconocimiento de imágenes, los motores de búsqueda, los juegos, las predicciones o funciones específicas en los autos sin conductor. Esto a menudo aporta un mayor valor comercial que la inteligencia general. Siempre se prefiere un especialista a un generalista.
Mito n.º 2: la IA es lo mismo que el aprendizaje automático o el aprendizaje profundo.
AI a menudo se malinterpreta para ML, Deep Learning o incluso procesamiento cognitivo. Sin embargo, la verdad es que ML es una parte de AI en la que la alimentación de datos entrena regularmente a la máquina. Como mencionamos anteriormente, la IA es más amplia que eso y forma el superconjunto de las tecnologías que mencionamos.
5 aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural para empresas en 2018
Mito n.º 3: los ingenieros de inteligencia artificial solo desarrollan el sistema una vez, luego sigue aprendiendo por sí mismo.
¡Si solo! Incluso el aprendizaje automático, un subconjunto de la IA, sigue siendo extremadamente difícil de implementar. Por supuesto, existen desafíos más fáciles y más difíciles, pero, en general, hacer que estos algoritmos se ajusten a las necesidades de su negocio es una tarea en sí misma. A menudo, los algoritmos son fáciles de entender, pero el desafío consiste en seleccionar el algoritmo correcto para el problema y presentar los datos al algoritmo de la manera correcta. Esto requiere un conocimiento integral del problema, así como una comprensión profunda de las capacidades y restricciones de los algoritmos y modelos. Para complicar aún más las cosas, las máquinas requieren la cantidad correcta de entrenamiento para ser artificialmente inteligentes.
Este entrenamiento necesita datos precisos en la forma más pura posible. Además, los datos que se usan para entrenar son extraordinariamente dinámicos y se vuelven obsoletos si no se usan en el momento adecuado. Por lo tanto, los ingenieros de inteligencia artificial también deben realizar iteraciones tras iteraciones en su sistema para asegurarse de que funcione sin problemas con datos tan dinámicos.
Mito #4: Los algoritmos de IA pueden crear mágicamente sistemas inteligentes. La calidad de los datos que se alimentan es irrelevante para la IA.
La IA es cualquier cosa menos "cargar y listo". La IA no será de mucha ayuda si tiene datos extremadamente amplios o sin procesar. Dichos datos son indigestos para cualquier sistema y, a menudo, darán como resultado resultados erróneos. En lugar de ingerir cualquier cosa y todo, un ingeniero de IA debe seleccionar cuidadosamente los datos y asegurarse de que sean de la mejor calidad posible. Un algoritmo no es más que un programa, y un programa requiere datos para trabajar. Cuanto mejores sean los datos, mejores serán los resultados.
Mito n.º 5: la IA es un campo extremadamente nuevo.
John McCarthy acuñó el término "inteligencia artificial" en 1956 y luego pasó a definir el dominio durante más de cinco décadas. Entonces, aunque el concepto de IA no es tan nuevo, hoy en día está mucho más extendido en el mundo.
¡La diferencia entre ciencia de datos, aprendizaje automático y Big Data!
¡Ay! Eso es sobre los mitos que rodean a los ingenieros de Inteligencia Artificial. Háganos saber si ha escuchado más mitos de este tipo, ¡y lo ayudaremos a acabar con eso también! Volveremos con otros Cazadores de Mitos.
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