Inteligencia artificial

Destructor de jerga: Inteligencia artificial.

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Alice Cruickshank

El futurista Ray Kurzweil predice que las máquinas serán tan inteligentes como los humanos por 2029, e incluso más inteligentes que nosotros por 2045. Es un pronóstico que no puede ser ignorado.

AI ofrece un gran potencial para todas las industrias, en particular la propiedad. Desde chatbots hasta agentes inmobiliarios digitales "inteligentes", si actualmente no está usando AI, pronto lo estará.

¿Sabes el aprendizaje profundo de la visión artificial? Te tenemos cubierto.

AI

La Inteligencia Artificial puede ser un concepto aterrador, glamurizado por las películas de ciencia ficción, pero en última instancia, la IA es una matemática muy compleja. El término se refiere a las computadoras que pueden imitar las habilidades humanas de resolución de problemas y "aprendizaje". Los científicos han estado estudiando el campo de la IA desde los 1950, de modo que lo que parece ser un concepto completamente moderno, de hecho, ha existido durante mucho tiempo. Sin embargo, los desarrollos recientes en Big Data han visto a AI aparecer nuevamente en primer plano.

Aprendizaje automático

Esto es cuando una computadora adapta su actividad utilizando datos, en lugar de estar programada para hacerlo. Esto podría ser mediante el uso de datos etiquetados previamente para predecir eventos futuros, conocidos como algoritmos supervisados ​​de aprendizaje automático, o mediante el uso de datos no etiquetados cuando la máquina calcula sus propias conexiones, conocidas como algoritmos de aprendizaje automático no supervisados.

Aprendizaje profundo

Utilizado para evaluar Big Data, el aprendizaje profundo es un algoritmo autoadaptativo que mejora a medida que analiza más datos. Esta es la cadena de IA que más se parece al cerebro humano, ya que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas ocultas para procesar datos complicados de una manera no lineal. Un programa que utiliza el reconocimiento de imágenes para identificar propiedades similares a las que busca su cliente sería un ejemplo de aprendizaje profundo.

Visión de máquina

Como suena, esto se refiere a la capacidad de una máquina para ver y comprender imágenes visuales. Esto podría ser tan simple como identificar un objeto, para obtener información de imágenes abstractas.

Computación cognitiva

Este es un hardware o software que imita la función cognitiva del cerebro humano, con el objetivo de proporcionar ideas para ayudar en la toma de decisiones. Este software es adaptativo e interactivo, y puede usar datos e información sensorial para obtener información. Un chatbot es un ejemplo de computación cognitiva, ya que analiza lo que un usuario ha escrito y responde a él de una manera "humana".

Procesamiento natural del lenguaje

Este término también se relaciona con chatbots, ya que el procesamiento del lenguaje natural es la forma en que interactúan el lenguaje informático y el lenguaje humano. Las computadoras pueden determinar el significado a partir de variantes de frases, en lugar de palabras o comandos individuales. El lenguaje natural también es útil para revisar documentos grandes, como contratos.

Algoritmos evolutivos

Estos son algoritmos que encuentran soluciones a problemas complejos mediante la imitación de la selección natural. Lo que esto significa es que cada solución potencial está "probada en forma física": al igual que la selección natural, solo la "mejor" opción "sobrevivirá" o la computadora la utilizará. Esto podría usarse para procesos tales como procesamiento de imágenes, análisis de opciones reales y diseño computarizado automatizado.

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