Inteligencia artificial y machine learning: ¿Cómo cambian nuestra vida hoy?

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La inteligencia artificial y el machine learning permiten recoger lo mejor de la máquina y del ser humano. Es la nueva revolución tecnológica a código abierto.

Desde hace algunos años los expertos en inteligencia artificial (IA) y machine learning no han dejado de maravillar a los apasionados por la tecnología. Todas las semanas escuchamos o leemos sorprendentes noticias relacionadas con nuevos logros en tareas diversas tales como: procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de imágenes o reconocimiento de voz.

En pocas palabras, la diferencia entre inteligencia artificial y machine learning está dada por que la primera corresponde a un paragua general donde las máquinas son capaces de ejecutar tareas inteligentes tales como: aprender, razonar, percibir y resolver problemas complejos. Y la segunda, machine learning, es una subdisciplina de la IA que provee a las máquinas la capacidad de aprender una tarea desde los datos sin ser explícitamente programadas.

Los avances comentados, muchas veces van de la mano de aplicaciones a campos tan variados como la medicina, la astronomía, la agricultura o el comercio electrónico. Esto ha generado notables iniciativas y modelos de negocio que toman lo mejor de la máquina y lo mejor del humano.

Con lo mejor de la máquina me refiero a la capacidad de procesar, memorizar y ejecutar algoritmos que permiten resolver problemas matemáticos complejos que pueden incluir millones de variables de decisión.

Con lo mejor del humano, me refiero al conocimiento experto obtenido por generaciones de comunidades dedicadas a experimentar, modelar y validar el conocimiento. Este conocimiento puede ser transmitido en diferentes etapas de un proyecto, algunos ejemplos son: la definición de la tarea a resolver; la selección y etiquetado de datos; el diseño de las componentes modelo de aprendizaje; o el diseño de variables con conocimiento experto. El humano sigue estando en el loop.

IA y machine learning: Hacia otra forma de vivir

Este fenómeno no ha dejado indiferente a los actores políticos y económicos, es un hecho que muchas de estas tecnologías cambiarán la forma en que interactuamos, modificarán el mercado laboral, permitirán explorar nuevas formas de enseñar y nos darán la posibilidad de crear nuevos productos y servicios.

Por ejemplo, una persona que no aprendió a tocar instrumentos musicales puede utilizar una inteligencia artificial como aiva para crear sus propias piezas musicales. O un adulto mayor, amante del arte, puede maravillarse con infinitas obras de arte creadas por una red neuronal artificial en artaigallery. Incluso podemos disfrutar de una rica hamburguesa hecha de plantas con ingredientes que fueron seleccionados por una IA en notco.

Código abierto: Compartir descubrimientos y aportes rápidamente

Algunos factores que diferencian esta revolución tecnológica son: una comunidad de gran tamaño que es activa en la web, que apoya en la resolución de problemas y que comparte su conocimiento. Y, junto a lo anterior, una filosofía de código abierto que comparte los descubrimientos y aportes rápidamente.

En este entorno, los prototipos de soluciones tecnológicas surgen de manera espontánea. Podríamos decir que en esta revolución tecnológica las barreras de entrada para la creación de negocios son menores, al menos en la etapa de prototipos.

IA y machine learning: Preguntas país

Al parecer la IA está gatillando la bien descrita economía basada en el conocimiento. Algunas preguntas derivadas de este contexto promisorio son las siguientes: ¿Aprovecharemos esta revolución tecnológica para diversificar nuestra matriz productiva? ¿Seremos capaces de generar y apoyar emprendimientos de base tecnológica? ¿Crearemos los empleos que se perderán por la automatización de procesos? ¿Seremos consumidores o también proveedores de tecnologías basada en machine learning? ¿Hay espacios para una especialización inteligente dentro de nuestros encadenamientos productivos?

Las respuestas a estas preguntas requieren de un análisis profundo desde diversos puntos de vista, pero un factor claro es el capital humano. La incorporación de estas tecnologías tanto para el desarrollo de emprendimientos de base tecnológica como para dar soluciones a problemáticas de la industria nacional requerirá de una masa crítica de profesionales que asuman distintos roles.

Necesitaremos profesionales que sean capaces de: navegar en el lenguaje del machine learning, adaptar tecnología disponible (modelos o algoritmos), ¿y por qué no?, que sean capaces de desarrollar tecnologías que generen soluciones globales. El camino sigue siendo el capital humano.

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