El alcance que tiene la Inteligencia Artificial a través de sus diferentes usos en la industria determina la técnica que debe implementarse para un proceso específico
De acuerdo con Suraj Shinde, director de everis Digital Lab IA, hay todo un universo de ideas y conceptos que envuelven a la Inteligencia Artificial (IA), sin embargo, la noción que mejor acota las posibilidades de esta tecnología va encaminada en entenderla como un proceso de aprendizaje a través de códigos previamente programados, y a la vez, diseñados para flexibilizar su capacidad de retención para tareas específicas.
Actualmente, la Inteligencia Artificial posee una base de programación que, a través de un lenguaje específico, adquiere la capacidad de llevar a cabo acciones direccionadas (sintácticas) que orillan a complementar una reacción contigua, un cuerpo semántico de tareas individuales que contribuyen a la ejecución de un proceso, el cual determinará la funcionalidad de un software cuya innovación integre la pericia digital de la Inteligencia Artificial, y sus respectivos campos de estudio.
El alcance que tiene la Inteligencia Artificial a través de sus diferentes usos en la industria determina la técnica que debe implementarse para un proceso específico, así como la limitante que deberá establecerse, tomando en cuenta el objetivo principal al que se busca llegar.
Por ejemplo, si lo que se busca es determinar una emoción humana, será necesario focalizar el aprendizaje e interpretación de códigos a rasgos que permitan entender un estado de ánimo, es decir, si se quiere que la IA pueda reconocer si una persona está dormida o despierta, se deben delimitar los puntos de referencia faciales que ayudarían a llegar a dicha conclusión.
¿IA Autónoma?
La Inteligencia Artificial aún no es completamente independiente al momento de buscar soluciones por conciencia propia. Dicha acepción podría confirmar que aún existen limitantes para esta tecnología, incluso si se retoman nuevas técnicas de procesamiento como el Deep Learning, el cual tiene como fin hacer un análisis, a través de un proceso de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales (concepto simulado en redes computacionales) para clasificar ciertos códigos y patrones.
Algunas de las aplicaciones que puede tener esta técnica dentro de la industria, podría ser el reconocimiento de personas, traducción, procesamiento de lenguaje oral y escrito, o la identificación de objetos por sus características físicas, por ejemplo, el reconocimiento de vehículos robados, aún si fueron alterados. Los modelos de análisis a los que se circunscribe la Inteligencia Artificial son un canon matemático que buscan integrar una respuesta lógica, en un contexto de aprendizaje y decodificación estructurada.
Actualmente, gracias al constante desarrollo tecnológico, sería inexacto afirmar que existe un límite definido en el campo de la Inteligencia Artificial. Si bien es correcto que aún hay áreas de oportunidad que pueden ahondar en la investigación especializada para optimizar el rendimiento de la IA en la industria, el desenvolvimiento de esta tecnología en los sistemas computacionales ha alcanzado una posición de inmensa relevancia para los mercados, los cuales dependen de sus capacidades para operar de manera habitual.
“No debemos olvidar que el origen de la Inteligencia Artificial se remonta la intención que se tenía por replicar las actividades intelectuales de un ser humano, es decir, intentar replicar el cerebro humano tal cual, haciendo uso de circuitos, PCB’s y otros recursos electrónicos. Por lo tanto, deberíamos preguntarnos si en algún momento podremos dejar que la Inteligencia Artificial avance por sí misma en un rumbo autóctono, independiente del alcance humano”, finaliza Suraj Shinde.