Cuatro razones por las que 2017 fue el año de la inteligencia artificial

Mayores inversiones, empresas volcándose a la tendencia y aplicaciones masivas de inteligencia artificial marcaron a ésta como la tendencia del año.

En 2016, el sistema de inteligencia artificial (AI) desarrollado por Google, AlphaGo venció al entonces mejor jugador del juego Go, en una partida.

Esta fue la primera ocasión en la que un algoritmo venció a un ser humano en un juego de estrategia tan complejo, lo cual marcó un hito entre los expertos en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial; sin embargo, a lo largo de 2017 tanto el uso del concepto, como las aplicaciones e inversiones en AI se maximizaron, marcando no sólo un punto de inflexión en el avance científico, si no convirtiéndolo en la tendencia del 2017.

A inicios de 2017, el Foro Económico Mundial (WEF), marcó dicha tecnología como una de las que tendría mayor crecimiento en el año lo cual se vería, a su juicio, reflejado en mayores inversiones, mayor capacidad de procesamiento tecnológico y aplicaciones de la tecnología que tuvieran un efecto significativo en la resolución de problemáticas de gran escala.

Podremos usar AI para extender y aumentar las capacidades humanas para resolver problemas reales que tengan un efecto en la salud, pobreza, educación y política. Si hay un problema, tener un nuevo ángulo de resolución a través de la lente de AI será ahora casi siempre una garantía. (…) podremos empezar a predecir el futuro”, citó el WEF en un estudio.

Estas son cuatro claves que marcaron 2017 con inteligencia artificial:

  1. Crecimiento del mercado: De acuerdo con datos de Statista en 2016, los ingresos en el mercado global de AI ascendieron a 1,300 millones de dólares y al corte de 2017 serán por 2,400 millones de dólares. Se estima que en 2018 esta última cifra crezca al doble.
  2. Récord de inversión: Durante tres trimestres consecutivos el sector de startups de AI mantuvo un récord de inversión por encima de los 1,000 mdd, según datos del reporte trimestral de startups de PWC y CB Insights. Las vertientes que atrajeron más inversión fueron AI para autos y para aplicaciones en agricultura. Se cerraron 91 inversiones solo en el tercer trimestre de 2017.
  3. Adopción empresarial: Por primera vez en los últimos cinco años las empresas declaran tener ya en operaciones alguna herramienta de AI. Según el reporte de Teradata, 80% de las firmas encuestadas dijo ya tener operaciones con esta tecnología mientras que 30% dijo que la tendría para 2018. Estas firmas estiman tener un retorno de inversión en máximo tres años.
  4. Apuestas de los gigantes: Las grandes firmas de tecnología, tanto de Silicon Valley como en China, realizaron este año inversiones, lanzamientos y desarrollos enfocados a AI. La división DeepMind de Google cobró relevancia por la aplicación de AI en reconocimiento facial y estético para aplicaciones de fotografía por ejemplo mientras que AI de Facebook comenzó ya a usarse para identificación de rostros, tendencias y respuestas automáticas en Messenger a través de bots.

Fuente: Expansión

 

Huawei y Baidu sellan un acuerdo para fomentar la Inteligencia Artificial en el móvil

Huawei y el motor de búsquedas chino Baidu han sellado un acuerdo estratégico de cooperación para desarrollar nuevas tecnologías en el ámbito de la inteligencia artificial, además de estimular el desarrollo de aplicaciones y plataformas digitales.

Según indicó el fabricante de teléfonos móviles en un comunicado, dicho acuerdo tiene la finalidad de “abanderar una nueva era de la Inteligencia Artificial en el móvil”, algo que para el consejero delegado de la compañía, Richard Yu, “es la clave del futuro”.

Por su parte, el presidente y consejero delegado de Baidu, Robin Li, señaló que la era de Internet está evolucionando y “pronto pasará a convertirse en la era de la Inteligencia Artificial”.

A partir de este esfuerzo conjunto y gracias a esta tecnología, ambas compañías esperan ofrecer a consumidores del “mundo entero”, las soluciones que permitan una ayuda activa y no solo dar una simple respuesta a lo que se le pida directamente.

Para ello, las dos compañías crearán sistemas de reconocimiento de voz e imágenes para dispositivos inteligentes con el propósito de alcanzar una interacción entre el humano y la máquina más “natural”.

Otro de los objetivos del acuerdo será la creación de un ecosistema conjunto de realidad aumentada, que combine soluciones de ‘hardware’ y ‘software’, con el fin de alcanzar experiencias más atractivas para el consumidor.

Fuente: El Economista

Deep Learning, qué es y cómo se usa, según MBIT School

El sector de la automoción, el retail y las finanzas son algunos de los que van más adelantados en el uso del deep learning, pero, en realidad, cualquier sector se puede beneficiar de los beneficios de esta tecnología y sus algoritmos.

La Inteligencia Artificial (IA) viene acompañada del término deep learning o aprendizaje profundo y desde MBIT School, centro de formación español dedicado exclusivamente a Business Intelligence y Big Data, ha realizado un informe analizando cómo influyen estas tecnologías sobre diversos sectores. Y recuerda que los asistentes personales en los móviles, los traductores on-line, los sistemas biométricos más precisos. “Todo aquello tocado por la IA está basado en sistemas de aprendizaje profundo”.

El sector de la automoción, el retail y las finanzas son algunos de los que van más adelantados en su uso, pero, en realidad, cualquier sector se puede beneficiar de los beneficios de esta tecnología y sus algoritmos, de acuerdo con los expertos.

El sector de automoción y la industria de los coches autónomos utilizan el deep learning para aprender de lo que observan a través de los datos. La conducción segura, la identificación de peatones, la toma de decisiones durante la circulación o los mapas, que se actualizarán automáticamente, permitiendo al vehículo aprender una nueva red de navegación, son solo algunas de las aplicaciones que ya se están poniendo en marcha.

Por su parte, los retailers tienen con la IA y el deep learning la posibilidad de analizar a los clientes nada más entrar en sus tiendas físicas u online, lo que les permitirá  ayudarles a localizar los productos adecuados y las mejores ofertas, según su perfil y en tiempo real.  En tercer lugar, el sector manufacturero tiene un gran aliado en el deep learning a la hora de realizar la previsión de piezas en stock, la detección de anomalías o al evitar que se rompa una pieza en la línea de producción, dice un comunicado de prensa.

La IA también sirve para identificar las emociones (enfado, diversión, tristeza, miedo, sorpresa…) A partir de los gestos de la cara se obtienen estas pistas del lenguaje no verbal que ya tiene aplicaciones en la automoción, salud, educación o robótica. En el mundo legislativo, el deep learning permite ser más productivo, mejorar los tiempos de respuesta y ofrecer un servicio de mayor calidad y soluciones personalizadas.

Según los expertos, la Inteligencia Artificial y el Deep Learning son la próxima revolución por lo que la figura de los científicos de datos es uno de los perfiles profesionales más demandados por las empresas. Se trata de una figura imprescindible en el diseño de algoritmos y experimentos, para poder accionar la toma de decisiones de forma correcta en una empresa.

Fuente: SiliconWeek