Agencia web en línea hace investigación y desarrollo sobre Inteligencia artificial y sistemas de toma de decisiones: “máquina de aprendizaje, análisis de datos, técnicas de optimización, sistemas complejos y métodos bayesianos”.
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La historia deInteligencia artificial (IA) y los sistemas de decisión es largo y está entrelazado. Aquí hay una descripción general de los momentos clave y sus relaciones:
Los primeros pasos (décadas de 50 y 60)
- Nacimiento de la IA: La idea de las máquinas inteligentes se remonta a mucho más atrás, pero el término “Inteligencia artificial”se acuñó en el Proyecto de Investigación de Verano de Dartmouth sobre Inteligencia artificial en 1956.
- Primeros acercamientos simbólicos: Nacieron los primeros sistemas basados en reglas fijas y procesamiento simbólico, destinados a replicar los procesos de razonamiento humano.
Década de 70 y principios de la de 80: períodos de entusiasmo y estancamiento “Inviernos de la IA”
- Sistemas expertos: Se desarrollan sistemas expertos para campos concretos y limitados (por ejemplo, el diagnóstico médico), lo que demuestra que las máquinas pueden hacer inferencias sobre una base de conocimientos.
- Límites de las técnicas simbólicas: Los límites de escalabilidad y adaptación de los enfoques lógicos y basados en reglas frenan el entusiasmo por determinadas investigaciones en IA.
Renacimiento gracias a máquina de aprendizaje y sistemas basados en adquirir (década de 80 - principios de 2000)
- Algoritmos de aprendizaje automático: La investigación sobre redes neuronales artificiales, máquinas de vectores de soporte y árboles de decisión introduce métodos basados en adquirir y sobre modelos de entrenamiento mediante ejemplos.
- Aumentado potenza cálculo: El nuevo hardware facilita la ejecución de algoritmos complejos.
- Sistemas híbridos: La IA y los sistemas de decisión están comenzando a integrarse, con algoritmos para aprender reglas de decisión y optimización de escenarios comerciales.
La explosión de la IA moderna (década de 2010 – presente)
- Aprendizaje profundo: Las redes neuronales profundas (multinivel) se vuelven disruptivas para campos como la visión por computadora, la comprensión del lenguaje natural y muchos otros.
- Grandes cantidades de adquirir: Disponibilidad de juegos de adquirir de tamaño incomparable, lo que le permite entrenar algoritmos ávidos de ejemplos.
- Sistemas de decisión impulsados por IA: La IA se vuelve clave para automatizar los procesos de toma de decisiones con una precisión y escalabilidad sin precedentes, por ejemplo en la evaluación del riesgo crediticio, el diagnóstico médico y el asesoramiento para la personalización en el sector comercial.
Tendencias y desafíos
- Interpretabilidad: Una cuestión central tiene que ver con hacer que las decisiones tomadas por los sistemas de IA sean explicables e imparciales, reduciendo su uso como “cajas negras”.
- Ética y responsabilidad: Garantizar el uso ético de los sistemas basados en IA, minimizando los sesgos y el impacto potencialmente discriminatorio o injusto.
- Colaboración hombre-máquina: Los modelos de toma de decisiones que explotan las diferentes capacidades de la IA y los expertos humanos ofrecen un enorme potencial, especialmente en campos donde la sensibilidad de la interpretación humana es crucial (por ejemplo, el campo jurídico, ciertos aspectos de la atención médica).
Conclusión
La historia de la IA y los sistemas de decisión es una coevolución continua. Desde los primeros intentos hasta el aprendizaje profundo moderno, los resultados de la investigación sobre IA proporcionan nuevas herramientas para automatizar y respaldar los procesos de toma de decisiones en campos extremadamente diversos. Sin embargo, este progreso debe evaluarse junto con consideraciones sobre ética, explicabilidad de las decisiones y el equilibrio adecuado en la colaboración entre expertos humanos y de máquinas en función del ámbito de uso individual.
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