{"id":21986,"date":"2023-01-30T00:01:39","date_gmt":"2023-01-30T06:01:39","guid":{"rendered":"https:\/\/cybermexico.mx\/?p=21986"},"modified":"2023-01-29T18:45:17","modified_gmt":"2023-01-30T00:45:17","slug":"gobierno-de-calidad-cuantos-tipos-de-inteligencia-artificial-existen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cybermexico.mx\/gobierno-de-calidad-cuantos-tipos-de-inteligencia-artificial-existen\/","title":{"rendered":"GOBIERNO DE CALIDAD\/ \u00bfCu\u00e1ntos tipos de Inteligencia Artificial existen?"},"content":{"rendered":"<p><strong>Por Jorge Manrique, Rector del Colegio Jurista y director general de Gobierno de Calidad, Consultor\u00eda de pol\u00edticas p\u00fablicas.<\/strong><br \/>\nLas nuevas tecnolog\u00edas en la era digital se miran como la panacea a todos los males y se les atribuyen infinitas posibilidades reales e inventadas. En el caso de la Inteligencia Artificial (IA) las expectativas para los negocios parecen multiplicarse.<br \/>\nAnte esto, conviene reconocer los limitantes m\u00e1s importantes de esta tecnolog\u00eda en el \u00e1mbito empresarial. Uno de los m\u00e1s relevantes es el etiquetado de datos,<br \/>\nLa mayor\u00eda de los modelos actuales de IA se entrenan a trav\u00e9s del \u00abaprendizaje supervisado\u00bb. Esto significa que los seres humanos deben etiquetar y categorizar los datos subyacentes, lo que puede ser una tarea considerable y propensa a errores.<br \/>\nAl mismo tiempo, surgen nuevas t\u00e9cnicas prometedoras, como la supervisi\u00f3n in-stream, en la que los datos pueden etiquetarse en el curso del uso natural.<br \/>\nLos enfoques no supervisados o semi supervisados, reducen la necesidad de grandes conjuntos de datos etiquetados. Dos t\u00e9cnicas prometedoras son el aprendizaje por refuerzo y las redes generativas antag\u00f3nicas.<br \/>\nLa t\u00e9cnica de aprendizaje por refuerzo no supervisada permite a los algoritmos aprender tareas simplemente por ensayo y error. Por cada intento que hace un algoritmo para realizar una tarea, recibe una \u00abrecompensa\u00bb si el comportamiento es exitoso o un \u00abcastigo\u00bb si no lo es. Con la repetici\u00f3n el rendimiento mejora, y en muchos casos, incluso supera las capacidades humanas.<br \/>\nEl aprendizaje por refuerzo, en cambio, se utiliza en el entrenamiento de computadoras para jugar junto con t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo. La aplicaci\u00f3n potencial del aprendizaje por refuerzo atraviesa muchos \u00e1mbitos empresariales. Las posibilidades incluyen una cartera de operaciones impulsada por IA que adquiere o pierde puntos por ganancias o p\u00e9rdidas de valor.<br \/>\nEl aprendizaje por refuerzo tambi\u00e9n puede ayudar a la IA a trascender las limitaciones naturales y sociales del etiquetado humano. Esto mediante el desarrollo de soluciones y estrategias previamente inimaginables que, incluso, los profesionales experimentados nunca consideraron.<br \/>\nEn cuanto a las redes generativas antag\u00f3nicas, es un m\u00e9todo de aprendizaje semi supervisado. En \u00e9ste, dos redes compiten entre s\u00ed para mejorar y refinar su comprensi\u00f3n de un concepto.<br \/>\nLa capacidad de las redes para generar ejemplos de datos cada vez m\u00e1s cre\u00edbles puede reducir significativamente la necesidad de conjuntos de datos etiquetados por humanos.<br \/>\nSi bien la aplicaci\u00f3n de redes generativas antag\u00f3nicas a\u00fan est\u00e1 lejos para diagnosticar enfermedades, por ejemplo, los investigadores comienzan a usarlas en contextos cada vez m\u00e1s sofisticados como mapas actualizados de \u00e1reas en r\u00e1pido desarrollo.<br \/>\nEn los pr\u00f3ximos a\u00f1os podremos testificar infinitos usos de las tecnolog\u00edas actuales que, cada vez m\u00e1s, minimicen los posibles errores humanos. Sin duda, vivimos un momento trascendental en el uso de tecnolog\u00edas y la Inteligencia Artificial es muestra palpable de ello.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Por Jorge Manrique, Rector del Colegio Jurista y director general de Gobierno de Calidad, Consultor\u00eda de pol\u00edticas p\u00fablicas. Las nuevas tecnolog\u00edas en la era digital se miran como la panacea a todos los males y se les atribuyen infinitas posibilidades reales e inventadas. 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