La inteligencia artificial ha superado en varios campos a la capacidad humana a la hora de realizar determinadas tareas de manera rápida y eficaz debido a sus numerosos avances en los últimos años. Con una autonomía cada vez mayor y altos niveles de seguridad, sus ventajas son cada día mayores.
Como ejemplos de las posibilidades que se presentan de cara al futuro, diferentes estudios afirman que la inteligencia artificial será mejor que los seres humanos en la traducción de idiomas en 2024, la promoción de artículos en 2031 y la realización de procedimientos quirúrgicos en 2053. Además, esto no es todo, ya que hay tres avances en inteligencia artificial que se posicionan como las grandes innovaciones en el futuro más próximo.
IA Neuro-simbólica
Los investigadores Artur d´Avilla Garcez y Luis Lamb han denominado la IA Neura-simbólica como la tercera ola de la inteligencia artificial, ya que supondrá un avance considerable en los patrones de reconocimiento que usan los sistemas.
La clave reside en que la inteligencia artificial sea capaz de reconocer símbolos a la vez que les aporta un significado semántico y lógico al mismo tiempo. Esto hará posible que la IA lleve a cabo tareas más complejas y con mayor precisión mientras necesita menos cantidad de datos y entrenamiento. Hasta ahora, la inteligencia artificial solo es un conjunto de conocimientos que establece resultados debido a un entrenamiento previo.
«Las redes neuronales y las ideas simbólicas se complementan maravillosamente. Porque las redes neuronales te dan las respuestas para pasar del desorden del mundo real a una representación simbólica del mundo, encontrando todas las correlaciones dentro de las imágenes. Una vez que tienes esa representación simbólica, puedes hacer cosas muy mágicas en términos de razonamiento.» afirma David Cox, director del Laboratorio MIT-IBM Watson A.I. en Cambridge, Massachusetts.
Las redes generativas adversarias
Las redes generativas adversarias se presentan como una nueva forma del uso del deep learning para generar imágenes que parezcan reales con todo tipo de detalle o música a partir de datos. Estas ya se utilizan para el aprendizaje automático no supervisado, aspecto calve de la hiperpersonalización, cada vez más importante en la experiencia de cliente.
Lo novedoso es que el modelo aprende un generador determinado que crea datos realistas para usar en tareas como la generación de imágenes o predicciones futuras.
Aprendizaje automático y síntesis molecular
Los profesionales pueden diseñar modelos tecnológicos efectivos que los ayuden a mejorar la producción y la eficiencia mediante la aplicación del aprendizaje automático. Como resultado, observaremos la mayoría de los avances en el dominio de la resolución efectiva de tareas. AutoML se usa principalmente para generar conceptos altamente sostenibles que pueden ayudar a obtener eficiencia en el trabajo, particularmente en el sector del desarrollo, donde los expertos pueden desarrollar aplicaciones sin tener muchas habilidades de programación.
Gracias a ello, los avances en inteligencia artificial podrán ayudar en campos como la sanidad y la biología, determinando qué fármacos son los mejores para una situación determinada, por ejemplo.
