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2.2 Avances de inteligencia artificial del año 2024. 2.2.1 Aprendizaje profundo. El avance en inteligencia artificial, conocido como aprendizaje profundo, es una parte del aprendizaje automático que ha brindado a los sistemas de inteligencia artificial la capacidad de manejar grandes cantidades de...

2.2 Avances de inteligencia artificial del año 2024. 2.2.1 Aprendizaje profundo. El avance en inteligencia artificial, conocido como aprendizaje profundo, es una parte del aprendizaje automático que ha brindado a los sistemas de inteligencia artificial la capacidad de manejar grandes cantidades de información y comprender patrones complejos. IBM\'s Deep Blue fue la primera computadora en vencer a un campeón mundial en una serie de seis partidas de ajedrez que duraron varios días. Deep Blue superó a Garry Kasparov, demostrando que las computadoras pueden manejar cálculos intrincados. Deep Blue tenía la capacidad de evaluar 200 millones de posibles posiciones de ajedrez por segundo. En 2008, un programa de inteligencia artificial llamado Polaris ganó contra dos campeones en una competencia de póker en Las Vegas. Luego, en 2011, el programa Watson de IBM superó a los campeones de Jopardy, Brad Rutter y Ken Jennings, ganando el premio principal de un millón de dólares. En 2005, DeepMind demostró cuán poderoso puede ser el aprendizaje profundo al utilizarlo para jugar videojuegos de Atari y el juego Go. Desde entonces, ha habido más avances emocionantes en los que los sistemas de inteligencia artificial han superado a los humanos en situaciones como el combate y los juegos. Conquistando juegos como StarCraft 2, Quake 3 e incluso una simulación de combate de cazas llamada AlphaDogfight patrocinada por el Departamento de Defensa de EEUU. 2.2.2 Reconocimiento de voz. Otro gran avance en inteligencia artificial es el reconocimiento de voz. Esta tecnología permite a las computadoras comprender lo que decimos. Durante muchos años, no hubo grandes avances en esta área, pero en 2011, Google introdujo la búsqueda por voz de Google, que permitió a muchas personas utilizar el reconocimiento de voz a través de una aplicación. Después de eso, llegaron Amazon Alexa y Google Home, y ahora laspersonas se sienten más cómodas hablando con máquinas. En los últimos años, el aprendizaje automático ha llevado a grandes avances en la comprensión de palabras habladas. Hoy en día, vemos el reconocimiento de voz en todas partes, ya que a las personas les gusta usar comandos de voz, lo que ayuda a aquellos que tienen dificultades para aprender o comunicarse, también acelera las cosas y ahorra dinero a las empresas. 2.2.3 Deepfakes. Los Deepfakes son uno de los avances en inteligencia artificial en 2021. Aplicaciones de Deepfakes, como MyHeritage, lanzaron aplicaciones revolucionarias. El software puede animar fotos de miembros fallecidos de la familia, utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje profundo, para fabricar imágenes y audio convincentes que engañan. Los métodos de aprendizaje automático, en particular a través de redes como autoencoders y redes generativas adversarias, crean Deepfakes al aprender de una gran cantidad de datos y generar contenido con apariencia auténtica. Los Deepfakes utilizan inteligencia artificial para intercambiar rostros y modificar voces para representar eventos que nunca ocurrieron. 2.2.4 Inteligencia artificial en la atención médica. La inteligencia artificial ha revolucionado la atención médica, mejorando diagnósticos, el descubrimiento de medicamentos y tratamientos personalizados. El lanzamiento del reloj inteligente Fitbit One en 2012 introdujo un dispositivo que analiza datos para notificar a los usuarios y profesionales de la salud sobre posibles problemas de salud y riesgos. Los algoritmos de aprendizaje automático procesan extensos datos médicos para detectar enfermedades tempranamente, mejorando los resultados para los pacientes. Las tecnologías de imagen impulsadas por la inteligencia artificial han evolucionado desde la academia hasta aplicaciones comerciales, identificando trastornos oculares y cutáneos, así como cánceres, igualando la precisión diagnóstica de expertos. El riesgo se evalúa mediante la inteligencia artificial en registros de salud, y se integran predictores en plataformas y operaciones de registros médicos. 2.2.5 Procesamiento de lenguaje natural. El procesamiento de lenguaje natural, NLP, destaca como un logro innovador en la inteligencia artificial. Esta innovación otorga a las máquinas la capacidad de comprender, interpretar e interactuar con el lenguaje humano. Siri marcó el inicio de la era de los asistentes virtuales, transformando la forma en que interactuamos con la tecnología. Originalmente lanzada como una aplicación móvil por Nuance Communications, Siri tomó un giro significativo cuando fue adquirida por Apple y se incorporó al iPhone 4S en 2011. Siri demostró cómo los asistentes inteligentes podían reemplazar los teclados y las pantallas regulares con una voz natural. Ofrecía una amplia gama de capacidades, como proporcionar sugerencias, programar eventos, ajustar la configuración del dispositivo y realizar búsquedas. Lo que destacó a Siri fue su capacidad para aprender y adaptarse a las preferencias individuales con el tiempo, perfeccionando sus respuestas a través de interacciones continuas con los usuarios. 2.2.6 Reconocimiento de imágenes y objetos. La inteligencia artificial ha avanzado considerablemente en el reconocimiento de objetos en imágenes y objetos que nos rodean. Puede identificar con precisión objetos, rostros y escenas. En el desafío de reconocimiento visual a gran escala ImageNet en 2015, las máquinas de Microsoft y Google superaron a los humanos en el reconocimiento de imágenes. Lograron este hito utilizando algoritmos de aprendizaje profundo que les ayudaron a identificar objetos e imágenes pertenecientes a más de mil categorías. Estos algoritmos se inspiraron en diferentes tipos de redes neuronales artificiales que funcionan de manera similar al cerebro humano. Este avance significativo permitió a los sistemas inteligentes automatizar tareas en las que el reconocimiento de objetos o personas es esencial y tomar decisiones basadas en esa capacidad de reconocimiento. 2.2.7 Vehículos autónomos. La aparición de los automóviles autónomos impulsados por la inteligencia artificial ha transformado por completo la industria automotriz. Con la ayuda de tecnologías de sensores inteligentes y aprendizaje automático, los automóviles autónomos tienen el potencial de revolucionar la forma en que viajamos, haciéndolo más seguro y eficiente. La idea de los automóviles autónomos se hizo realidad en 2018 cuando Waymo introdujo su servicio de taxis autónomos en Phoenix, Arizona. Estos taxis estaban controlados por un sistema de inteligencia artificial llamado Waymo Driver. Este sistema utilizaba información de sensores para comprender su entorno y creaba mapas detallados de más de 20 millones de millas en simulaciones. Luego utilizaba la inteligencia artificial para analizar estos datos y encontrar la ruta más segura hacia el destino. Lo que hizo especial a los taxis de Waymo fue que no solo se usaron para pruebas, sino que también fueron utilizados por personas reales. Alrededor de 400 personas pagaron por viajar en estos automóviles autónomos cuando se introdujeron por primera vez, lo que demostró que había una demanda real para este tipo de tecnología más allá de los experimentos. 2.2.8 Sistemas recomendadores de inteligencia artificial. En nuestro mundo rico en información, los sistemas recomendadores se han vuelto vitales, priorizando automáticamente nuestras experiencias en línea, estos sistemas, como Spotify y Netflix, son altamente dependientes de la inteligencia artificial y tienen una gran influencia en la forma en que consumimos productos, servicios y contenido en noticias, música, videos y más. En 2006, Netflix organizó una competencia para mejorar la precisión de sus algoritmos. Durante los últimos cinco años, con el aumento de las actividades en línea, la inteligencia artificial detrás de los sistemas recomendadores ha evolucionado notablemente. Ahora se utilizan redes neuronales profundas para predecir mejor la respuesta del usuario, y las técnicas avanzadas de aprendizaje automático analizan el contenido recomendado para comprender por qué es adecuado para un usuario. Spotify emplea análisis de audio, mientras que BERT, conocido como Bidirectional Encoder Representations from Transformers, mejora las recomendaciones de noticias o redes sociales. Los sistemas recomendadores están presentes en muchos aspectos de nuestra vida diaria y están diseñados para proporcionar una experiencia más personalizada. 2.2.9 Roboasesores. En 2010, un joven emprendedor llamado John Stein lanzó el primer roboasesores llamado Betterment. Después de eso, más roboasesores se volvieron populares. Los roboasesores son asistentes financieros en línea que brindan asesoramiento financiero para ayudar a gestionar inversiones. Funcionan con la ayuda de reglas o fórmulas especiales de computadora creadas por expertos financieros, gestores de inversiones y expertos en informática. El software de la computadora sigue estas reglas para decidir cómo invertir el dinero. No necesita un ser humano para aconsejar a las personas. Utiliza estas reglas para cuidar automáticamente el dinero de las personas durante periodos cortos o largos. Los roboasesores se han vuelto más populares en los últimos años con numerosos avances. 2.2.10 Redes neuronales y modelos de lenguaje grandes. Las redes neuronales y los modelos de lenguaje grandes han revolucionado la generación de contenido, establecieron una competencia entre dos redes neuronales, el generador y el discriminador. Esta innovadora aproximación ha transformado por completo la forma en que creamos imágenes, videos, arte y otro contenido. OpenAI sorprendió al mundo con su avance pionero, Chat-EGPT, en 2022, cuando lanzaron Chat-EGPT en noviembre del año anterior. Sus habilidades asombraron a todos. Este chatbot de IA recopila una gran cantidad de información de Internet para proporcionar respuestas precisas y parecidas a las humanas a casi cualquier pregunta y en casi cualquier idioma. Puede componer ensayos, artículos y poemas, traducir texto y generar ideas desde cero. Ya sea que se trate de un esbozo de una estrategia de investigaciónmédica, o de la planificación de una fiesta de cumpleaños para un niño, OpenAI posteriormente presentó a DALI, que tiene el potencial de generar imágenes a partir de descripciones textuales, y Meet Journey, una inteligencia artificial generativa que crea imágenes a partir de descripciones de lenguaje natural llamadas prompts. Todos estos están impulsados por el mismo concepto que introdujeron las redes generativas adversariales, lo que ha provocado una revolución creativa en el mundo de la inteligencia artificial.