{"id":9104,"date":"2019-09-04T05:18:05","date_gmt":"2019-09-04T10:18:05","guid":{"rendered":"https:\/\/enlacescorporativos.com\/?p=9104"},"modified":"2019-09-04T05:18:05","modified_gmt":"2019-09-04T10:18:05","slug":"del-machine-learning-a-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enlacescorporativos.com\/en\/2019\/09\/04\/del-machine-learning-a-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Del Machine Learning a la Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"
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Forbes M\u00e9xico<\/a>.
\n Del Machine Learning a la Inteligencia Artificial<\/a><\/p>\n

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Aunque es correcto el t\u00e9rmino gen\u00e9rico de Inteligencia Artificial (AI por sus siglas en ingl\u00e9s) la realidad es que el uso principal que hemos dado a este t\u00e9rmino como sociedad, en especial las empresas, es una parte llamada machine learning<\/em> (aprendizaje de m\u00e1quinas). En este proceso lo que se hace es dar acceso a las m\u00e1quinas a determinados datos y con el uso de estad\u00edstica y patrones de repetici\u00f3n recibimos resultados. Muchos de los resultados llegan a ser \u00fatiles y es parte de la raz\u00f3n por la que nos sorprendemos, otros resultados no dicen nada, pero esos por lo general ni los vemos.<\/p>\n

Los humanos llevamos con nosotros una serie de conocimientos aprendidos y transmitidos que aplicamos a partir de cierta correlaci\u00f3n, adem\u00e1s de ciertas reacciones b\u00e1sicas de supervivencia. Por supuesto, que muchas veces eso no quiere decir que haya una causa, pero implica un tipo de pensamiento diferente al de \u201cllenarnos de datos\u201d para mostrar inteligencia. En t\u00e9rminos generales, se puede describir como la capacidad de percibir o inferir informaci\u00f3n y retenerla como conocimiento para aplicarlo a comportamientos adaptativos dentro de un entorno o contexto.<\/p>\n

Con inteligencia humana vemos la capacidad de l\u00f3gica, comprensi\u00f3n, autoconciencia, aprendizaje, conocimiento emocional, razonamiento, planificaci\u00f3n, creatividad, pensamiento cr\u00edtico y resoluci\u00f3n de problemas. Al introducir una serie de valiosos datos a una m\u00e1quina no vamos a tener resultados, todav\u00eda. Alrededor de machine learning<\/em> seguimos encontrando barreras que van desde lo t\u00e9cnico (estandarizaci\u00f3n de bases de datos y scraping<\/em> -limpiar las bases de datos-) a lo contextual, saber qu\u00e9 puntos de los datos se juntan bajo qu\u00e9 contextos.<\/p>\n

Hace d\u00e9cadas las computadoras impresionaban a los grandes despachos contables con su capacidad para procesar las hojas de ingresos, egresos y otras cosas m\u00e1s. Muchos fueron profesionaliz\u00e1ndose con el manejo de excel, hacer tablas de pivote y algunas otras cosas han hecho que el marketing y la velocidad de los negocios aceleren a lo que hoy conocemos. Pero las computadoras no te dicen c\u00f3mo tener finanzas personales o familiares saludables, de hecho, no muchos sabemos c\u00f3mo hacerlo.<\/p>\n

Muchos est\u00e1n apostando por las computadora<\/a>s con procesamiento cu\u00e1ntico para empezar a detectar correlaciones, razonamiento simb\u00f3lico, puntos de contacto que probablemente como humanos no lograr\u00edamos hacer a escalas masivas. Es por esta conversaci\u00f3n y todas las que involucra que \u00a1me emocion\u00f3 much\u00edsimo que del 29 al 31 de agosto de este a\u00f1o se realizara en M\u00e9xico, en la torre de ingenier\u00eda de la UNAM la Reuni\u00f3n Internacional de Inteligencia Artificial y sus Aplicaciones.<\/p>\n

Asistieron investigadores y cient\u00edficos reconocidos de varios lugares del mundo como: Meire Fortunato, Research Scientist at Google DeepMind; Saiph Savage, Director of Human Computer Interaction Lab, West Virginia University; Claudia Flores Saviaga, PhD Candidate at UWV, and Facebook Fellow; Ixchel Meza, Data Scientist, CONABIO; Helena G\u00f3mez Adorno Institute for Research in Applied Mathematics and Systems (IIMAS), UNAM; Pablo Villareal, Director, Digital Platform of the National Anticorruption System; Dalia Camacho & Alejandro Noriega, Researchers, MIT-ITAM-APEC Collaboration, Yoshua Bengio, Professor at the University of Montreal, Turing Award 2018! Entre varios otros.<\/p>\n

Las discusiones estuvieron de lujo. Gracias UNAM, gracias @riiaa_mex, @cgg_mx, Jennifer Enciso y a todos los organizadores.<\/p>\n

\u00a1Mucho conocimiento, mucho \u00e9xito y mucha inteligencia!<\/p>\n

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Contact<\/strong>:<\/p>\n

Correo:\u00a0ricardoblanco@gmail.com<\/p>\n

Twitter:\u00a0@ricardoblanco<\/a><\/p>\n

Las opiniones expresadas son s\u00f3lo responsabilidad de sus autores y son completamente independientes de la postura y la l\u00ednea editorial de\u00a0Forbes M\u00e9xico<\/strong>.<\/em><\/p>\n

Del Machine Learning a la Inteligencia Artificial<\/a>
\nRicardo Blanco<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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