Las 7 principales tendencias en inteligencia artificial y aprendizaje automático en 2022
Publicado: 2021-01-10Actualmente, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son dominios populares y pioneros en la informática. El alcance futuro de la ciencia de datos es brillante y todos los días los científicos tocan nuevos horizontes de innovación e impulsan la definición de lo que es posible. Exploremos las tendencias actuales que están en curso en este campo.
¿Qué son el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?
El siguiente diagrama aclarará la relación entre los dos campos:
Fuente de la imagen: haciadatascience.com
Por lo tanto, el aprendizaje automático es realmente un subconjunto de la inteligencia artificial.
Este último se ocupa de diseñar máquinas para pensar, razonar y actuar como humanos. Para tomar decisiones como un ser humano. El aprendizaje automático, por otro lado, es una aplicación de inteligencia artificial que se ocupa del desarrollo de programas informáticos que pueden usar datos y aprender por sí mismos. Por lo tanto, donde la IA apunta a la inteligencia/sabiduría, el aprendizaje automático apunta al conocimiento.
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Lo último en aprendizaje automático e IA
Alejarse de los métodos de aprendizaje supervisado
Anteriormente, los esfuerzos se centraron en algoritmos de aprendizaje supervisado que predecían eventos futuros al aplicar el conocimiento adquirido en el pasado a nuevos datos mediante el uso de ejemplos etiquetados. Ahora, el enfoque se está desplazando hacia otros dominios, como el aprendizaje semisupervisado, el aprendizaje activo, la adaptación del dominio y los modelos generativos. Se desarrollaron nuevos modelos como el modelo de representación neuronal para combinar predicción y generación. Esto sucedió en una sola red y alentó el aprendizaje semisupervisado en el que se utilizan datos etiquetados y no etiquetados para el entrenamiento.
El aprendizaje profundo encuentra nuevas aplicaciones
Los científicos ahora han ampliado las aplicaciones del aprendizaje profundo para incluir ciencias de los materiales, ingeniería de proteínas, física de alta energía, sistemas de control y predicciones de terremotos. El aprendizaje se combinó con el conocimiento del dominio y las limitaciones.
La IA mejora en la detección de emociones
La Universidad de Alberta ha desarrollado una tecnología que puede detectar el lenguaje depresivo en las publicaciones de las redes sociales con mayor precisión y con mucha menos necesidad de datos. Los experimentos anteriores de aprendizaje profundo y los intentos de detectar el lenguaje depresivo fueron costosos y tediosos. La investigación de la Universidad, encabezada por Nawshad Farruque, reduce la necesidad de grandes cantidades de datos.
Ha alimentado muchos ejemplos tomados de foros de depresión para enseñarle al modelo cómo reconocer verdaderamente el lenguaje depresivo. También está trabajando para adquirir notas de suicidio y cartas de amor con un lenguaje similar para fomentar una mayor precisión en los resultados.
Con este trabajo, Farraque espera detectar la depresión lo antes posible para orientar a los afectados hacia los recursos necesarios. Él espera que algún día pueda integrarse en la política de autolesiones y suicidios de Twitter y mejorar los algoritmos de depresión existentes en Facebook.
El aprendizaje automático se está utilizando para la preservación del arte
En los Países Bajos, los investigadores de la TU Delft están trabajando para reconstruir digitalmente obras de arte utilizando métodos de aprendizaje automático. Han desarrollado una red neuronal convolucional (CNN) para reconstruir un dibujo descolorido de Vincent Van Gogh en papel. Para entrenar al modelo, utilizaron un conjunto de datos que contenía reproducciones de diferente calidad del dibujo original. Estas reproducciones se realizaron en diferentes momentos del siglo pasado.
Aunque los esfuerzos se centran en la conservación y reconstrucción de obras de arte, el campo de juego se puede ampliar para incluir también imágenes y documentos degradados. Además, el modelo solo ha utilizado información visual a partir de ahora. En el futuro, los investigadores también están trabajando para tener en cuenta la información química, aumentando así la complejidad pero también mejorando el rendimiento y los resultados del modelo.
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El aprendizaje automático se está utilizando para la estimación de la edad.
En otra hazaña casi sobrehumana, los investigadores de la Universidad de Kwazulu-Natal, en Sudáfrica, desarrollaron una red neuronal convolucional para estimar la edad de las personas. Esto se hace tomando sus imágenes en entornos aleatorios de la vida real. En el pasado, esta estimación de la edad se hacía fotografiando personas en entornos controlados, como un laboratorio o un estudio de fotografía. Con el cambio en el modus operandi, los resultados también han mejorado.
La mejora en la precisión resultó ser un 8,6 % mejor que los mejores resultados anteriores.
Maduración de la educación en IA
Debido tanto a la popularidad como a la naturaleza, la educación en IA y ML tiene una gran demanda. Las plataformas de aprendizaje en línea como upGrad están acuñando esto con cursos en línea impartidos por universidades especializadas para todos. Esto ha llevado a un aumento en el interés y la adopción de AI y ML, tanto personal como profesionalmente.
La irrupción del Machine Learning en la nube
Llevar el aprendizaje automático a la nube facilitará que las empresas experimenten y superen los límites de las capacidades de aprendizaje automático. No siempre es fácil implementar y escalar proyectos de aprendizaje automático con hardware y software existentes. Llevar el aprendizaje automático a la nube no solo es democratizarlo, sino que también abre oportunidades para que muchas empresas se vuelvan impulsadas por IA y ML. Si desea aprovechar al máximo esta nueva gran cosa, entonces nuestro curso de Certificación avanzada en aprendizaje automático en la nube es el camino a seguir.
Los escándalos también aumentan
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son herramientas poderosas. Y con el poder, viene la responsabilidad. En un mundo ideal, todos se esforzarían por utilizar estas herramientas para el mejoramiento de la humanidad, pero no vivimos en un mundo ideal.
Por ejemplo, Cambridge Analytica está acusada de usar información personal de los perfiles de Facebook de las personas para construir un sistema dirigido a los votantes estadounidenses. En función de su perfil psicológico, el sistema mostraba anuncios políticos personalizados. Un ex gerente de Facebook también advirtió que la información sobre cientos de millones de usuarios podría estar en manos de empresas privadas sin que los usuarios lo sepan.
Debido a la participación de Facebook y las preocupaciones previas sobre su política de seguridad de datos, el caso no se olvidará fácilmente. También podría aumentar la paranoia de las personas sobre el intercambio de datos en Internet y el lado poco ético de las tecnologías basadas en datos.
Los 7 desarrollos anteriores abarcan la dirección hacia la que se dirigen la IA y el ML en su conjunto. Los desarrollos específicos variarán, pero en su raíz, todos significarán progreso, avance, preguntas sobre la privacidad y el poder de la tecnología. Si está interesado en trabajar en cosas como capacitar a un agente para jugar tres en raya, capacitar a un chatbot, etc., debe consultar nuestro curso de Certificación avanzada en aprendizaje automático y nube de upGrad e IIT-Madras.
