Empresas de Desarrollo de Inteligencia Artificial (IA)

Actualizado 27.06.2024

La era de la inteligencia artificial surgió hace mucho tiempo. La gente se acostumbró a la identificación y el registro instantáneos, a una búsqueda más rápida de medios de transporte y rutas, a una selección cómoda de productos y al uso de servicios de inteligencia artificial. La IA se convirtió en un asistente confiable para las empresas, reemplazó a los empleados y redujo a cero la probabilidad de errores debido al factor humano. El trabajo rutinario ha quedado relegado a la categoría de trabajo subcontratado a la IA, mientras que las tareas creativas están a cargo de destacados especialistas.

Aplicaciones y redes neuronales, algoritmos de acción de IA

Cada una de las empresas de TI está desarrollando modelos y algoritmos, aplicaciones y chatbots basados en IA utilizando el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para analizar datos digitales. Para proyectos desafiantes, se están conectando redes neuronales en las empresas en. La visualización con IA es reconocimiento y visión por computadora en 3D.

Las plataforma de streaming con visión de futuro suelen basarse en el trabajo de una persona inteligente Asistente de IA. Operaciones realizadas por IA según criterios refinados sobre intercambios, compra, venta: la vida cotidiana. La preselección de fotogramas según indicadores específicos, el diagnóstico inicial de los pacientes y el establecimiento de acciones de seguridad cuando se activa un desencadenante específico también son resultados del pensamiento de la IA. La generación de textos, imágenes y contenidos de vídeo de nivel medio ha estado en la rumorología desde hace varios años.

El análisis de imágenes de cuadricópteros FPV es una forma conveniente de evaluar el terreno en tiempo real. Se puede configurar para enviarlo directamente a un centro de datos para una toma de decisiones acelerada asistida por IA en situaciones básicas. La automatización de procesos es uno de los otros beneficios de la implementación de la IA.

Tendencias de IA

La popularidad de la consulta AI en Google Trend

Reconocimiento y verificación, diagnóstico y pronóstico con IA

Ejemplos de cómo se puede utilizar la IA en las operaciones comerciales de las agencias de viajes incluyen el reconocimiento de pasaportes, seguros y documentos de viaje. Es fácil ingresar estos datos en formularios de solicitud o contratos con tasas de error mínimas, de hasta 1-5%. El reconocimiento de redes neuronales se entrena analizando fotografías y texto en el espacio, con adaptación y verificación, formando una respuesta API. El propio software, creado mediante tecnologías RPA, puede integrarse en CRM o chatbot, gabinete de usuario.

El robot RPA completa documentación de rutina, genera informes y realiza operaciones para configurar el horario laboral. La capacitación se logra con la ayuda del aprendizaje automático de ML. La creación y entrenamiento de redes neuronales, ya sea convolucionales o generativas en arquitectura, es una de las técnicas de ML más utilizadas. Las redes neuronales tienen la capacidad de predecir sobre la negociación de acciones y negociación de criptomonedas, diagnosticar una enfermedad o deterioro funcional. Los científicos los utilizan para hacer predicciones sobre las características de calidad de los medicamentos basados en componentes y evaluar el estado de un objeto o aleación planificados.

Modelado de decisiones con ciencia de datos

Crear bases de datos y mostrárselas a la IA no es suficiente: es necesario enseñarle a reconocer situaciones en las que es necesario dar una respuesta clara rápidamente. Se trata de situaciones en las que las bases de datos relacionales no pueden encontrar la solución adecuada. Estos problemas los tratan los analistas de ciencia de datos. Son los responsables de determinar los algoritmos y las condiciones del modelo matemático bajo el cual se implementa:
  • modelado de procesos;
  • segmentación y personalización de clientes, solicitudes clave;
  • relevancia de las ofertas.

Para visualizar el proceso, digamos que una persona conduce un automóvil. Recibió una llamada telefónica que le provocó una oleada de endorfinas. Como resultado, los latidos de su corazón aumentaron, pero su capacidad de atención disminuyó y sintió el deseo de "conducir rápido". El rastreador que llevas en el brazo detecta esto y transmite la información al sistema de inteligencia artificial del coche. La IA advierte: recomienda reducir la velocidad (o lo hace ella misma), reduce el calor en la cabina y abre la ventana.

Un desafío para la IA

La IA simplemente no es pensamiento humano. Las computadoras logran lo que el programador les exige: calcular, calcular, realizar acciones específicas. Puede configurar la tarea por voz o texto, pero antes introduce reglas y restricciones, dependencias, incluidas las estadísticas. Los algoritmos de transformación son esquemas patrón por patrón: "Descripción" - "Reglas" o "Tarea" - "Soluciones". La predicción funciona si se introducen varias situaciones con ejemplos.

Considere la siguiente tarea: "Escribir un programa en Python para generar ganancias en el mercado. Capital inicial 100 mil dólares, ganancia esperada 10% de la inversión, número de bienes en el mercado 10000, precio promedio de un producto 50 dólares, comisión de 3 %".

El resultado será la respuesta mencionada anteriormente, que está restringida debido a la introducción de un pequeño número de indicadores en las condiciones del problema. Cuanto más detallados sean los factores y mayor sea el tamaño del conjunto de datos, menor será el error en la solución final. Mientras entrena la IA, el programador ingresa la información inicial y etiqueta cada fragmento. Cuando se acumula la base de datos con marcadores de control, el entrenamiento pasa a la etapa de búsqueda y verificación de reglas en la predicción.

Escenarios y errores del modelado de pasos

Cada etapa consiste en encontrar un patrón prescrito y buscar uno nuevo con un parámetro determinado. Por ejemplo, si ha llegado un coche Mersedes, luego Audi y Honda, el siguiente puede ser BMW o Mitsubishi. Si no es necesario buscar patrones, desactivamos esta función y utilizamos las soluciones de los pasos anteriores. Un escenario en el que el primer marcador va seguido de una pregunta y el siguiente marcador va seguido de una respuesta hace que el algoritmo sea conveniente, ya que responderá cualquier pregunta dentro de esos límites de la base de información. Está claro que hay un error en todo algoritmo de predicción.

Es aceptable si los márgenes de error están dentro del 5%. El modelo estocástico es adecuado cuando no hay certeza en el rango de entrada o salida de datos. Una función local con mapeo de un solo valor se guía por identificadores de objetos. Las funciones simples son uniparamétricas, los cálculos en ellas se realizan mediante coeficientes, pero no mediante afirmaciones, sean falsas o verdaderas.

Algoritmos de análisis, resultados y funciones

Cada algoritmo se divide en pasos: condiciones y transiciones, cada uno de los cuales termina con un operador de resultado, pero no con un retorno. La comparación con una constante, que es un determinado punto o paso del algoritmo, es la base de la predicción continua. Se puede comparar con la búsqueda de correlación, cuando los datos de características correlacionadas se acumulan y combinan en grupos. Luego, según el resultado de la base obtenida, se seleccionan la condición general y la distancia entre el parámetro dado y el resultado del cálculo.

Se parece a esto:

  • formando funciones con un parámetro;
  • selección de piezas con las mismas condiciones;
  • creación de una nueva función de dos parámetros;
  • Refinamiento de la linealidad en bases multiparamétricas.

La conversión implica algoritmos para encontrar soluciones y luego crear reglas basadas en las respuestas. A veces el resultado es una recursividad con varios niveles o un fractal. Los tokens de control responden a consultas y producen cálculos finales, teniendo en cuenta la velocidad, la aceleración y el error del proceso. Sin embargo, los algoritmos se basan en estadísticas.

Autosuficiencia y autonomía: equilibrar análisis y decisiones

No es característico que una computadora busque una solución o realice una investigación sin una tarea. Incluso si se programa condicionalmente como una personalidad humana, sin una tarea la PC no realizará acciones específicas. La lógica formal no funciona aquí, necesitamos matemáticas y estadísticas. Las decisiones tomadas por la IA de forma autónoma deben ser analizadas: si van más allá de los límites de los algoritmos y scripts, pero representan una opción preferible, entonces esto es la confirmación de la exactitud de la decisión sobre la "autonomía".

Principios de la IA:

  • El análisis predictivo con búsqueda de patrones y tendencias se aplica a la previsión basada en patrones y probabilidad de eventos;
  • la multimodalidad implica el procesamiento simultáneo de información de varias fuentes y tipos de datos;
  • El método multidisciplinario se asemeja al método científico, ya que busca la intersección de varias ciencias y sus ramas para mejorar el rendimiento de la IA.

El nivel máximo de análisis está en ASI, que se asemeja al pensamiento humano. La inteligencia de AGI está cerca del nivel promedio del pensamiento humano. ANI es un ejecutante típico que no va más allá de las tareas del programa escrito.

Entrenamiento con números, reconocimiento y con información incompleta

Acumular una gran cantidad de datos requiere entrenamiento en IA. Para el formato de máquina se utilizan regresión lineal y multivariada, vectores de soporte, árbol de decisión con subcategorías y vecinos KNN. El aprendizaje por refuerzo incluye algoritmos para robots. La comunicación con chatbot es el resultado del uso de Transformers después del procesamiento del lenguaje humano. La tarea de la PNL es el reconocimiento, la traducción y la generación de contenido de texto y audio. Hace 6 años, los programadores de Facebook desarrollaron un bot basado en datos de Amazon (6 mil diálogos reales) que no se diferenciaba de un humano, podía negociar e incluso hacer trampa. Esto muestra que las tareas de la IA en los esquemas de marketing y entretenimiento son diversas:
  • en el comercio minorista, piensan en algoritmos para elaborar promociones y ofertas de compra;
  • en el negocio de la restauración, crean interiores y menús originales;
  • En la industria del juego, después de una capacitación profunda, desarrollan una mente ideal que consiste en un administrador de IA y programas de agentes de "arquitectura híbrida".

Si tomamos como ejemplo la aplicación Libratus, queda claro que la IA consta de varias partes. La parte central analítica interactúa con la segunda parte, que monitorea los errores de los oponentes y la tercera parte, que analiza los errores en sus propias acciones. Este es un ejemplo en el que se utiliza información incompleta para proporcionar una respuesta completa e integral en las industrias de ciberseguridad, militar y de negociación.

Plantillas con soluciones correctas y funcionamiento de ChatGPT-3.5

Hace 12 años, los economistas Shepley y Roth recibieron el Premio Nobel por la teoría de la distribución estable. Las soluciones de los matemáticos se han confirmado en la informática: las técnicas de distribución unimodal y bimodal funcionan si se selecciona una base de datos multimillonaria y luego se analiza en forma de histogramas. Los desarrolladores de los laboratorios de OpenAI y Google, Microsoft monitorean constantemente el entrenamiento de la IA, eliminando soluciones incorrectas y creando plantillas basadas en las correctas. Hay 60 mil empresas de TI registradas en el mundo para el desarrollo de software basado en IA.

La versión 3 de ChatGPT utilizó sólo 175 mil millones de fuentes. La versión 5, que se lanzará a finales de 2024, generará simultáneamente texto y contenido audiovisual. La cantidad de fuentes para el desarrollo es 100 veces la cantidad de datos que tiene ChatGPT-3. La versión avanzada y potente analizará datos, funcionará como base para chatbots, generará código y realizará otras funciones de asistente virtual. Hasta ahora, el modelo 3.5 funciona así y es propenso a errores.

Productos de inteligencia artificial de Google y Microsoft

Las aplicaciones de IA probadas incluyen DALL-E, que genera y edita imágenes y crea collages. Whisper: un transcriptor de IA universal que puede reconocer el habla y traducir. CLIP: un analogizador de imágenes y fotografías. Gym Library y Codex: plataformas basadas en inteligencia artificial para programadores. La lista de Google tiene 15 aplicaciones y plataformas de IA similares. Es cierto que a menudo se encuentran errores y errores en su trabajo.

Los algoritmos de IA se utilizan en Google Photos y Youtube, un traductor para mejorar funciones y analizar datos. El chatbot Google Bard es análogo a ChatGPT, pero con su propio lenguaje PaLM 2. Este se puede utilizar simultáneamente con Gemini, que tiene un alto nivel de generación y análisis. Imagen AI genera imágenes, Generative AI es un probador de modelos de aprendizaje generativo. Vertex AI ayuda a los científicos a procesar datos, Dialogflow es para crear chatbots.

Las plataformas de inteligencia artificial de Microsoft incluyen la enciclopedia universal Copilot, el servicio para desarrolladores de Azure Space que genera imágenes, fotografías y logotipos, bocetos de Image Creator.

Foxconn británica y taiwanesa aprovecharán la IA

En el catastro HMLR del Reino Unido, donde se registran los títulos de propiedad y la tierra, la mitad del trabajo lo realiza AI. APM realiza el seguimiento del rendimiento del software y las aplicaciones, por lo que Atlassian utiliza herramientas de plataforma impulsadas por IA para monitorear los procesos y asegurarse de que no haya errores. Es por eso que la IA se utiliza a menudo para el mantenimiento preventivo de sistemas vitales, evaluando el estado técnico para evitar tiempos de inactividad y accidentes.

La previsión empresarial de un proyecto o de una operación empresarial específica mejora la precisión y ahorra presupuesto. Por ejemplo, Foxconn, fabricante taiwanés de componentes para teléfonos inteligentes y productos Apple, ahorra más de medio millón de dólares en una fábrica mexicana gracias al desarrollo de IA basada en Amazon Forecast.

Aprendizaje profundo y escuelas para la IA

Los programadores y desarrolladores están entrenando neuronas artificiales (nodos) para resolver problemas utilizando métodos de aprendizaje profundo. Esto incluye un algoritmo de PNL para procesar el lenguaje, el significado y el tono, y una IA generativa cuyo contenido y artefactos de audio, vídeo y texto son similares a los humanos. Los datos sin procesar (recursos con subcapas) representan la infraestructura operativa en la que se lleva a cabo el aprendizaje. Se pueden almacenar en recursos físicos o en la nube.

Una especie de "escuelas" de IA: plataformas como TensorFlow o PyTorch. Está disponible una biblioteca de código abierto Scikit-learn escrita en Python. Para el entrenamiento se forman funciones y se realizan clases de acuerdo al plan de arquitectura de la aplicación de IA. A nivel de modelado se determina la potencia, luego la segmentación por niveles y la funcionalidad de activación.

Los desarrolladores analizan cómo las neuronas cambian el peso de sus vecinas durante la comunicación y estiman los nodos de desplazamiento. La predicción y los datos reales no deben diferir demasiado entre sí; para ello se utiliza la comparación mediante una función de pérdida. En este proceso, ayudan los optimizadores como el descenso de gradiente o las secuencias de gradiente adaptativas, que tienen en cuenta los mínimos y máximos y la rapidez del cambio. La IA en formato de aplicación atiende al cliente en lugar de al empleado.

Generación de conjuntos de datos, GPU y utilización del modelo base

La versatilidad del modelo GPT está condicionada por la corrección de los enfoques de aprendizaje rápido, la personalización para preguntas específicas, el trabajo con conjuntos de datos y la potencia informática. En una empresa que se dedica a entrenar modelos de IA, hay cien o dos GPU y más. Se encargan de computar y procesar información gráfica, entrenando modelos por hasta 10-30 días, lo que depende de la complejidad. Cuantos más parámetros haya en el conjunto de datos, mayor será el precio.

Los modelos simplificados de código abierto funcionan. Aunque el umbral de entrada es bajo, muestran resultados altos en los puntos de referencia. El precio de entrenar aplicaciones simples basadas en el complejo GPT-4 con Google Bard o LLaMA con Evol-Instruct comienza entre 500 y 1000 dólares. Cada base en estas versiones es fácil de finalizar y obtener una aplicación de creación personalizada, que es mejor que una paga.

Los clientes deben tener en cuenta que la capacidad de memoria para desarrollar aplicaciones de IA simplificadas es relativamente pequeña y se requieren GPU con entre 40 y 80 GB de memoria. Los sistemas de IA generativa también se desarrollan utilizando tecnologías en la nube basadas en los servicios y conjuntos de datos adecuados. Pipeline funciona bien en la nube, comenzando con el procesamiento del conjunto de datos, la recopilación de información y el análisis de los datos. A menudo, el modelo correcto ya está establecido, por lo que es necesario entrenar y ajustar algunos parámetros con adaptadores. Para representar la cantidad de información, recuerde la regla general: entre 10 y 15 mil millones de parámetros caben en una GPU de 16 a 24 o 40 GB.

Modelo LLM con método PEFT, escenario simplificado

Si se utiliza un modelo LLM entrenado como base, el método PEFT expandirá el subconjunto deseado de parámetros, pero dejará aquellos que no son necesarios en un estado "congelado". Los analistas de la empresa descubren en el brief qué parámetros le interesan al cliente y se forman en base a los seleccionados. Resulta ser una formación parcial, cuyo resultado no es peor que un curso de formación completo. Es por eso que en el proceso de consulta con el cliente, los especialistas en TI especifican inmediatamente si necesitan generar un conjunto de soluciones con instrucciones y condiciones o crear de forma independiente programas de capacitación con pares de preguntas y respuestas.

El escenario de capacitación en la nube estándar implica recursos escalables en la nube, administración de proveedores de la nube y aprovechamiento de servicios disponibles como herramientas de capacitación. El protocolo de desarrollo de aprendizaje automático con escenarios de generación y procesamiento de datos de origen, experimentos de control de versiones, implementación e incorporación de modelos y seguimiento con actualizaciones funciona sin personalización manual. A continuación se muestra un ejemplo de una solución completa para la plataforma: una combinación de JupyterHub para experimentación, MLflow para implementación e interacción de ciencia de datos y tareas, entorno MLflow Deploy para empaquetado e implementación.

Este modelo entrenado por GPT responde a las preguntas para las cuales se ingresa información en el conjunto de datos. Estas respuestas pueden ser breves o largas, con soluciones y ejemplos específicos. Los modelos entrenados escriben funciones y códigos de programas en JavaScript y Python, extraen información de texto, bases de datos o documentación cuando se les hacen preguntas.

Revolución multimodal y modelado inmersivo

Tener modelos de IA con información de referencia disponible simplifica el trabajo de entrenar y desplegar múltiples unidades o docenas dentro de un circuito de servicio. Es importante que los datos del conjunto de datos estén validados: la precisión y la validez determinan la agregación y la integridad del complejo. Ya en 2024, se espera que el paradigma multimodal supere a la IA y conecte todo tipo de información en una sola entidad. Los desarrolladores experimentados se dan cuenta de esto y a menudo ofrecen soluciones combinadas en las que se analizan, procesan e interpretan varias categorías de datos.

La IA está empezando a actuar como entrenamiento AR/VR basado en el principio de simulación inmersiva. Los escenarios realistas de capacitación práctica brindan experiencia práctica en un entorno seguro. Por lo tanto, para las universidades y colegios, la formación virtual es un paso para que los estudiantes adquieran habilidades mientras estudian. Además, existe la comodidad añadida de utilizar la TikTok app y Netflix técnicas de personalización, considerando los intereses y el valor de los materiales de aprendizaje y el progreso de los estudiantes .

El acelerado desarrollo del ámbito de la IA muestra que los chatbots fáciles de usar y de rápido aprendizaje con aplicaciones para generar contenidos de vídeo, fotografías y texto, reconocer datos, generar informes y documentación, buscar soluciones y comprobar el funcionamiento de objetos o sistemas están aumentando geométricamente. Las aplicaciones de IA están asumiendo funciones humanas simples y complejas. La tarea principal es componer adecuadamente un algoritmo de aprendizaje, formar un conjunto de datos y escribir indicaciones, así como realizar pruebas posteriores al aprendizaje.

Los programadores y desarrolladores de la empresa dominan estas técnicas. Dirigir la tarea en el formulario de solicitud.

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Yuri Musienko
Desarrollador de negocios
Experto en el escalamiento de startups de criptomonedas y fintech: plataformas de intercambio de criptomonedas, plataformas de opciones binarias, soluciones P2P, pasarelas de pago de criptomonedas y tokenización de activos. Desde 2018, asesora a empresas en planificación estratégica y escalamiento empresarial. Más detalles