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.
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.
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.
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.
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.
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.
Se parece a esto:
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.
Principios 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.