Estos son los retos que enfrenta la inteligencia artificial

Te presentamos tres grandes problemas que la IA necesita resolver para seguir adelante y facilitar su uso en la industria

Ciudad de México, 22 Febrero.- La tecnología no frena y sigue avanzando, como es el caso de la inteligencia artificial que se hace presente en nuestra vida cotidiana como en dispositivos móviles, autos, electrodomésticos, entre otros.

Sin embargo estas tecnologías se encuentra en “pañales” con un gran camino que recorrer y retos que enfrentar como la empresa Nearshore Delivery Solutions que lucha por resolver las dificultades.

Te presentamos tres grandes problemas que la IA necesita resolver para seguir adelante y facilitar su uso en la industria.

  • Volumen de datos

La IA necesita miles de veces más datos de los requeridos por el cerebro humano para poder comprender conceptos y características. El crecimiento de máquinas continúa creciendo y no dudamos que en poco tiempo puedan aprender y entender aún más rápido.

Es una gran reto ya que cada año la cantidad de datos que producimos se duplica. Se predice que en una década habrá unos 150 mil millones de sensores conectados a la red, el equivalente a más de 20 veces la población de la Tierra.

  • Inteligencia artificial multitarea

Aunque la inteligencia artificial se “capacite” y puede reconocer el rostro o la voz, la actual IA desarrollada solo puede realizar una tarea a la vez.

Según Raia Hadsell, científico de la división de Google DeepMind, no existe una red neuronal artificial en el mundo capaz de hacer más de una cosa a la vez, ya que a pesar de que pueden aprender tareas nuevas, al hacerlo olvidan las ejecuciones anteriores, por lo que no se tiene una memoria inteligente.

Para combatir esto se encuentra en desarrollo las “redes neuronales progresivas”.

  • Limitaciones de hardware

Las máquinas han alcanzado una gran capacidad para mostrar información y de procesamiento pero aún se encuentra limitada por el hardware.

Existen limitaciones en la infraestructura necesaria que impiden poder experimentar con esta tecnología es escasa y costosa. Se necesita equipos más potentes para obtener mejores resultados.

La empresas como Intel, IBM, Nvidia y startups de esta rama se encuetran trabajando en chips para tener mayor capacidad.

 

 

 

 

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