En el centro de distribución de la cadena de tiendas OfficeMax, en las afueras de la Ciudad de México, un proceso se lleva a cabo incesantemente: el ‘pickeo’, es decir, la selección de los productos de la empresa para despachar los servicios de entrega a domicilio. Sin embargo, la ruta y el tiempo para sacar los productos varía con cada pedido. ¿Qué pasaría si alguien orientara al dependiente sobre la ruta más corta en la bodega? La inteligencia artificial (IA) podría dar solución al problema.
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La idea de máquinas que puedan emular el pensamiento humano es casi tan antigua como la civilización; la mitología griega habla del dios Hefesto creando a un ser inteligente llamado Talos. Sin embargo, no fue sino hasta mediados del siglo XX cuando un grupo de matemáticos y científicos computacionales comenzaron a abordar el tema usando el potencial de las computadoras.
Décadas de trabajo han hecho que la IA se convierta en parte de la cultura popular, pero sus aplicaciones reales se han limitado a pruebas de concepto y demostraciones.
«En las décadas de los 70 y 80, esta área de conocimiento tuvo mucho impulso al ver que se lograban avances importantes, pero terminó presa de su ambicioso objetivo de emular la inteligencia humana y se estancó», dice Jesús Favela, especialista en IA del Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada (CICESE).
Sin embargo, a mediados de los 90, el concepto de IA regresó a la luz gracias a Deep Blue, una computadora diseñada por IBM que venció al campeón ruso de ajedrez Garry Kasparov. «Actualmente se ha planteado la IA como ayuda para resolver problemas como el reconocimiento de voz y razonamiento automático», señala Favela.
Por ahora, el problema son los costos de estas soluciones. Por su complejidad, estos sistemas solo están al alcance de grandes corporativos. Pero si fuera el caso de tener inteligencia artificial en tu empresa, para esto te serviría:
Robots autónomos… ¿Amenazas para la humanidad?
Posted by UFF on martes, 26 de enero de 2016
Los sistemas de inteligencia artificial (IA) aplicados en los negocios operan de manera parecida a la de los cerebros humanos.
- Adquisición de información. Usualmente, una enorme base de datos nutre el sistema inteligente de grandes cantidades de datos (normalmente decenas o hasta centenares de Gigabytes).
- Expresión de la pregunta. Por medio de texto o comandos verbales se hacen peticiones de información al sistema inteligente.
- Análisis de la información. IBM utiliza un sistema llamado DeepQA, que revisa un enorme cúmulo de información para detectar la información que responde a las preguntas que se le hacen. Otros sistemas buscan patrones en los datos o tendencias a lo largo del tiempo.
- Construcción de la respuesta. El sistema reúne los datos relevantes y los resume para construir una respuesta fácil de comprender.
- Expresión de la respuesta. La respuesta es devuelta al usuario en forma de texto, o por un sistema de conversión de texto a voz que la transforma en habla.
