¿Cuáles son las tendencias actuales en aprendizaje automático, robótica, inteligencia interactiva?

Los temas de actualidad en el aprendizaje automático son:

  • Incrustaciones de palabras en PNL
  • Aprendizaje de refuerzo (OpenAI va a ser el gran jugador aquí)
  • Aprendizaje no supervisado en general
  • Todo lo relacionado con imágenes.

Ahora hay un gran interés para los agentes actuantes, porque esa es la idea principal detrás del software de autos sin conductor. Los desarrolladores se enfrentan tanto a científicos (cómo hacer que el algoritmo sea lo suficientemente preciso para cumplir con los requisitos de seguridad) como a técnicos (¿cómo podemos realizar todos los cálculos necesarios en algo menos costoso y que consuma más energía que una GPU de alta gama?).

Con respecto a la robótica y la inteligencia interactiva, no existe una respuesta definitiva única, principalmente porque hay muchas tecnologías utilizadas allí y cada una de ellas presenta sus desafíos.

En robótica, las personas sueñan con robots de consumo, pero la pregunta principal es “¿Cómo podemos hacer que sean útiles?”. Son caros y rara vez valen su precio.

Las economías industriales en crecimiento adoptan el uso de robots de fabricación avanzados. China es el líder allí y allí serán las principales reducciones de costos. Construir fábricas para robots que superen notablemente a los humanos los ayudará a crecer aún más rápido.

La exageración en torno a IoT no se ha enfriado y la comunicación entre robots también es una tendencia. Además de los micro-ecosistemas construidos alrededor de un consumidor (a la gente le gusta fantasear con una cocina inteligente llena de robots que controlan todo, desde la cantidad y la frescura de los alimentos hasta el proceso de cocción), eso sería genial para, nuevamente, las fábricas, donde la fabricación, Los robots de diagnóstico y reparación funcionan en un solo bucle, sin intervención humana.

Yo diría que en cualquier campo hay una pregunta que es válida sin importar qué: ¿cómo lo hacemos rentable?

Porque de lo contrario, esos proyectos nunca verán la luz del día.

Chatbots de PNL

Chatbot es un servicio que funciona con reglas y, a veces, inteligencia artificial con la que interactúa a través de una interfaz de chat. El servicio puede ir desde funcional a divertido y puede ser parte de cualquier producto de chat importante: Facebook Messenger, Slack, Telegram, mensajes de texto, etc. Los chatbots son programas que imitan la conversación con personas que utilizan inteligencia artificial. Con los recientes avances en IA, los chatbots se han vuelto precisos y centrados.

Hay dos tipos de chatbots.

· Funciones basadas en un conjunto de reglas: estos bots solo responden a comandos muy específicos.

· La versión avanzada utiliza el aprendizaje automático: el procesamiento del lenguaje natural (PNL) se utiliza para producir un modelo de un sistema que combina un chatter-bot normal con un sistema de recuperación y categorización de documentos más inteligente, creando así un nuevo sistema de asistente digital. Este bot tiene un cerebro artificial (inteligencia artificial). Entiende el lenguaje, no solo los comandos. Este bot se vuelve más inteligente a medida que aprende de las conversaciones que mantiene con las personas.

Creo que este blog será de gran ayuda para entenderlo más en detalle http://inspira.co.in/blog/nlp-ch

La analítica de la fuerza laboral será bastante importante, como lo han demostrado empresas como StatusToday (vea una demostración en vivo aquí). El aprendizaje automático se puede usar de manera bastante efectiva en términos de discernir patrones en el lugar de trabajo, evaluar niveles de productividad óptimos, identificar cuellos de botella en la comunicación y, quizás, lo más obvio es detectar comportamientos anómalos ya sea mediante la creación de perfiles de comportamiento en ciertos usuarios o, si esto no está disponible, simplemente cruzar -referenciarlos con empleados que desempeñan funciones similares.

Me considero un jugador en este campo, así que te diré en qué estoy trabajando: programas que pueden entender comandos en lenguaje natural y sistemas nerviosos centrales artificiales. Ambos conceptos se basan en neuronas y axones simulados. ¿Por qué reinventar la rueda?