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Inteligencia artificial: áreas de investigación

octubre 21, 2021
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El dominio de la inteligencia artificial es enorme en amplitud y amplitud. Mientras avanzamos, consideramos las áreas de investigación prósperas y ampliamente comunes en el dominio de la IA:

Áreas de investigación de inteligencia

Reconocimiento de voz y voz

Ambos términos son comunes en robótica, sistemas expertos y procesamiento del lenguaje natural. Aunque estos términos se usan indistintamente, sus objetivos son diferentes.

Reconocimiento de voz Reconocimiento de voz
El reconocimiento de voz tiene como objetivo comprender y comprender QUÉ fue hablado. El objetivo del reconocimiento de voz es reconocer OMS está hablando.
Se utiliza en la navegación por menús, mapas o computación de manos libres. Se utiliza para identificar a una persona analizando su tono, tono de voz y acento, etc.
La máquina no necesita entrenamiento para el reconocimiento de voz, ya que no depende del hablante. Este sistema de reconocimiento necesita formación ya que está orientado a las personas.
Los sistemas de reconocimiento de voz independientes del hablante son difíciles de desarrollar. Los sistemas de reconocimiento de voz dependientes del hablante son comparativamente fáciles de desarrollar.

Funcionamiento de los sistemas de reconocimiento de voz y voz

La entrada del usuario hablada en un micrófono va a la tarjeta de sonido del sistema. El convertidor convierte la señal analógica en una señal digital equivalente para el procesamiento de voz. La base de datos se utiliza para comparar los patrones de sonido para reconocer las palabras. Finalmente, se da una retroalimentación inversa a la base de datos.

Este texto en el idioma de origen se convierte en entrada para el motor de traducción, que lo convierte al texto en el idioma de destino. Están respaldados por una GUI interactiva, una gran base de datos de vocabulario, etc.

Aplicaciones de las áreas de investigación en la vida real

Existe una gran variedad de aplicaciones en las que la IA está al servicio de la gente común en su vida cotidiana:

No Señor. Áreas de investigación Aplicación de la vida real
1

Sistemas expertos

Ejemplos: sistemas de seguimiento de vuelos, sistemas clínicos.

Aplicación de sistemas expertos
2

Procesamiento natural del lenguaje

Ejemplos: función de Google Now, reconocimiento de voz, salida de voz automática.

Solicitud de PNL
3

Redes neuronales

Ejemplos: sistemas de reconocimiento de patrones como reconocimiento facial, reconocimiento de caracteres, reconocimiento de escritura a mano.

Aplicación de redes neuronales
4

Robótica

Ejemplos: robots industriales para mover, pulverizar, pintar, comprobar de precisión, taladrar, limpiar, revestir, tallar, etc.

Aplicación de robótica
5

Sistemas de lógica difusa

Ejemplos: electrónica de consumo, automóviles, etc.

Aplicación de lógica difusa

Clasificación de tareas de la IA

El dominio de la IA se clasifica en Tareas formales, Tareas mundanas, y Tareas de expertos.

Dominios de tareas de la IA

Dominios de tareas de la inteligencia artificial
Tareas mundanas (ordinarias) Tareas formales Tareas de expertos
Percepción
  • Visión por computador
  • Discurso, Voz
  • Matemáticas
  • Geometría
  • Lógica
  • Integración y diferenciación
  • Ingenieria
  • Localización de averías
  • Fabricación
  • Vigilancia
Procesamiento natural del lenguaje
  • Comprensión
  • Generación de lenguaje
  • Traducción de idiomas
Juegos
  • Ir
  • Ajedrez (azul profundo)
  • Ckeckers
Análisis científico
Sentido común Verificación Análisis financiero
Razonamiento Demostración de teoremas Diagnostico medico
Cepillado Creatividad
Robótica

Los humanos aprenden tareas mundanas (ordinarias) desde su nacimiento. Aprenden mediante la percepción, el habla, el lenguaje y las locomotoras. Aprenden Tareas formales y Tareas de expertos más tarde, en ese orden.

Para los humanos, las tareas mundanas son las más fáciles de aprender. Lo mismo se consideró cierto antes de intentar implementar tareas mundanas en las máquinas. Anteriormente, todo el trabajo de la IA se concentraba en el dominio de tareas mundanas.

Más tarde, resultó que la máquina requiere más conocimiento, una representación compleja del conocimiento y algoritmos complicados para manejar tareas mundanas. Esta es la razón por qué el trabajo de IA prospera más en el dominio de Tareas de expertos ahora, como el dominio de tareas de los expertos, necesita conocimientos de expertos sin sentido común, que pueden ser más fáciles de representar y manejar.

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