Intel·ligència artificial, per arrelar l’ecomonia al territori.

Molt probablement el nom d’Alan Turing, no us dirà gran cosa.

Turing, matemàtic brillant d’origen britànic, va ser una de les ments científiques més influents de les dècades dels 40s i 50s. Va ser un home avançat a la seva època i de fet, va ser un dels primers pensadors en preguntar-se si una màquina podia “pensar”.

Amb la obsessió d’intentar respondre a la pregunta, Turing va dedicar bona part dels seus esforços a desenvolupar les teories que avui son la base dels algoritmes que ens serveixen pel desenvolupament de la intel·ligència artificial.

Vols saber com el machine learning i la intel·ligència artificial poder ajudar a la teva organització? A Iskra som especialistes en temes relacionats amb machine learning, deep learning i intel·ligència artificial. Som de Manresa, Barcelona

Mirant la història des de la perspectiva que ens dóna el pas del temps podem veure doncs, que el concepte d’intel·ligència artificial i el seu desenvolupament, fa més de 60 anys que s’estan elaborant, i les tècniques, metodologies i processos que en ple S. XXI ens permeten d’entreveure una realitat de cotxes que es condueixen sols o de robots capaços de tenir converses coherents i raonades, van compartir espai de temps amb el naixement les Nacions Unides, la creació de l’OTAN, la independència de l’Índia o el final de la Segona Guerra Mundial.

Així doncs, per què és avui que els somnis dels anys 50 del segle passat poden ser realitat? Bàsicament per un fet: la capacitat de computació i la potència dels xips de processat s’ha accelerat de manera brutal durant les dues darreres dècades. De fet, avui en dia, qualsevol dels telèfons mòbils que portem a la butxaca, té més capacitat de càlcul que els ordinadors que van permetre de portar l’home a la Lluna el 1969.

Aquesta acceleració del processat a uns preus ridículs, juntament amb teories de fa 60 anys, ens han portat avui a l’existència de sistemes capaços de predir què comprarem, on anirem, quina pel·lícula mirarem, com envellirem o a crear models de dades capaços de predir qualsevol cosa.

Certament aquesta acceleració i tot el que està venint fa por, però més enllà de tecnologies i aplicacions només a l’abast de grans corporacions, amb inversions molt petites la intel·ligència artificial pot ajudar a les empreses del nostre país a arrelar-se al territori i a generar-hi riquesa tot competint en un mercat canviant, per això, que cal fer un esforç urgent per explicar els avantatges d’ incorporar sistemes intel·ligència artificial en les nostres activitats econòmiques. Perquè si no ho fem aviat, ja serà massa tard, i ens hi juguem una economia més democràtica i la supervivència del model de petita i mitjana empresa del nostre país.

Pot ajudar la intel·ligència artificial a les organitzacions i empreses del nostre territori?

La resposta és clar: sí.
Adoptar de manera progressiva les tecnologies que avui en dia ja estan disponibles a uns costos molt assumibles, pot permetre al nostre teixit productiu, organitzatiu i administratiu de competir amb certa igualtat de condicions contra les empreses globals que s’ho volen menjar tot.

Vols saber com el machine learning i la intel·ligència artificial poder ajudar a la teva organització? A Iskra som especialistes en temes relacionats amb machine learning, deep learning i intel·ligència artificial. Som de Manresa, Barcelona

Mirem-ne alguns exemples i possibles aplicacions

De dades numèriques a informació rellevant:
Qualsevol organització, petita o gran, genere un munt d’indicadors numèrics: quan es ven més, quin dia de la setmana és millor fer segons què, quin % de vendes es fan segons el temps, etc… Totes aquestes dades, un cop detectades i ben analitzats permeten convertir aquests números en informació molt rellevant. Aquest tipus d’anàlisis es fan a través dels BI (Business intelligence), i permeten predir, segons patrons, molts elements que afecten directament a les organitzacions. Un BI pot ajudar a una organització a detectar patrons de compra o consum dels clients i per tant, preveure accions comercials, despesa de subministraments o necessitats de provisió.

De solucions de BI n’hi ha de preus molt elevats, però també hi ha solucions lliures com poden ser RedDash.io o el Superset.

Les imatges com a font d’informació:
Rebem imatges per tot arreu: càmeres de seguretat, fotos de productes, imatges mèdiques, etc… El camp de l’anàlisis i interpretació de les imatges és una de les àrees més treballades de l’AI. Es fa a través de les anomenades xarxes neuronals, i és la branca de la intel·ligència artificial que s’utilitza sobretot en la conducció automàtica.
Les xarxes neuronals entrenades són capaces de reconèixer què hi ha en una imatge, si en una imatge hi ha una persona o un animal o si hi ha un gos o un llop. El reconeixement d’imatges pot ser molt útil per exemple, per assegurar la qualitat de producció de peces metàl·liques.

Una de les referències més rellevants per a desenvolupar xarxes neuronals és Tensor Flow, un software lliure creat per Google.

Extreure coneixement d’informació no estructurada:
Un dels punts més desconeguts però que pot suposar una veritable revolució dins de les organitzacions, és la capacitat que té la intel·ligència artificial d’extreure informació i coneixement de textos. És a dir, la capacitat de saber què és important dins d’un text, sigui en forma de pdf, de presentació en “power point” o word, independentment d’on estigui guardat.
Heu reflexionat mai sobre l’estona que perdeu a la feina, buscant un document, intentant recordar on l’heu llegit? o escrivint correus als companys, demanant a “on és aquest document”?
La intel·ligència artificial, aplicada al coneixement de les empreses, pot canviar la manera amb la que treballem, pot transformar per complet l’atenció al client, pot permetre guanyar retenció i fidelització de clients, i pot generar allò que s’anomena “economia del coneixement”.

L’anomenat reinforcement learning, és la branca de la intel·ligència artificial que té la capacitat de prendre les seves pròpies decisions basades en models entrenats que recullen informacions sobre casuístiques similars a la situació sobre la que s’ha de prendre una decisió.


Deixa un comentari

L'adreça electrònica no es publicarà. Els camps necessaris estan marcats amb *