La inteligencia artificial es una de las grandes protagonistas de la actualidad en Android. Cada vez hay más procesadores que empiezan a hacer uso de motores neuronales o coprocesadores que destinan recursos a las tareas de IA. Algo que hemos podido ver en algunos de los procesadores de gama alta que han llegado al mercado recientemente, como Exynos 9820 o Kirin 980. Junto a la inteligencia artificial nos encontramos otro término que es el Machine Learning.
De manera habitual escuchamos inteligencia artificial y Machine Learning de la mano. Aunque muchos usuarios en Android no saben realmente lo que es o para qué sirven. A continuación os vamos a contar más al respecto, de modo que tengáis claros estos conceptos, que tan comunes son en la actualidad.
La realidad es que son dos conceptos diferentes, como ya os podéis imaginar, aunque están muy relacionados. También hay otro término que está empezando a ganar mucha presencia en el mercado, como es el Deep Learning. A continuación os contamos más sobre estos conceptos, de modo que podáis entender lo que representa cada uno de ellos.
Inteligencia artificial
Podemos referirnos a tareas que de forma habitual requieren o requerirían de la inteligencia humana para poder llevarse a cabo. El concepto de inteligencia artificial tiene su origen en los años 60, en el mundo de la informática. Por aquel entonces, este término se creó para dar solución a tareas que los humanos podemos hacer de una forma muy simple, pero que suponen un reto para los ordenadores. Este es el origen del mismo.
Dentro de la inteligencia artificial nos encontramos con tareas específicas. Entre ellas nos podemos encontrar algunas como reconocer objetos, algo que vemos a la hora de usar la cámara de fotos en teléfonos con IA, que la máquina se pueda comunicar con nosotros verbalmente, como los asistentes, etc. Funciones que cada vez vemos con mayor frecuencia.
Machine Learning
En segundo lugar nos encontramos con el Machine Learning. Como su nombre nos lo indica, se trata del aprendizaje automático. Se trata de la parte de la IA que se dedica a dar respuesta o una solución ante un problema o pregunta que se haya formulado. En este caso, la respuesta se va a dar sin que el mecanismo esté ya programado. El sistema va a aprender por sí mismo a dar dicha respuesta o dar solución a dicho problema.
Esto es algo que hará en base a la experiencia previa que ha tenido en dichas tareas. Podemos ver entonces que el Machine Learning se basa en las bases de la conducta humana, de ir aprendiendo de las experiencias. Además de dar estímulos positivos y negativos, en forma de castigos o recompensas.
La conducta humana que ha sido premiada tiende a repetirse con el paso del tiempo. Mientras que aquellas conductas que son castigadas, se van reduciendo hasta que en muchos casos se extinguen. Un buen ejemplo de su aplicación en los teléfonos es que para corroborar que dicha función se ha llevado de forma correcta, tenemos que pulsar un botón o deslizar el dedo.
Por ejemplo, si tu teléfono Android tiene reconocimiento facial, al activarlo y ver que el teléfono nos reconoce, tenemos que deslizar el dedo. Esto es una señal de que el teléfono ha hecho su trabajo de forma correcta. Si por el contrario, vemos que el dispositivo no nos ha reconocido, tenemos que introducir la clave de desbloqueo en el mismo. En este caso, se da a entender que no se ha hecho bien, por lo que la próxima vez no debe fallar en dicho caso.
¿Para qué se usa la inteligencia artificial en Android?
Cada vez es más frecuente encontrarnos con inteligencia artificial, y por tanto con Machine Learning en teléfonos Android. Se ha convertido en algo habitual en el mercado de los teléfonos. Y no es algo que nos deba extrañar, porque nos ofrece una serie de funciones que hacen que tenga tanta importancia.
- Reconocimiento por voz
- Reconocimiento facial general e identificación de expresiones
- Traducción automática de idiomas
- Mejoras en las cámaras (funciones adicionales como reconocer objetos)
- Anuncios personalizados
- Sugerencias de contenido en base de tus gustos o historial
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