Estas son las tendencias de la IA para 2021

Franz Kögl: Director de IntraFind, el especialista en búsqueda empresarial y análisis de contenido.

(Quelle: IntraFind)

La inteligencia artificial (IA) volverá a dejar su huella en el mundo de las TI en 2021. IntraFind, especialista en búsqueda empresarial e IA, destaca tres tendencias para la IA centrada en texto y el procesamiento del lenguaje natural que juegan un papel importante en esto.

1. Transferir el aprendizaje. Después de 2020, el aprendizaje por transferencia seguirá siendo una tendencia central de IA este año también. El aprendizaje por transferencia es un método especial de aprendizaje automático y permite que las redes neuronales que ya se han entrenado previamente para un propósito específico se utilicen como punto de partida para otra tarea. Lo que ya se ha aprendido de una red capacitada puede, por tanto, utilizarse para un nuevo proyecto. Con este método, entrenar una red neuronal es significativamente menos intensivo desde el punto de vista computacional y requiere más tiempo, y la cantidad de datos de entrenamiento requeridos se reduce significativamente. El aprendizaje por transferencia impulsará la democratización de la IA y acelerará su uso generalizado en el mundo empresarial. Hasta ahora, la IA solo ha funcionado particularmente bien en las empresas si tienen muchos datos, que rara vez es el caso en la práctica, y usan modelos hechos a medida.

2. Incrustaciones de palabras en varios idiomas. Numerosas aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (NLP) solo están disponibles para los idiomas europeos más importantes, a menudo incluso exclusivamente para el inglés. Una razón importante para esto es que la expansión de los modelos de PNL a nuevos lenguajes generalmente requiere la anotación que requiere mucho tiempo de registros de datos completamente nuevos y es muy intensiva en computación. Sin embargo, para los idiomas menos utilizados, a menudo no hay suficientes datos de entrenamiento disponibles. Los modelos multilingües con las llamadas incrustaciones de palabras en varios idiomas (CLWE) pueden ayudar. Estos CLWE aprovechan el hecho de que muchos lenguajes tienen similitudes semánticas. Capturan estas similitudes y pueden representar palabras en varios idiomas en un espacio vectorial común.

3. IA verde. La inteligencia artificial penetra cada vez más áreas de la vida y los negocios. La huella ecológica que deja al entrenar algoritmos y usarlos está creciendo en consecuencia. En el contexto de una mayor conciencia sobre la protección del medio ambiente y el cambio climático, la IA verde es cada vez más importante. Por ejemplo, cada vez se investiga más sobre algoritmos que requieren menos energía, menos memoria y menos ancho de banda de comunicación. El suministro de energía y la eficiencia de los centros de datos utilizados para la inteligencia artificial también se examinan cada vez con más frecuencia. Otro aspecto importante de la IA verde es el uso de algoritmos para hacer que la generación de energía, el funcionamiento de la infraestructura de red y el uso de la energía sean lo más eficientes posible.

“En el próximo año, la democratización de la IA seguirá acelerándose. El aprendizaje por transferencia puede simplificar muchas actividades de oficina sin tener que recopilar grandes cantidades de datos y desarrollar modelos personalizados para cada uno de ellos. Hemos optimizado nuestros productos para que coincidan con precisión Realidad operativa, de modo que cada empleado pueda mejorar su rendimiento en última instancia, incluso sin expertos en IA, con muy poco tiempo para entrenar los procesos de IA y así ayudar a la empresa a ahorrar costos y mejorar su competitividad “, dice Franz Kögl, CEO de IntraFind Software AG. “Pero el tema de la sostenibilidad también cobrará impulso”.