Existe un área de investigación de la IA conocida como la computación evolutiva, que toma prestada la teoría de la selección natural de Darwin, y considera que los algoritmos genéticos experimentan mutaciones aleatorias y combinaciones entre generaciones en un intento de desarrollar la solución óptima para un problema dado. Este tipo de desarrollo también se realizan comúnmente en Python y C.
Este uso de algoritmos evolutivos para optimizar las redes neuronales se llama neuroevolución y podría tener un papel importante que desempeñar para ayudar a diseñar una IA eficiente a medida que el uso de sistemas inteligentes se vuelve más frecuente, particularmente porque la demanda de científicos de datos a menudo supera la oferta. La técnica fue presentada por Uber AI Labs, que publicó artículos sobre el uso de algoritmos genéticos para entrenar redes neuronales profundas para problemas de aprendizaje por refuerzo. Y recordemos que UBER ha apostado por el uso de PYTHON Y LOS DIVERSOS TIPOS DE Inteligencia Artificial como lenguaje de programación.
Finalmente, existen los sistemas expertos, donde las computadoras se programan con reglas que les permiten tomar una serie de decisiones basadas en una gran cantidad de entradas, permitiendo que esa máquina imite el comportamiento de un humano experto en un dominio específico. Un ejemplo de desarrollos de Python en estos sistemas basados en el conocimiento podría ser, por ejemplo, un sistema de piloto automático que vuela un avión.
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Como se describió anteriormente, los mayores avances para la investigación de la IA en los últimos años se han producido en el campo del aprendizaje automático, en particular dentro del campo del aprendizaje profundo codificado en Python y C, principalmente.
Esto ha sido impulsado en parte por la fácil disponibilidad de datos, pero aún más por una explosión en el poder de cómputo paralelo, durante el cual el uso de grupos de unidades de procesamiento de gráficos (GPU) para entrenar sistemas de aprendizaje automático se ha vuelto más frecuente.
Estos clústeres no solo ofrecen sistemas mucho más potentes para entrenar modelos de aprendizaje automático, sino que ahora están ampliamente disponibles como servicios en la nube a través de Internet. En cada uno de los pasos implicados podemos encontrar a Python. Con el tiempo, las principales empresas de tecnología, como Google, Microsoft y Tesla, han pasado a utilizar chips especializados adaptados tanto a los modelos de aprendizaje automático en ejecución como, más recientemente, a los de formación.
Un ejemplo de uno de estos chips personalizados es la Unidad de procesamiento tensorial (TPU) de Google, cuya última versión acelera la velocidad a la que los modelos útiles de aprendizaje automático creados con la biblioteca de software TensorFlow de Google pueden inferir información de los datos, así como la velocidad a que pueden ser entrenados.
Estos chips no solo se utilizan para entrenar modelos para DeepMind y Google Brain, sino también los modelos que sustentan Google Translate y el reconocimiento de imágenes en Google Photos, así como servicios que permiten al público construir modelos de aprendizaje automático utilizando TensorFlow Research de Google. Y como ha mencionado en varias ocasiones el gigante de los motores de búsqueda, muchos de sus desarrollos son en PYTHON Y LOS DIVERSOS TIPOS DE Inteligencia Artificial.
Por otro lado, la tercera generación de estos chips se presentó en la conferencia I / O de Google en mayo de 2018 y desde entonces se han empaquetado en potencias de aprendizaje automático llamadas pods que pueden realizar más de cien mil billones de operaciones de punto flotante por segundo (100 petaflops). . Estas actualizaciones continuas de TPU han permitido a Google mejorar sus servicios construidos sobre modelos de aprendizaje automático, por ejemplo, reduciendo a la mitad el tiempo necesario para entrenar modelos utilizados en Google Translate.
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