Hablamos con Ivan Zoratti, de Neo4j, sobre Inteligencia Artificial

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IVAN ZORATTI

En el último DataOps de Barcelona tuvimos la oportunidad de hablar con Ivan Zoratti, parte del equipo de gestión de productos en Neo4j. Comenzó su carrera en Digital Equipment Corporation, siguiendo su pasión por el núcleo de las máquinas PdP 11 y más tarde con la programación y la creación de redes VAX / VMS Macro. Autor y emprendedor, fue fundador de Dianomic Systems (una startup de IoT basada en Silicon Valley), CTO en SkySQL (ahora MariaDB) y dirigió equipos de Ingeniería de Sistemas y Ventas en MySQL, Sun y Oracle.

En la charla hablamos sobre Inteligencia Artificial y Machine LEarning, disfrutad de su experiencia:

¿Cómo está cambiando la IA nuestra vida?

Las predicciones son que la IA será parte de todas las nuevas aplicaciones creadas para empresas y consumidores. Ya podemos ver esta tendencia, se convertirá en la norma para los desarrolladores. Esto significa que la IA será parte de la vida cotidiana de todos nosotros, en términos de servicios prestados, pero también de ayuda en nuestros trabajos, para nuestra salud y para nuestra seguridad. Hoy esto se aplica en proyectos medianos y grandes, piense en la investigación del cáncer, el análisis social, la detección de fraude, etc., mañana será algo que veremos en cada aplicación que tengamos en nuestros teléfonos o dispositivos portátiles.

¿Cuál es la diferencia entre IA y Machine Learning?

La IA es un concepto amplio que se refiere a la capacidad que tienen las máquinas para tomar decisiones que van más allá de un simple flujo o algoritmo. Por ejemplo, un software puede tener un flujo claro para tomar decisiones, algo así como: de A a D, si B luego C y luego D, de lo contrario va directamente a D. IA es la capacidad de evaluar y analizar situaciones mucho más complejas, donde no se pueden examinar todas las rutas o flujos posibles, por lo que debe aplicar un «razonamiento», algunas estimaciones y evaluar rutas con un enfoque diferente.

Machine Learning es la capacidad de una máquina para «aprender». Este «aprendizaje» se puede aplicar a flujos rectos (puedo agregar otra ruta al ejemplo «A a D») o al razonamiento. Esto significa que el aprendizaje automático se puede aplicar a IA o a algoritmos regulares.

¿Cómo se aplica la IA en el mundo de las bases de datos?

Algunas bases de datos proporcionan bibliotecas de IA integradas en su oferta. Se utilizan para aplicar algoritmos de IA directamente a los datos, es decir, dónde se almacenan y recuperan los datos, a fin de proporcionar características que los desarrolladores pueden usar para sus aplicaciones. Algunos algoritmos de IA también se usan internamente para optimizar el almacenamiento y la recuperación de los datos, independientemente de las aplicaciones.

¿Crees que las empresas de hosting están aplicando toda esta tecnología de IA para mejorar sus servicios?

Los proveedores de la nube ya están ofreciendo productos y bibliotecas para crear aplicaciones basadas en IA. Algunos lo usan internamente para mejorar su servicio también, definitivamente veremos más y más de estos servicios basados ​​en IA.

Son solo los primeros pasos de un sector en constante crecimiento. ¡Gracias a Ivan por su tiempo!

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