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Avances y desafios de la inteligencia artificial - Serrahima de Bedoya, Alvaro

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¿Quién mandará en la inteligencia artificial? | DW Documental

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PRESENTACIÓN

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

IA AUTONOMA

¿PELIGRO O PROGRESO?

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SU AUTONOMIA

'Cuando hablamos de IA, no estamos hablando de ciencia ficción. Estamos hablando de una revolución en curso que afectará todos los aspectos de nuestra vida y sociedad.'

Eliezer Yudkowsky

Notable investigador de la INTELIGENCIA ARTIFICIAL

01

¿qué es ia autónoma?

RESUMEN

La IA autonónoma se refiere a sistemas que pueden operar de manera independiente, sin necesidad de supervisión humana constante.

Los actuadores ejecutan acciones en el mundo real (por ejemplo, motores, brazos robóticos).Las decisiones de la IA se traducen en acciones físicas.

ACTUADORES Y SALIDAS:

02

componentes de la ia autonoma

SENSORES Y ENTRADAS:

Los sensores capturan datos del entorno por ejemplo: cámaras, micrófonos, sensores de temperatura. Estos componentes se utilizan como recopiladores de información para la IA.

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03

ALGORITMO DE APRENDIZAJE AUTÓNOMO

REDES NEURONALES

CONCEPTO

son modelos informáticos inspirados en el cerebro que aprenden de los datos y pueden realizar tareas como reconocimiento de patrones o predicciones.

ARBOLES DE DECISION

CONCEPTO

son modelos que toman decisiones basadas en condiciones lógicas, útiles para clasificar datos o predecir resultados a partir de características específicas.

ALGORITMOS GENETICOS

CONCEPTO

Los algoritmos genéticos son herramientas de optimización que imitan la selección natural y la evolución biológica para encontrar soluciones óptimas a problemas complejos mediante procesos de selección, reproducción y mutación

Los modelos supervisados de predicción utilizan datos etiquetados para aprender patrones y hacer predicciones sobre nuevos datos. En contraste, los modelos no supervisados de predicción no requieren etiquetas; en su lugar, identifican patrones y estructuras ocultas en los datos para agruparlos o hacer predicciones basadas en similitudes intrínsecas.

04

MODELOS DE PREDICCION Y TOMA DE DECISION

MODELOS SUPERVISADOR Y NO SUPERVISADOS:

son herramientas que utilizan datos históricos para prever resultados futuros o recomendar acciones óptimas.

+INFO

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ACTUALIZACION CONTINUA

CONCEPTO

La IA debe adaptarse a cambios en el entorno.

05

DESAFÍOS Y CONSIDERACIONES

ETICA

CONCEPTO

¿Cómo garantizamos decisiones éticas y justas?

SEGURIDAD

CONCEPTO

¿Cómo evitamos consecuencias negativas?

INTERPRETABILIDAD

CONCEPTO

¿Podemos entender cómo la IA toma decisiones?

06

VALORES HUAMANOS

PRIVACIDAD

CONCLUSION

VIGILANCIA

AUTENTICIDAD Y CONEXION

DATOS PERSONALES.

EMPLEO Y AUTOMATIZACION

REGULACIONES Y DERECHOS

ETICA Y DISEÑO DE LA IA

La privacidad y el valor humano deben ser prioridades en el desarrollo

Como sociedad debemos encontrar soluciones que protejan ambos aspectos

07

IMPACTO DE LA AUTOMATIZACION EN EL EMPLEO

SALARIO MINIMO EN PAISES VECINOS

Pregunta interactiva

I.A. AUTÓNOMA

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Wilder Espinoza

Wilder Espinoza

Jean Taquire

Jose Palomino

GRUPO N° 02 - PENSAMIENTO DIGITAL - Universidad Autónoma del Perú

Francisco Labarta

Wilder Espinoza

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¡GRACIAS!

Estas redes aprenden de los datos mediante un proceso de entrenamiento, ajustando sus conexiones para realizar tareas como reconocimiento de patrones, clasificación o predicción.

Son utilizados en problemas de búsqueda, optimización y aprendizaje automático.

Funcionan como diagramas ramificados donde cada nodo representa una pregunta sobre los datos, y las ramas representan posibles respuestas.

MODELO NO SUPERVISADO

EJEMPLO:

MODELO SUPERVISADO

El más utilizado es la Regresion Lineal:

Podríamos usar la regresión lineal para predecir el precio de una casa (variable de salida) basándonos en características como el tamaño, el número de habitaciones, etc. (variables de entrada).

El algoritmo mas utilizado es de de clustering K-Means:

si tenemos datos de clientes de un banco con características como edad, ingresos, y gastos mensuales, podríamos usar K-Means para agrupar a los clientes en segmentos basados en patrones de comportamiento similares, como clientes conservadores, moderados y agresivos en sus inversiones.

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PRESENTACIÓN INTELIGENCIA ARTIFICIAL IA AUTONOMA ¿PELIGRO O PROGRESO? INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SU AUTONOMIA 'Cuando hablamos de IA, no estamos hablando de ciencia ficción. Estamos hablando de una revolución en curso que afectará todos los aspectos de nuestra vida y sociedad.' Eliezer Yudkowsky Notable investigador de la INTELIGENCIA ARTIFICIAL 01 ¿qué es ia autónoma?