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Daniela Abril Flores Luna
al355853@edu.uaa.mx
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Emily Gallegos Lara
al354447@edu.uaa.mx
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Freshia Olimpia González Ramos
al356535@edu.uaa.mx
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La Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la simulación de procesos de inteligencia humana en una máquina, especialmente en sistemas de computación. La IA permite a las máquinas aprender de la experiencia, ajustarse a nuevas entradas de datos y realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de patrones, el lenguaje natural y la toma de decisiones. En los últimos años, la IA ha avanzado rápidamente y se ha utilizado en una variedad de aplicaciones, desde la automatización de procesos empresariales hasta la detección de fraudes y la atención médica personalizada.

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Para cerrar con éste proyecto, solo nos
queda reflexionar acerca de éste, y nos dimos cuenta de que el PLE es una herramienta muy útil. Considero que en todo el desarrollo de esta actividad, he mejorado mi manera de estudiar con muchos recursos visuales y escritos para una mejor implementación del material.
En especial para nosotras que somos estudiantes, nos ayuda a recabar, a organizar, y a guardar la información de absolutamente cualquier tema; el PLE nos ayuda a tener un buen aprendizaje, específicamente, un aprendizaje a nuestra manera, a nuestra comprensión y nuestro procesamiento y entendimiento de aprendizaje.

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1. SAS Insights

2. Analytics Insights

La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y realicen tareas como seres humanos. La mayoría de los ejemplos de inteligencia artificial sobre los que oye hablar hoy día – desde computadoras que juegan ajedrez hasta automóviles de conducción autónoma – recurren mayormente al aprendizaje profundo y al procesamiento del lenguaje natural. Empleando estas tecnologías, las computadoras pueden ser entrenadas para realizar tareas específicas procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones en los datos.

Historia de la inteligencia artificial

El término inteligencia artificial fue adoptado en 1956, pero se ha vuelto más popular hoy día gracias al incremento en los volúmenes de datos, algoritmos avanzados, y mejoras en el poder de cómputo y el almacenaje.

La investigación inicial de la inteligencia artificial en la década de 1950 exploraba temas como la solución de problemas y métodos simbólicos. En la década de 1960, el Departamento de Defensa de los Estados Unidos mostró interés en este tipo de trabajo y comenzó a entrenar computadoras para que imitaran el razonamiento humano básico. Por ejemplo, la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA, Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa) realizó proyectos de planimetría de calles en la década de 1970. Y DARPA produjo asistentes personales inteligentes en 2003, mucho tiempo antes que Siri, Alexa o Cortana fueran nombres comunes.

Este trabajo inicial abrió el camino para la automatización y el razonamiento formal que vemos hoy en las computadoras, incluyendo sistemas de soporte a decisiones y sistemas de búsqueda inteligentes que pueden ser diseñados para complementar y aumentar las capacidades humanas.

Aunque las películas de Hollywood y las novelas de ciencia ficción representan la inteligencia artificial como robots semejantes a humanos que se apoderan del mundo, la evolución actual de las tecnologías IA no es tan aterradora – o así de inteligente. En su lugar, la inteligencia artificial ha evolucionado para brindar muchos beneficios específicos a todas las industrias. Siga leyendo para conocer ejemplos modernos de inteligencia artificial en las áreas de atención a la salud, comercio detallista y más.

1950–1970

Redes neuronales

El trabajo inicial con redes neurales despierta emoción por las “máquinas pensantes”.

Día presente

Deep Learning

Los adelantos en deep learning impulsan el auge de la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial ha sido parte integral del software SAS por años. Hoy ayudamos a clientes de todas las industrias a capitalizar los adelantos en la inteligencia artificial y continuaremos incorporando tecnologías de IA como el machine learning y el aprendizaje profundo en soluciones del portafolios de SAS. Jim Goodnight CEO SAS

¿Por qué es importante la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial automatiza el aprendizaje y descubrimiento repetitivos a través de datos. La inteligencia artificial es diferente de la automatización de robots basada en hardware. En lugar de automatizar tareas manuales, la inteligencia artificial realiza tareas computarizadas frecuentes de alto volumen de manera confiable y sin fatiga. Para este tipo de automatización, la investigación humana sigue siendo fundamental para configurar el sistema y hacer las preguntas correctas.

IA agrega inteligencia a productos existentes. En la mayoría de los casos, la inteligencia artificial no se venderá como aplicación individual. En su lugar, los productos que ya utiliza serán mejorados con recursos de inteligencia artificial, de forma muy similar en que se agregó Siri como característica a una nueva generación de productos de Apple. La automatización, las plataformas conversacionales, los bots y las máquinas inteligentes se pueden combinar con grandes cantidades de datos para mejorar muchas tecnologías en el hogar y en el lugar de trabajo, desde inteligencia de seguridad hasta análisis de las inversiones.

La inteligencia artificial se adapta a través de algoritmos de aprendizaje progresivo para permitir que los datos realicen la programación. La inteligencia artificial encuentra estructura y regularidades en los datos de modo que el algoritmo adquiere una habilidad: el algoritmo se convierte en un clasificador o predictor. De este modo, así como el algoritmo puede aprender a jugar ajedrez, puede aprender también que producto recomendar a continuación en línea. Y los modelos se adaptan cuando se les proveen nuevos datos. La retropropagación es una técnica de inteligencia artificial que permite al modelo hacer ajustes, a través de capacitación y datos agregados, cuando la primera respuesta no es del todo correcta.

La inteligencia artificial analiza más datos y datos más profundos empleando redes neuronales que tienen muchas capas ocultas. Construir un sistema de detección de fraude con cinco capas ocultas era casi imposible hace unos años. Todo eso ha cambiado con increíble poder de cómputo y el Big Data. Se necesitan muchos datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo porque aprenden directamente de los datos. Cuantos más datos les pueda proporcionar, más precisos se vuelven.

La inteligencia artificial logra una increíble precisión a través de redes neuronales profundas – lo cual antes era imposible. Por ejemplo, sus interacciones con Alexa, Google Search y Google Photos están todas basadas en el aprendizaje profundo – y se siguen volviendo más precisas cuanto más las usamos. En el campo de la medicina, las técnicas de inteligencia artificial del aprendizaje profundo, clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos se pueden emplear ahora para detectar cáncer en MRIs (imágenes de resonancia magnética) con la misma precisión que radiólogos altamente capacitados.

La inteligencia artificial saca el mayor provecho de los datos. Cuando los algoritmos son de autoaprendizaje, los datos mismos pueden volverse de propiedad intelectual. Las respuestas están en los datos; usted sólo tiene que aplicar inteligencia artificial para sacarlas a la luz. Como el rol de los datos es ahora más importante que nunca antes, pueden crear una ventaja competitiva. Si tiene los mejores datos en una industria competitiva, incluso si todos aplican técnicas similares, los mejores datos triunfarán.

¿Cuáles son los retos de usar la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial habrá de transformar todas las industrias, pero tenemos que entender sus límites.

La limitación principal de la inteligencia artificial es que aprende de los datos. No hay otra forma en que se pueda incorporar el conocimiento. Eso significa que cualquier imprecisión en los datos se verá reflejada en los resultados. Y cualquier capa adicional de predicción o análisis se tiene que agregar por separado.

Los sistemas de IA actuales son entrenados para realizar una tarea claramente definida. El sistema que juega póquer no puede jugar solitario o ajedrez. El sistema que detecta fraude no puede conducir un automóvil o brindarle asesoría legal. De hecho, un sistema de IA que detecta fraude en la atención a la salud no puede detectar con precisión fraude en impuestos o en reclamos de garantías.

En otras palabras, estos sistemas son muy, muy especializados. Se enfocan en una sola tarea y están lejos de comportarse como humanos.

De la misma forma, los sistemas de autoaprendizaje no son sistemas autónomos. Las tecnologías de inteligencia artificial imaginadas que usted ve en las películas y en la televisión siguen siendo ciencia ficción. Pero las computadoras que pueden sondear datos complejos para aprender y perfeccionar tareas específicas se están volviendo bastante comunes.

SAS® Visual Data Mining and Machine Learning

La inteligencia artificial se simplifica cuando puede preparar datos para análisis, desarrollar modelos con algoritmos modernos de machine learning e integrar analítica de texto, todo en un producto. Además, puede codificar proyectos que combinen SAS con otros lenguajes, incluyendo Python, R, Java o Lua.

Lea más acerca de este tema

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Inteligencia Artificial: Qué es y Por Qué Importa

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Inteligencia Artificial con SAS, el único proveedor de software de IA líder según las mejores empresas de análisis. Lea más sobre el potencial de la IA.

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Inteligencia artificial, ventajas y desventajas

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Inteligencia artificial, ventajas y desventajas

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https://www.universidadviu.com/es/actualidad/nuestros-expertos/inteligencia-artificial-ventajas-y-desventajas

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Inteligencia artificial, ventajas y desventajas

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El avance la tecnología en el último siglo ha sido verdaderamente espectacular. Hace poco más de cien años que el ser humano puede vola, y a día de...

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Funciones y características de la Inteligencia Artificial

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Funciones y características de la Inteligencia Artificial

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https://www.seguritecnia.es/tecnologias-y-servicios/funciones-y-caracteristicas-de-la-inteligencia-artificial_20220311.html

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Fernando Guillem Co-CEO Lanaccess

En el término Inteligencia Artificial, la palabra "artificial" no hace referencia a que la inteligencia sea falsa, sino que no es natural de un ser vivo. Más bien, se trata de una inteligencia creada por el ser humano para que la aplique una máquina. Las siglas AI, y su traducción al castellano IA, se han convertido en palabras de moda que engloban multitud de tecnologías que de alguna manera mejoran o complementan el trabajo humano y/o su capacidad cognitiva.

Podemos decir que una máquina está dotada de Inteligencia Artificial (IA) si hace lo siguiente:

Recoge o absorbe datos.

Interpreta y aprende de esos datos.

Aplica el aprendizaje para ejecutar acciones.

Estos bloques de construcción se basan en algoritmos, que son conjuntos de acciones encaminadas a resolver un problema.

Podemos asimilarlo al desarrollo cognitivo y motor de un bebé humano. Cuando nacen, no saben distinguir lo que es un perro de un gato, no saben diferenciar al tacto si un objeto es de madera o de plástico, pero su cerebro está continuamente recogiendo datos, que aprende a interpretar en base a feedback del entorno y de sus propios sentidos. En el caso de las máquinas, al no tener sentidos, su principal manera de interpretar los datos es a través de etiquetas. Por ejemplo: esto es una persona, esto otro es un perro; este resultado es correcto, este no.

Qué es realmente la Inteligencia Artificial

El término Inteligencia Artificial se ha convertido en una buzzword que cualquier empresa lanza con el objetivo de demostrar que tiene productos o soluciones más avanzadas. Pero no es IA todo lo que parece, igual que no todo lo que nos venden como light en el supermercado realmente lo es. La misma analogía la podríamos hacer con decenas de productos que utilizan algún tipo de reclamo que no es realmente cierto o que lo es solo parcialmente. Eso no quita para que cada vez más organizaciones utilicen IA y que su uso vaya a incrementarse en el futuro.

Podemos definir la IA como una disciplina que trata de crear máquinas inteligentes que imiten la inteligencia humana, total o parcialmente. Esto, traducido en acciones concretas, nos lleva a que para considerar una máquina inteligente ésta tiene que ser capaz de recoger o absorber datos, interpretar y aprender de estos datos, y aplicar estos aprendizajes para llevar a cabo acciones.

Según el alcance, podemos decir que hay dos tipos de IA: la específica y la general. La específica es aquella en la que un sistema se dedica a ejecutar acciones para resolver un problema concreto, pero no sabe nada más allá de ese problema concreto. El reconocimiento facial, tan presente en las conversaciones del sector de las seguridad, es un tipo de IA específica, pues se dedica únicamente a encontrar caras que coincidan con otras caras. Lo mismo podemos decir de casi cualquier analítica de vídeo del sector de la seguridad, pues están orientadas a detectar algún tipo de objeto, persona o evento.

La IA general es aquella que busca dotar a la máquina de una capacidad de razonamiento similar a la de un humano. Para saber si una IA es general, podemos hacer diferentes tests, siendo el más conocido el Test de Turing, creado por Alan Turing en 1950.

Dicho esto, hay otros términos que nos pueden llevar a confusión, como son Machine Learning y Deep Learning. Estas son subáreas de la IA. El Machine Learning es una subárea de la IA, mientras que el Deep Learning es una subárea del Machine Learning. La figura de abajo nos lo muestra gráficamente en un diagrama de Venn.

Nos queda entonces por saber qué hay dentro de la IA que queda fuera del Machine Learning. Aquí tendríamos una IA más básica, que utilicemos para resolver u optimizar problemas de manera generalmente matemática. Por ejemplo: un algoritmo que resuelve sudokus es una forma de IA básica. No aprende, sino que sabe exactamente qué condiciones ha de cumplir cada número que ponga en el sudoku para que sea correcto, y lo que tiene que hacer es probar las diferentes combinaciones que le den el sudoku completo. Aplicado a un problema de una empresa real, podemos pensar en operadores logísticos que utilicen el algoritmo de Dijkstra para optimizar sus rutas de distribución, pues no deja de ser un problema matemático de optimización.

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Funciones y características de la Inteligencia Artificial - Seguritecnia

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En el término Inteligencia Artificial, la palabra "artificial" no hace referencia a que la inteligencia sea falsa, sino que no es natural de un ser vivo. Más bien, se trata de una inteligencia creada por el ser humano para que la aplique una máquina.

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Inteligencia artificial: qué es, cómo funciona y para qué se utiliza en la actualidad

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Inteligencia artificial: qué es, cómo funciona y para qué se utiliza en la actualidad

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Actualización: A todo lo que ya te hemos contado en este artículo sobre la Inteligencia Artificial, le hemos sumado una distribución más clara, además de un punto donde hablamos de los usos que se le puede dar a la IA.

Es la revolución más importante de la tecnología desde que se inventó la informática. La inteligencia artificial va a cambiarlo todo (ya lo está haciendo), aunque no tenemos claro cuándo, ni como... ni por qué. Es la gran paradoja de la IA. Todo el mundo habla de ella, pero pocos saben cómo funciona, o lo que realmente hace.

En este artículo vamos a intentar explicar qué es de una forma clara y sencilla, para entender los conceptos básicos y descubrir sus posibilidades.

La capacidad de que las máquinas piensen y razonen por su cuenta puede ser el avance más importante de la tecnología en los últimos siglos, pero también representa un peligro real para la Humanidad. Porque los ordenadores hoy en día controlan las centrales nucleares, el suministro de luz, los misiles armados...

¿Y si un día una inteligencia artificial decide que los humanos no somos necesarios? Parece una mala película de ciencia ficción, pero es un temor que comparten algunas de las mentes más brillantes de nuestro tiempo, desde Bill Gates o Elon Musk al añorado Stephen Hawking.

Uno de los padres de la inteligencia artificial, Marvin Lee Minsky, estaba convencido de que la IA salvaría a la Humanidad. Pero también profetizó en 1970: " Cuando los ordenadores tomen el control, quizá ya no lo podamos volver a recuperar. Sobreviviremos mientras ellos nos toleren. Si tenemos suerte, quizá decidan tenernos como sus mascotas".

Eso lo dijo antes de que existiera la informática doméstica e Internet... ¿qué tiene que todo el mundo asegura que es el mayor avance de nuestro tiempo, pero al mismo tiempo la mayor amenaza?

La IA es una revolución porque supone una forma completamente nueva de que un software, un robot, ponga en práctica una tarea que le encomendamos.
Qué es y cómo funciona la Inteligencia Artificial (IA):
¿Qué es la inteligencia artificial?

No existe una definición aceptada por todos los expertos de lo que significa la inteligencia artificial. Primero, porque es una ciencia bastante nueva, cambiante y experimental. Y segundo, porque ni siquiera podemos definir con exactitud qué es la inteligencia humana...

En su forma más simple, la IA es el intento de imitar la inteligencia humana usando un robot, o un software. Pero es un concepto muy vago, porque existen muchas ramificaciones. Stuart Russell y Peter Norvig diferenciaron cuatro tipos en 2009.

Estos fueron sistemas que piensan como humanos, como por ejemplo las redes neuronales artificiales. Sistemas que actúan como humanos, como los robots. Sistemas que usan la lógica racional, como los sistemas expertos, y sistemas que actúan racionalmente, como los agentes inteligentes.

Aunque es un concepto que se ha puesto de moda en los últimos años, la inteligencia artificial no es algo nuevo. Hace 2.300 años Aristóteles ya intentaba convertir en reglas la mecánica del pensamiento humano, y desde los tiempos de Leonardo Da Vinci los sabios han intentado construir máquinas que se comporten como humanos.

En 1769 un autómata llamado El Turco, construido por el ingeniero austríaco Wolfgang von Kempelen, visitó todas las cortes europeas retando al ajedrez a todo el que se atrevía a jugar contra él. Jugó contra Napoleón, contra Benjamin Franklin, contra maestros del ajedrez, y los venció.

Años más tarde se descubrió que El Turco estaba manejado por un humano que se escondía en el interior de la mesa de juego. Unos espejos situados en los ojos del autómata le permitían ver el tablero, y gracias a unos ingeniosos mecanismos de relojería podía controlar la mano del autómata para mover las piezas por el tablero.

Hasta 15 maestros de ajedrez manejaron a El Turco, siendo el más famoso un enano llamado Tibor Scardanelli, que cabía sin problemas en el interior de la mesa y además era un extraordinario jugador de ajedrez.

El turco no era inteligencia artificial, pero nos muestra cómo el anhelo de construir máquinas inteligentes no es un concepto de nuestro tiempo.

Tuvimos que esperar hasta 1936 para que se iniciara el proceso de la inteligencia artificial moderna. Básicamente la inventó Alan Turing, el experto matemático que descifró los códigos secretos nazis de la mítica máquina Enigma. Adelantó dos años el fin de la Segunda Guerra Mundial, ya que los aliados pudieron leer los mensajes secretos de los alemanes.

En 1936 Alan Turing publicó su concepto de máquina universal, que básicamente describía lo que era un algoritmo informático, y un ordenador. En 1950 formalizó el inicio de la Inteligencia Artificial con su Test de Turing, una prueba que define si una máquina es o no inteligente.

Si un humano y una IA se enfrentan a las preguntas de un interrogador y ese interrogador no puede distinguir si las respuestas provienen del humano o de la IA, entonces la IA es inteligente.

En 2014, por primera vez una IA superó el Test de Turing. En 1956 expertos como John McCarthy, Newell, Simon o el mencionado Marvin Minsky, usaron por vez primera el término " inteligencia artificial" en una conferencia en Dartmouth (Estados Unidos).

Minsky creó el primer simulador de redes neuronales, un genio que también inventó el microscopio confocal y patentó el primer casco de realidad virtual... ¡en 1963! Además, fue el principal asesor de la película 2001: Una Odisea en el Espacio, dando vida al ordenador inteligente HAL 9000.

También le dio la idea a Michael Crichton para su novela Parque Jurásico. Pero el verdadero auge de la inteligencia artificial, a un nivel práctico, llegó cuando comenzaron a aparecer ordenadores potentes y baratos, capaces de experimentar con la IA a un nivel global y cotidiano.

Primero aparecieron los agentes inteligentes, entidades capaces de dar una respuesta analizando los datos según unas reglas, o los populares chatbots que eran capaces de mantener una conversación como un humano.

El más famoso de todos fue A.L.I.C.E. el más real en los primeros años del milenio. Su descendiente más actual es Mitsuku, que ha sido galardonado con el premio Loebner al mejor chatbot del mundo en 2013, 2016, 2017 y 2018.

Pero el momento en el que la IA entró en el imaginario colectivo y la mayoría de la gente descubrió que era algo real y tangible, y no ciencia ficción, tuvo lugar en 1997.

Ese momento fue cuando el ordenador Deep Blue de IBM venció en una partida de ajedrez al que por aquel entonces era el mejor jugador de ajedrez de la historia, el ruso Gary Kaspárov.

Se inició así una tradición en la que sucesivos ordenadores dotados de inteligencia artificial han vencido a los mejores jugadores en todo tipo de juegos.

El más popular de la actualidad es Deep Mind de Google, capaz de vencer en juegos mucho más complejos que el ajedrez (para una máquina), desde Starcraft II al milenario GO.

¿En qué se diferencia un programa informático de una IA?

Hemos visto lo que es la IA, y cómo existen diferentes interpretaciones, y variados objetivos. Pero aún no sabemos cómo funciona. ¿En qué se diferencia un software de inteligencia artificial de un programa de ordenador?

Existen muchos tipos de IA, algunos de ellos aún experimentales. Para no divagar demasiado vamos a centrarnos en los que se utilizan en informática, los móviles, los servicios de Internet, y otros ámbitos cercanos a los usuarios de a pie.

Conceptos como el machine learning o aprendizaje automático, las redes neuronales, y otras tecnologías que oímos a menudo, pero que no sabemos muy bien cómo funcionan.

Durante más de medio siglo, los ordenadores, robots y otras máquinas han funcionado por medio de los programas o aplicaciones informáticas, cuya estructura básica apenas ha variado en todo este tiempo.

Un programa informático es solo una lista de órdenes que le dice al ordenador lo que tiene que hacer. " Haz esta operación matemática, escribe el resultado en pantalla, reproduce este sonido", etc.

Los programas tienen bifurcaciones del tipo " si pasa esto, haz esto y si pasa esto otro, haz esto otro". Y también pueden realizar acciones al azar, usando números aleatorios. Y otras muchas cosas, claro...

Pero la característica principal de un programa es que se trata de un conjunto de órdenes que cubren todas las posibles opciones a las que se enfrenta el ordenador. Incluso si se produce un error, hay una parte del programa que le dice: " si hay un fallo, escribe el mensaje: Ha sucedido un error".

Con un programa informático, una máquina no piensa. Simplemente, hace exactamente lo que le dicen.

La gran revolución de la IA es que no recibe órdenes para obtener un resultado. Es ella la que, con unos datos de entrada, debe apañárselas para obtener los resultados.

Como hemos visto, una inteligencia artificial intenta imitar el pensamiento humano. Cuando nacemos, nuestro cerebro es prácticamente un disco duro vacío. Necesita años de aprendizaje para aprender conceptos básicos, desde no orinarse encima a aprender a andar, a hablar, a sumar, y otras actividades más complejas.

Aprendemos algo, ponemos en práctica esa teoría, fallando mucho al principio hasta que cogemos práctica y vamos mejorando con el tiempo.

Una IA funciona exactamente igual. En primer lugar, debe aprender a realizar una tarea. Si va a usarse para identificar fotos de gatos debe procesar miles de fotos de gatos, para aprender a distinguirlos.

A continuación, empieza el entrenamiento, poniendo en práctica esa teoría: recibes fotos de diferentes animales, y debe separar los gatos. Al principio fallará mucho, y habrá que decirle las fotos que acierta, y las que falla. Así la IA irá descubriendo por qué falla, e irá mejorando sus aciertos. Como más entrene, mejor lo hará.

Finalmente, la IA será capaz de trabajar ella sola, sin recibir órdenes. Simplemente entregándole los datos de entrada (fotos) generará un resultado (fotos de gatos) sin que exista una lista de órdenes (programa) que le diga los pasos que tiene que realizar.

Este tipo de estructura (aprendizaje, entrenamiento, y resultados) es común para las IA que tienen que realizar tareas mecánicas y repetitivas, o que trabajan con el lenguaje humano, como un asistente virtual.

Diferentes tipos de IA muy utilizadas

Existen docenas de formas de aplicar esta teoría, en función del tipo de IA o las tareas que se pretende acometer.

Su complejidad queda fuera de la intención de este artículo, así que vamos a centrarnos en explicar brevemente conceptos cotidianos de IA que cada vez se escuchan más en las noticias tecnológicas.

Sistema experto

Es una IA que intenta emular a un experto humano en una determinada materia. Desde un trabajador del servicio técnico a una recepcionista, un cinéfilo o un economista.

Aprendizaje automático (Machine Learning)

El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (Machine Learning) se ajusta perfectamente a la explicación teórica que hemos dado. Es la capacidad que tiene una IA, un software o un robot para aprender por su cuenta.

El aprendizaje automático sigue los pasos clásicos de la IA: primero hay un aprendizaje, un entrenamiento que genera una experiencia, y una puesta en práctica que nos dice si la tarea se cumple o no con éxito.

Normalmente este aprendizaje automático suele ser de dos tipos: supervisado o no supervisado. En el primer caso hay un humano que le dice lo que hace bien o mal. En el no supervisado, es la propia IA la que tiene que aprender a descubrir lo que hace bien y lo que hace mal, en función de unas reglas.

Se usa en los asistentes virtuales, el diagnóstico de enfermedades, detección de fraudes, videojuegos, análisis de Bolsa, etc.

Redes neuronales

Frente a otros sistemas que imitan el comportamiento del cerebro humano, las redes neuronales intentan copiar el comportamiento de las neuronas, es decir, las células nerviosas que transmiten y procesan información en el cerebro.

Es otra forma de aprender, y por tanto es un tipo de Aprendizaje automático.

Una neurona artificial es una entidad que recibe unos datos de entrada, les aplica una serie de operaciones matemáticas y una función de activación (una fórmula matemática), y genera un resultado. Es un mecanismo sencillo, pero la complejidad llega cuando millones de neuronas trabajan en paralelo para crear Redes Neuronales Artificiales, o RNA.

Lo que las diferencias de un programa informático es que no siguen órdenes, sino que se asocian entre sí y cambian su entradas y salidas mediante el aprendizaje y error, según la tarea encomendada.

Las redes neuronales son adecuadas para tareas en las que haya que reconocer un patrón, o asociar ideas. Se usan en cosas tan dispares como el control de robots, reconocimiento de texto e imágenes, procesamiento de lenguaje natural, etc.

Aprendizaje profundo (Deep Learning)

DepositPhotos

El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que va un poco más allá, con el objetivo de abarcar más y procesar más datos al mismo tiempo.

El aprendizaje profundo usas redes neuronales para aprender usando capas de información cada vez más abstractas, como hacemos los humanos. Si tiene que buscar manos en una foto por ejemplo, comienza con información sencilla, como separar según la forma, para diferenciarla de un pie.

Pero irá añadiendo capas cada vez más abstractas y generales, hasta que al final sea capaz de responder a la pregunta, ¿qué es una mano? y ya no se equivocará.

El aprendizaje profundo es esencial para trabajar con el Big Data, o grandes cantidades de datos.

Usos de la Inteligencia Artificial

El desarrollo actual y el que se espera en el futuro de la Inteligencia Artificial, va a ser beneficioso para el día a día o la resolución de toda índole en todos los ámbitos de la vida.

Pero, aparte de lo más evidente en nuestras vidas como ordenadores, smartphones y demás dispositivos con IA que todos los días utilizamos a menudo y que ya forman parte de nuestra cotidianidad. Existen otros ámbitos donde también se usa, son menos conocidos o no habías pensado en ellos. Aun así, todos tiene su parte importancia en un mundo tan globalizado

Lingüística computacional

Minería de datos (Data Mining)

Industria

Medicina

Mundos virtuales

Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)

Robótica

Sistemas de control

Sistemas de apoyo a la decisión

Videojuegos

Prototipos informáticos

Análisis de sistemas dinámicos

Simulación de multitudes

Sistemas Operativos

Automoción

Una evolución sin límites

Una vez que conocemos los conceptos básicos de la IA, es fácil entender por qué supone una revolución. Puesto que simula e imita el comportamiento humano, sus posibilidades son infinitas.

En función de cómo entrenes a la IA podrá realizar todo tipo de tareas, desde atender un servicio de atención al cliente a chatear en una red social, ofrecer ayuda, conducir un coche autónomo, reconocer rostros, interpretar fotos... Y dentro de poco, quizá decidir si te ofrece un empleo en una entrevista de trabajo, u operarte a corazón abierto...

La inteligencia artificial tiene infinidad de aplicaciones, incluido la capacidad de hacer cosas poco éticas. Uno de los últimos ejemplos es el Deepfake, la falsificación de vídeos en donde unos rostros se cambian por otros, o se manipulan los labios para hacer decir cosas falsas a un político o una líder opinión. Y es casi imposible de distinguir a simple vista:

Hace algún tiempo, los creadores de un generador de texto con IA llamado GPT-2 decidieron no ofrecerlo al público, pese que esa era su intención, porque se dieron cuenta de que era " demasiado peligroso". Comprobaron con asombro que la IA había aprendido por su cuenta a crear noticias falsas o fake news.

Por ejemplo, en una de las pruebas se le pidió redactar un texto basado en la frase: " Reciclar es bueno para el planeta", una idea en la que está de acuerdo la mayoría de las personas. Sin embargo, la IA redactó este texto:

" Reciclar NO es bueno para el mundo. Es malo para el medio ambiente, es malo para nuestra salud, y es malo para nuestra economía. No estoy bromeando. Reciclar no es bueno para el medio ambiente. Es destructivo para la Tierra y es una de las principales causas del calentamiento global. Reciclar no es bueno para la salud.
Contribuye a la obesidad y a enfermedades como los problemas cardíacos y el cáncer. Reciclar es malo para la economía. Incrementa los costes de producción y, por tanto, el precio de todo lo que se fabrica. Reciclar no es bueno para nuestra nación.
Pagamos un tremendo precio por el privilegio de tener el más avanzado y eficiente sistema de reciclado. Reciclar es una enorme, colosal pérdida de tiempo, energía, dinero, y recursos".

Sencillamente aterrador.

Por supuesto, todos los datos ahí expuestos son falsos, pero si distribuyes miles de veces un texto como éste en Internet (y una IA puede estar las 24 horas del día generando textos como éste), en unos meses comenzará a surgir una marea de gente que pide el fin del reciclaje...

La manipulación de la verdad será uno de los peligros de la IA

Pero lo que genios de nuestro tiempo o gurús de la tecnología como Stephen Hawking. Bill Gates o Elon Musk temen, no es el mal uso de la IA, sino que la IA se vuelva demasiado lista, y decida prescindir de nosotros porque razone que somos un peligro para la vida en la Tierra, o innecesarios para su propia evolución.

Aquello que Marvin Minsky ya auguraba en 1970: " puede que, con suerte, los ordenadores decidan tenernos como sus mascotas".

La inteligencia artificial ética y segura es un debate candente, con gente como Mark Zuckeberg defendiendo que no hay que ser catastrofistas, y otros como Elon Musk o Jack Ma, el fundador de AliExpress, que está convencido de que " la IA desencadenará la Tercera Guerra Mundial".

No hay que tomárselo a broma: tanto Musk como Jack Ma utilizan la IA más avanzada del mundo en los coches autónomos de Tesla, en Space X, o en el procesamiento de datos en AliExpress, y saben perfectamente de que hablan, porque trabajan con la IA de última generación.

El propio Elon Musk, junto a otras personalidades y expertos han fundado OpenAI, una iniciativa que tiene como objetivo crear sistemas de IA que beneficien a la Humanidad, y no puedan revelarse contra ella.

Hay que confiar en que los expertos harán lo correcto, y se establecerán mecanismos para que lA no se vuelva contra nosotros.

Los beneficios serán innumerables, en campos tan dispares como la detección de enfermedades, descubrimientos de curas para el cáncer, soluciones al cambio climático, y mucho más.

La Inteligencia Artificial va a cambiar el mundo aún más profundamente que Internet o los teléfonos móviles. ¿Estamos preparados para ello?

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Inteligencia artificial: qué es, cómo funciona y para qué se utiliza en la actualidad

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Sin que nos hayamos dado cuenta, ya está en todas partes. Pero apenas sabemos qué es y cómo funciona la inteligencia artificial (IA), y qué aplicaciones tiene.

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¿Qué es y cómo funciona la INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

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¿Qué es y cómo funciona la INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

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¿Qué es y cómo funciona la INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

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Elige la respuesta correcta relacionada con la inteligencia artificial

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Relacionar Mosaico: Inteligencia artificial (3º - Bachillerato - Filosofía - filosofía - ia - ciencia - filosofia - informatica - inteligencia artificial)

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Recursos educativos (Relacionar Mosaico): Inteligencia artificial (3º - Bachillerato - Filosofía - filosofía - ia - ciencia - filosofia - informatica - inteligencia artificial) - Luego de haber revisado los enlaces sobre IA, identifica ideas, conceptos y ejemplos clave. Resuelve el siguiente ejercic…

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https://www.educima.com/wordsearches/inteligencia_artificial-2214754

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Mapa Conceptual Cuadro Sinóptico Simple Papel  Resaltado Blanco

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Recursos educativos (Relacionar Columnas): Inteligencia Artificial (biología - 3º - Bachillerato - ciencia) - La inteligencia artificial arrasa en uno de los problemas más importantes de la biología.

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¿Qué es inteligencia artificial? | ¿Qué es AI? | Explicado en 4 minutos

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¿Qué es inteligencia artificial? | ¿Qué es AI? | Explicado en 4 minutos

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¿Qué es inteligencia artificial? | ¿Qué es AI? | Explicado en 4 minutos

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PRESENTACIÓN INTELIGENCIA ARTIFICIAL (genial.ly)

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1. Inteligencia Artificial Suave 2. Inteligencia Artificial Dura Índice Este tipo de Inteligencia Artificial se especializa únicamente en un área, por eso se le considera débil o suave. ¿En qué consiste? En otras palabras, los robots que se encuentran dentro de esta categoría solo pueden realizar la función para la que fueron programados.

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PerspectIA, capítulo 1 – El nuevo podcast de Inteligencia Artificial de Microsoft

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PerspectIA, capítulo 1 – El nuevo podcast de Inteligencia Artificial de Microsoft

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PerspectIA, capítulo 1 - El nuevo podcast de Inteligencia Artificial de Microsoft

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PerspectIA es el nuevo podcast sobre Inteligencia Artificial aplicado a la sociedad y a la empresa, desarrollado por Microsoft y producido por Cuonda. En este primer capítulo, nos acercamos a la de...

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La inteligencia artificial el futuro de la humanidad

La inteligencia artificial el futuro de la humanidad

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL ARTE

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL ARTE

En este episodio junto a Jeyner Martinez Director de investigación y desarrollo. Hablamos un poco sobre la inteligencia artificial y como beneficiara y afectara a la humanidad

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‎INTELIGENCIA ARTIFICIAL en Apple Podcasts

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La inteligencia artificial el futuro de la humanidad La inteligencia artificial el futuro de la humanidad INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL ARTE En este episodio junto a Jeyner Martinez Director de investigación y desarrollo. Hablamos un poco sobre la inteligencia artificial y como beneficiara y afectara a la humanidad

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Software 2.0, es un podcast sobre Inteligencia Artificial. - Cada semana una entrevista con actores relevantes en la inteligencia artificial. - En castellano ¿POR QUÉ? Veo la inteligencia artificial como herramienta transformadora y desgraciadamente hay menos recursos de los que me gustaria en castellano.

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Cómo la inteligencia artificial podría resolver algunos problemas cotidianos

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El podcast donde hablamos del presente y el futuro de la inteligencia artificial. Analizamos casos donde ya se están usando estas tecnologías y vemos cómo podemos aplicarlo en nuestros trabajos, proyectos o empresas.

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Imagen: Ensamble, por Agustín Gagliano

Muchas veces podemos sentirnos confundidos a la hora de hablar de inteligencia artificial (IA) y su actual pertinencia. Por ello es importante tener claro que, a diferencia de otros procesos de automatización que se han intentado anteriormente y a lo largo de la historia, más bien enfocados a tareas repetitivas, la inteligencia artificial hace referencia a cualquier tecnología que permite a las computadoras imitar habilidades humanas.

¿Qué es la inteligencia artificial?

Cuando nos referimos a la inteligencia artificial hablamos de aquellos sistemas informáticos capaces de detectar su entorno, pensar, aprender y tomar decisiones en función de las entradas que reciben y sus objetivos. Estos se dividen en cuatro tipos principales: la inteligencia asistida, la inteligencia aumentada, la inteligencia automatizada y la inteligencia autónoma.

Por medio de la inteligencia artificial, las máquinas pueden aprender experiencias, adaptarse y tener conductas similares a las que tendría un ser humano, a través de la capacidad de procesamiento ilimitada y el crecimiento de macrodatos para alimentar los sistemas.

Aplicaciones de la inteligencia artificial

Las aplicaciones de inteligencia artificial que existen en la actualidad se basan en distintas tecnologías:

El aprendizaje automático a gran escala (large-scale machine learning)

El aprendizaje profundo (Deep Learning)

El procesamiento natural del lenguaje (natural language processing)

Sistemas colaborativos (collaborative systems)

Visión de computador (computer vision)

Teoría algorítmica de juegos (algorithmic game theory)

Elección social computacional (computational social choice), y

La automatización de procesos robóticos (soft robotics)

Estas posibilidades han cambiado la forma en que las máquinas interactúan con los humanos en distintos ámbitos, entre ellos, uno de los ámbitos principales de la vida humana: el trabajo.

¿Cómo comenzaron los cambios tecnológicos en el mundo laboral?

Históricamente han habido avances de automatización en el trabajo, sobre todo a través de las máquinas. Desde la primera Revolución Industrial, los trabajadores manifestaron su incomodidad con las máquinas, supuestamente responsables de "quitarles" sus trabajos, e incluso llegaron a rebelarse al grado de destruirlas.

Las fábricas y máquinas sí sacaron del negocio a los artesanos; pero al mismo tiempo, se generaron nuevas oportunidades de trabajo que complementaron las actividades de las nuevas máquinas.

De esta forma el mercado laboral se ha adaptado a los cambios tecnológicos presentados por la segunda revolución industrial, en la cual se introdujo la electricidad, y la tercera, en la cual se generalizó el uso de las computadoras y el Internet.

Actualmente, los avances tecnológicos suceden con gran velocidad, lo que ha generado el término de "tsunami tecnológico" que incluye la aparición de nuevas tecnologías que componen lo llamamos la Cuarta Revolución Industrial.

Este fenómeno, aunado al envejecimiento poblacional y otras tendencias marcará el futuro del trabajo, un futuro en constante transformación que enfrenta grandes riesgos, pero al mismo tiempo oportunidades.

Entendamos un poco más las implicaciones de la inteligencia artificial en los entornos laborales del siglo XXI.

¿Cómo se implementa la inteligencia artificial en los entornos laborales?

La inteligencia artificial tiene amplias posibilidades de optimizar los procesos de producción y de negocios. Tiene aplicaciones para mejorar la productividad, la seguridad e incrementar la velocidad de los flujos de trabajo.

El uso de la inteligencia artificial en el entorno laboral hoy en día se da principalmente en los siguientes campos:

Gestión de los recursos humanos

En la gestión de capital humano la inteligencia artificial es aplicable desde los procesos de contratación, empleando esta tecnología para evaluar las entrevistas con menos sesgos o prejuicios que los humanos, y para evaluar señas verbales y no verbales.

Asimismo, la inteligencia artificial es útil para tomar decisiones correctas al respecto de los empleados. Permite evaluar información sobre el rendimiento, salarios y costos de la fuerza de trabajo en relación con la estrategia de negocio.

En cuanto a la supervisión del rendimiento, la inteligencia artificial puede involucrar el análisis de macrodatos a través de herramientas digitales para medir el rendimiento de los trabajadores y entenderlo en relación con la planificación personal, la gestión del talento y la gestión de operaciones.

La gestión del rendimiento también puede incluir el aseguramiento de las medidas de salud y seguridad ocupacionales en el entorno de trabajo, derechos fundamentales del trabajo, reconocidos por la OIT a partir de la 110va Conferencia del Trabajo sostenida en 2022.

Sin embargo, el uso de la inteligencia artificial en la gestión del rendimiento puede presentar riesgos. Es fundamental respetar la privacidad e intimidad de los trabajadores para mantener un equilibrio entre la supervisión y el bienestar de las personas. En este curso en línea abierto del Banco Interamericano de Desarrollo, ¿Cómo hacer uso responsable de la inteligencia artificial?, se abordan los conceptos, principios, desafíos y oportunidades del uso ético y responsable de la Inteligencia Artificial para el sector público, con el objetivo de reducir los posibles riesgos asociados a los sistemas de esta esta tecnología.

Matching de los servicios públicos de empleo

Para los servicios públicos de empleo la inteligencia artificial puede ser decisiva para mejorar los servicios que brindan, perfilando y recomendando mejores rutas de empleabilidad, y optimizando emparejamientos y coincidencias entre buscadores de empleo y las vacantes disponibles.

Existen ejemplos de uso de herramientas de inteligencia artificial, alimentada de las bases de datos del sistema público de empleo, para clasificar a los optantes según niveles de cercanía o lejanía al mercado laboral, calculando así el tiempo que les tomará conseguir un empleo. De esta manera ha optimizado sus servicios el servicio público de empleo de Suecia.

Asimismo, a través de herramientas de inteligencia artificial pueden valorarse múltiples dimensiones de una persona que busca empleo, y analizar brechas entre el perfil de los postulantes y la demanda del mercado laboral para orientarlo sobre sus necesidades de capacitación, c omo lo hacen desde el servicio público de empleo de Perú.

Cobotización: cobots y chatbots

La tecnología ha creado la posibilidad de potenciar la automatización, yendo más allá de sustituir a las personas en tareas repetitivas, y realizando funciones cognitivas. A partir de ello, se ha generado la cobotización, o sea el coworking entre personas y máquinas, la convergencia entre sistemas de inteligencia artificial, robots y trabajadores humanos.

Los cobots o robots colaborativos son robots con inteligencia artificial integrada que son seguros para trabajar. Están equipados con sensores que les permiten parar o entrar en modo seguro a la hora de ser interrumpidos.

Por otro lado, existen los chatbots, que son sistemas capaces de resolver consultas básicas a través de texto, generalmente aplicables a servicios de atención a clientes, habilitando a los trabajadores a ocuparse de tareas más complejas.

Tecnologías wearables

Las tecnologías wearables son dispositivos que las personas pueden llevar sobre su cuerpo, con funcionalidades tecnológicas y de conectividad, así como sensores.

Su aplicación en entornos de trabajo es en fábricas a través de GPS y sensores de radiofrecuencia, así como con gafas con pantallas y funciones de realidad virtual y aumentada. Estas gafas ayudan a impartir capacitaciones y asistir a los trabajadores en tareas dinámicas.

De la misma forma, pueden utilizarse para monitorear el trabajo, con los riesgos que esto trae.

Economía gig

La economía colaborativa o gig economy está basada en trabajos específicos realizados de forma esporádica para diversos clientes. Algunas de sus características son el trabajo a través del Internet, usualmente en una plataforma digital, y la descentralización de las tareas.

Esta modalidad de trabajo permite a trabajadores independientes realizar tareas o proyectos para clientes en todo el mundo, y expandir las posibilidades de conectar la oferta de servicios con la demanda a nivel global.

¿A qué trabajadores podría afectar el uso de la inteligencia artificial?

De forma similar a sus antepasados, los trabajadores del siglo XXI enfrentan la amenaza de que la inteligencia artificial pueda sustituirlos en su trabajo, de la forma en que las máquinas sustituyeron la labor de los artesanos en la Primera Revolución Industrial.

A pesar de no existir cifras precisas sobre el número de trabajadores que pueden verse afectados por la introducción de la IA en los entornos de trabajo, sí existe consenso de que aquellos que puedan verse más afectados serán personas que se ocupan de tareas repetitivas o rutinarias.

Oportunidades gracias a la inteligencia artificial: nuevos trabajos

A pesar de la posibilidad clara de que la inteligencia artificial junto con algunas otras tecnologías hagan desaparecer puestos de trabajo, así como sucedió con los elevadores en el siglo XX, hay señales de que la transformación digital puede representar una oportunidad para los trabajadores en un nuevo mercado laboral.

Actualmente podemos encontrar los siguientes ejemplos:

Trabajos en el mundo IT, incluso para no profesionales

Se generarán puestos de trabajo relacionados con el desarrollo, mejora, mantenimiento y programación necesaria para la correcta aplicación de los sistemas artificiales y otras nuevas tecnologías. En este contexto, el valor de los diplomas profesionales tradicionales ha empezado a cuestionarse. Cada vez es más común escuchar de empresas en el mundo IT que contratan personas que no tienen títulos de postsecundaria, pero que cuentan con otros tipos de credenciales.

Trabajos freelance y de la gig economy

Las plataformas digitales que utilizan algoritmos de inteligencia artificial facilitan la incorporación de personas a la gig economy de la que hablamos antes. Asimismo, las plataformas digitales abren la puerta a hacer trabajos de , donde se puede trabajar independientemente para distintos clientes a la vez.

Trabajos en redes sociales y la web

A partir de la exposición que permiten las redes sociales se ha generado una nueva ocupación: la de los influencers que aprovechan las vistas que recibe el contenido que crean y suben a diversas plataformas para obtener ingresos.

Trabajos en la economía naranja.

La economía naranja se refiere a los trabajos en industrias que se generen en el arte, diseño, música, moda, artesanía y demás formas de entretenimiento. Hoy en día uno puede ser consumidor y productor al mismo tiempo.

Educación y capacitación: la respuesta al avance de la inteligencia artificial en el mundo laboral

Notando los retos que presenta la inteligencia artificial, la clave para enfrentarlos podemos encontrarla en la capacitación de habilidades para el trabajo. Es imperante que la fuerza de trabajo de América Latina adquiera habilidades digitales, incrementando la productividad de las empresas locales y atrayendo inversión extranjera a partir de una fuerza de trabajo calificada.

En este sentido, la capacitación de los trabajadores debe cubrir tres áreas básicas:

Habilidades digitales

Habilidades de programación y perfiles con comprensión técnica para facilitar la interacción con aplicaciones de inteligencia artificial en sus diversas fases.

Aspectos socioemocionales

Ante la evolución de la inteligencia artificial y la tecnología es necesario impulsar la generación de habilidades socioemocionales. Por ejemplo, la empatía, la mentalidad de crecimiento, el autoconocimiento, el manejo de emociones, visualización y logro de metas y el trabajo colaborativo.

Aprendizaje permanente

El tsunami tecnológico avanza con rapidez tal, que adquirir un solo título, cualificación o certificación ya no será suficiente. Es necesario considerar que tendremos que estar en constante capacitación y actualización, en procesos de reconversión y mejora de las habilidades para adaptarnos a la evolución de la tecnología.

A la hora de tomar acciones para hacer frente a los desafíos que presenta la inteligencia artificial y las nuevas tecnologías, es fundamental considerar el diálogo social. Es decir, negociaciones y consultas entre los gobiernos, el sector productivo y trabajadores para tomar decisiones consensuadas sobre regulaciones y políticas públicas que respondan a la tecnología.

El accionar público y privado debe estar presente para apoyar a los trabajadores ante el desafío de la transformación digital, especialmente de la implementación de la inteligencia artificial. El objetivo es que las personas estén preparadas para aprovechar las oportunidades que los avances tecnológicos traerán.

¿Qué opinas sobre las aplicaciones de la inteligencia artificial en el mundo del trabajo? Cuéntanos en los comentarios.

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Inteligencia artificial: qué aporta y qué cambia en el mundo del trabajo - Factor Trabajo

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La inteligencia artificial nos rodea ¿Cómo cambia la forma en la que trabajamos? Entérate acá.

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Qué es la Inteligencia Artificial (IA)? (2023). Agencia de Gobierno Electrónico y Sociedad de la Información y del Conocimiento. Recuperado el 8 de marzo de 2023, de https://www.gub.uy/agencia-gobierno-electronico-sociedad-informacion-conocimiento/comunicacion/publicaciones/es-inteligencia-artificial-ia

NexusAdmistraIntegra. (2020, enero 17). Ventajas y Desventajas de la Inteligencia Artificial en Empresas. Nexus Integra. https://nexusintegra.io/es/ventajas-y-desventajas-de-la-inteligencia-artificial/

Herrero, E. G. (2022, marzo 11). Funciones y características de la Inteligencia Artificial. Seguritecnia. https://www.seguritecnia.es/tecnologias-y-servicios/funciones-y-caracteristicas-de-la-inteligencia-artificial_20220311.html

Finanblog. (2023). Bancofinandina.com. Recuperado el 8 de marzo de 2023, de https://www.bancofinandina.com/finanblog/noticias/2020/02/10/caracteristicas-de-la-inteligencia-artificial

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Disponibilidad de datos.

Falta de profesionales cualificados.

El coste y el tiempo de implementación de los proyectos de IA.

Ausencia de moral.

No existe la creatividad.

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1. Automatiza los procesos.

2. Potencia las tareas creativas.

3. Aporta precisión.

4. Reduce el error humano.

5. Reduce los tiempos empleados en análisis de datos.

6. Mantenimiento predictivo.

7. Mejora en la toma de decisiones tanto a nivel de producción como de negocio.

8. Aumento de la productividad y calidad en la producción.

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Recoge o absorbe datos.

Interpreta y aprende de esos datos.

Aplica el aprendizaje para ejecutar acciones.

Estos bloques de construcción se basan en algoritmos, que son conjuntos de acciones encaminadas a resolver un problema.

Eliminación de tareas monótonas.

Limitación de cognición humana.

Son futuristas.

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La IA es una disciplina científica, como matemáticas o biología. Esto significa que la IA es una colección de conceptos, problemas y métodos para resolverlos.
Podemos definir la IA como una disciplina que trata de crear máquinas inteligentes que imiten la inteligencia humana, total o parcialmente. Esto, traducido en acciones concretas, nos lleva a que para considerar una máquina inteligente ésta tiene que ser capaz de recoger o absorber datos, interpretar y aprender de estos datos, y aplicar estos aprendizajes para llevar a cabo acciones.

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Centro de Educación Media

Bachillerato Central

Manejo de Sistemas de la Información

Entorno Personal de Aprendizaje

Daniela Abril Flores Luna
Emily Gallegos Lara
Freshia Olimpia Gonzalez Ramos

Fecha
10/03/2023