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¿𝓒𝓾𝓪𝓵𝓮𝓼 𝓼𝓸𝓷 𝓮𝓼𝓽𝓪𝓼 𝓽é𝓬𝓷𝓲𝓬𝓪𝓼?

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¿𝓒𝓾𝓪𝓵𝓮𝓼 𝓼𝓸𝓷 𝓮𝓼𝓽𝓪𝓼 𝓽é𝓬𝓷𝓲𝓬𝓪𝓼?

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IA Clásica

También conocida como IA basada en reglas, esta técnica utiliza instrucciones definidas como "si-entonces" (if-then) para tomar decisiones. Es adecuada para problemas que pueden resolverse con lógica y reglas predefinidas.
Ejemplo: Un chatbot simple que responde preguntas específicas con respuestas fijas.

2. Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Es un subconjunto de la IA en el que las máquinas aprenden a realizar tareas sin ser programadas explícitamente. Lo hacen analizando grandes cantidades de datos y encontrando patrones para hacer predicciones o tomar decisiones.

3. Aprendizaje Supervisado

Un tipo de aprendizaje automático en el que el modelo se entrena con datos etiquetados. El algoritmo aprende a asociar entradas con salidas específicas.
Ejemplo: Un sistema que clasifica correos como "spam" o "no spam" después de ser entrenado con ejemplos etiquetados.

4. Aprendizaje No Supervisado

Aquí, los datos no están etiquetados. El modelo busca patrones o agrupaciones en los datos por sí mismo.
Ejemplo: Agrupación de clientes en categorías según sus hábitos de compra para campañas de marketing.

5. Aprendizaje por Refuerzo

Un enfoque en el que un agente aprende a tomar decisiones interactuando con un entorno y recibiendo recompensas o castigos según su desempeño.

Ejemplo: Un robot que aprende a caminar ajustando su comportamiento con base en las caídas o avances.

6. Redes Neuronales

Son modelos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, compuestos por capas de nodos (o "neuronas"). Procesan información a través de conexiones ponderadas que se ajustan con el aprendizaje.
Ejemplo: Reconocimiento facial en fotos mediante la identificación de rasgos clave.

7. Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Un tipo avanzado de redes neuronales con múltiples capas ocultas que procesan datos complejos y no estructurados, como imágenes o texto.
Ejemplo: Sistemas de traducción automática que convierten texto de un idioma a otro.

8. Redes Generativas Antagónicas (GANs)

Un tipo de aprendizaje profundo donde dos redes neuronales compiten entre sí: una genera datos (generador) y la otra los evalúa (discriminador). Esto se utiliza para crear contenido realista como imágenes o videos.
Ejemplo: Crear imágenes de personas que no existen (proyectos como "This Person Does Not Exist").

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Ética en la IA  perooo casarte con hatsune miku? 

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¿Analizar cómo la ética impacta, los valores y perspectivas que tenemos cambian? hay ocasiones podemos esperar o exigir que un animal se comporte recuerdo a valores humano, pero no lo hará porque es un animal y es parte de su evolución y método de supervivencia

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¿𝓓𝓮 𝓵𝓪𝓼 𝓣é𝓬𝓷𝓲𝓬𝓪𝓼 𝓭𝓮 𝓘𝓐, 𝓬𝓾á𝓵𝓮𝓼 𝓼𝓸𝓷 𝓵𝓪𝓼 𝓺𝓾𝓮 𝓾𝓽𝓲𝓵𝓲𝔃𝓪𝓼?

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¿𝓓𝓮 𝓵𝓪𝓼 𝓣é𝓬𝓷𝓲𝓬𝓪𝓼 𝓭𝓮 𝓘𝓐, 𝓬𝓾á𝓵𝓮𝓼 𝓼𝓸𝓷 𝓵𝓪𝓼 𝓺𝓾𝓮 𝓾𝓽𝓲𝓵𝓲𝔃𝓪𝓼?

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Supervisado-Clasificación de correos como spam o no spam. (yo)

Redes neuronales:

Son sistemas inspirados en el cerebro humano, diseñados para procesar información de manera similar.

- Ejemplo: Reconocimiento de voz o imágenes.

Aprendizaje profundo (Deep Learning):

Una subcategoría de redes neuronales con muchas capas (deep = profundo) para procesar datos complejos.

- Ejemplo: Traducción automática o generación de imágenes Y en ese ejemplo podemos apreciar como lo hace CHATGPT en modelos transformadores

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ℙ𝕣𝕚𝕞𝕖𝕣 𝕒𝕡𝕒𝕣𝕥𝕒𝕕𝕠 𝕤𝕠𝕓𝕣𝕖 𝕖𝕝 𝕚𝕟𝕗𝕠𝕣𝕞𝕖 𝕕𝕖 𝕝𝕒 𝕌ℕ𝕊𝔼𝕊ℂ𝕆

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ℙ𝕣𝕚𝕞𝕖𝕣 𝕒𝕡𝕒𝕣𝕥𝕒𝕕𝕠 𝕤𝕠𝕓𝕣𝕖 𝕖𝕝 𝕚𝕟𝕗𝕠𝕣𝕞𝕖 𝕕𝕖 𝕝𝕒 𝕌ℕ𝕊𝔼𝕊ℂ𝕆

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𝑷𝒖𝒏𝒕𝒐𝒔 𝒄𝒍𝒂𝒗𝒆 𝒔𝒐𝒃𝒓𝒆 𝑳𝒂𝒕𝒊𝒏𝒐𝒂𝒎é𝒓𝒊𝒄𝒂

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𝑷𝒖𝒏𝒕𝒐𝒔 𝒄𝒍𝒂𝒗𝒆 𝒔𝒐𝒃𝒓𝒆 𝑳𝒂𝒕𝒊𝒏𝒐𝒂𝒎é𝒓𝒊𝒄𝒂

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Son tres puntos importantes la información sirve como guía para que los países latinoamericanos desarrollen currículums que integran competencias tecnológicas pensamiento crítico valores éticos asegurando una buena implementación que sea beneficiosa y efectiva para la educación entonces toca tres puntos muy importantes

1. •ADAPTACION LOCAL: Los currículos deben adaptarse a las necesidades culturales y sociales de los países latinoamericanos promoviendo una alfabetización en IA equitativa

2. •ÉTICA Y SEGURIDAD: Se enmarca la importancia de enseñar principios éticos y garantizar el acceso de estas tecnologías para la población en general sin importar su contexto socioeconómico

3. DESAFÍOS ESPECÍFICOS: cada región cada país enfrenta retos únicos, pero es muy bien conocido la desigualdad que se presenta tan siquiera en el acceso a la luz y la necesidad de tener una infraestructura adecuada y la escasa capacitación en la comunidad escolar sobre la IA

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El documento nos habla sobre este informe que ha llevado la UNESCO sobre los currículos de la IA en los distintos niveles de educación ya sea preescolar primaria o secundaria ni enfatiza la relación y la integración que se está dando de la alfabetización de la IA como una prioridad ya para preparar a las nuevas generaciones para preparar los siguientes estudiantes que se integren a la era digital.

Promoviendo habilidades como pensamiento crítico competencias tecnológicas y conciencia ética haciendo énfasis en los nuevos currículos escolares desde enfoques de países como china Japón Estados Unidos o Alemania y se enfatiza la incorporación de principios éticos como transparencia en la privacidad y equidad garantizando que la ia beneficie a todos no genere discriminación