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El objetivo ltimo de la AI es... Comprender y Construir Entidades

Inteligentes. Aunque desde luego, existen otros planteamientos como los
siguientes:
a. "Desarrollar una mquina inteligente capaz de aprender a travs de
la experiencia, reconocer las limitaciones de su conocimiento, exhibir
verdadera creatividad, tomar sus propias decisiones e interactuar con
el medio que la rode"
b. "Hacer que las computadoras sean capaces de mostrar un
comportamiento que sea considerado como inteligente por parte de
un observador humano (Turing test)".
c. "Elevar el Coeficiente Intelectual de las mquinas (machine-IQ)"
d. "Desarrollar las capacidades de la computadora ms all de su uso
tradicional actual".
(Pacheco, 1999).

PREGUNTA 3 Graficar la estructura general de un sistema de

aprendizaje.

PREGUNTA 5 Cul es la esencia del aprendizaje?

La esencia del aprendizaje en la transmisin de informacin mediante la comunicacin directa
o apoyada en la utilizacin de medios auxiliares, de mayor o menor grado de complejidad
y costo. (Alfonso Snchez Ileana, s.f.)
Tiene como objetivo lograr que en los individuos quede, como huella de
tales acciones combinadas, un reflejo de la realidad objetiva de su mundo circundante que, en
forma de conocimiento del mismo, habilidades y capacidades, lo faculten y, por lo tanto, le
permitan enfrentar situaciones nuevas de manera adaptativa, de apropiacin y creadora de la

situacin particular aparecida en su entorno. (Alfonso Snchez Ileana, s.f.)

PREGUNTA 7 Qu es aprendizaje?
El aprendizaje es el proceso a travs del cual se adquieren o modifican habilidades, destrezas,
conocimientos, conductas o valores como resultado del estudio, la experiencia, la instruccin, el
razonamiento y la observacin. (Wikimedia, 2015)
Este proceso puede ser analizado desde distintas perspectivas, por lo que existen distintas
teoras del aprendizaje. El aprendizaje es una de las funciones mentales ms importantes en
humanos, animales y sistemas artificiales. (Wikimedia, 2015)

PREGUNTA 9 Qu es la ley de aprendizaje?

INFLUENCIA DE LA TEORA CON EL APRENDIZAJE.
1.- Ley de la preparacin: Cuando una tendencia a la accin es activada mediante ajustes,
disposiciones y actitudes preparatorias, etc, el cumplimiento de la tendencia a la accin resulta
satisfactorio, y el incumplimiento, molesto. Preparacin significa entonces, prepararse para la
accin: el organismo se ajusta para disponerse a actuar, como por ejemplo el animal que se
prepara para saltar sobre la presa. (rrsaga, 2011)
2.-Ley del ejercicio: Las conexiones se fortalecen mediante la prctica (ley del uso) y se
debilitan u olvidan cuando la prctica se interrumpe (ley del desuso). La fortaleza de un hbito o
conexin se define entonces a partir de la probabilidad de su aparicin. (rrsaga, 2011)
3.-Ley del efecto: Que una conexin se fortalezca o debilite depende de sus consecuencias.
Una conexin se fortalece si va acompaada luego de un estado de cosas satisfactorio. Si no,
se debilita. Lo satisfactorio o no satisfactorio se mide a partir de la conducta observable, o sea
si el sujeto persiste en buscar ese estado de cosas o no. Las recompensas fomentan el
aprendizaje de conductas recompensadas, y los castigos o molestias reducen la tendencia a
repetir la conducta que llev a ellos. (rrsaga, 2011)
Estas tres leyes primordiales tienen cinco leyes subsidiarias, que Thorndike consider menos
importantes. No estn relacionadas claramente con las tres principales:
a.- Respuesta mltiple: Si el organismo no pudiese ensayar respuestas distintas, alcanzara la
solucin correcta y no aprendera. (rrsaga, 2011)
b.- Disposicin o actitud: El aprendizaje est guiado por disposiciones duraderas (cultura) o
momentneas. Tales disposiciones no slo determinan qu har la persona, sino tambin que
es lo que dar satisfaccin o fastidio. Por ejemplo, lo que socialmente es una recompensa, el
sujeto puede entenderla como molestia o castigo. (rrsaga, 2011)
c.- Predominancia de elementos: El sujeto que aprende es capaz de reaccionar selectivamente
a elementos predominantes del problema. Esto hace posible el aprendizaje analtico y por
comprensin. (rrsaga, 2011)

d.- Respuesta por analoga: Ante un estmulo nuevo, el sujeto tiende a responder como
responda ante un estmulo semejante previo. (rrsaga, 2011)
e.- Desplazamiento asociativo: Si una respuesta puede mantenerse intacta a travs de una
serie de cambios en la situacin estimulante, finalmente podr producirse ante una situacin
totalmente nueva. Thorndike, con el tiempo, fue asignando a esta ley cada vez mayor
importancia. (rrsaga, 2011)

PREGUNTA 11 Indicar caractersticas de cada tipo de

aprendizaje.
TIPOS DE APRENDIZAJE

El aprendizaje memorstico es la internalizacin arbitraria y al pie

de la letra de los conceptos nuevos porque el alumno carece de
conceptos previos que hagan potencialmente significativo el
proceso. (SOCRATES, 2006)

El aprendizaje significativo se distingue por dos caractersticas,

la primera es que su contenido puede relacionarse de un modo
sustantivo, no arbitrario o al pie de la letra, con los conocimientos
previos del alumno, y la segunda es que ste ha de adoptar una
actitud favorable para tal tarea, dotando de significado propio a los
contenidos que asimila. (SOCRATES, 2006)

El aprendizaje repetitivo se produce cuando los contenidos de la

tarea son arbitrarios (pares asociados, nmeros, etc.), cuando el
alumno carece de los conocimientos necesarios para que los
contenidos resulten significativos, o si adopta la actitud de asimilarlos
al pie de la letra y de modo arbitrario. (SOCRATES, 2006)

El aprendizaje por recepcin al alumno se le da o se le presentan

los conceptos en forma acabada, en cambio el aprendizaje por
descubrimiento el alumno descubre por si mismo lo que va a
aprender. El alumno recibe los contenidos que debe aprender en su
forma final, acabada; no necesita realizar ningn descubrimiento ms
all de la comprensin y asimilacin de los mismos de manera que
sea capaz de reproducirlos cuando le sea requerido. (SOCRATES,
2006)

El aprendizaje por descubrimiento implica una tarea distinta

para el alumno; en este caso el contenido no se da en su forma
acabada, sino que debe ser descubierto por l. Este descubrimiento o
reorganizacin del material debe realizarse antes de poder asimilarlo;
el alumno no reordena el material adaptndolo a su estructura
cognoscitiva previa hasta descubrir las relaciones, leyes o conceptos
que posteriormente asimila. (SOCRATES, 2006)

BIBLIOGRAFIA
Alfonso Snchez Ileana, G. P. (s.f.). monografias. Obtenido de
http://www.monografias.com/trabajos7/proe/proe.shtml

Pacheco, A. (25 de Febrero de 1999). Objetivo de la Inteligencia Artificial.

Obtenido de http://www.depi.itch.edu.mx/apacheco/ai/intart.htm
rrsaga. (13 de abril de 2011). Metodos de Estudio. Obtenido de
https://metodosdestudio.wordpress.com/
SOCRATES, G. (2006). Aprendizaje Autnomo. Obtenido de
http://www.aves.edu.co/cursos/liberados/7_aprendizaje_autonomo/xml
/transformacion.php?xml=../xml/u2l2.xml&xsl=../xml/leccion.xsl
Wikimedia, F. (30 de mayo de 2015). Wikipedia. Obtenido de
ttp://es.wikipedia.org/wiki/Aprendizaje

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Inteligentes. Aunque desde luego, existen otros planteamientos como lossiguientes:a. "Desarrollar una mquina inteligente capaz de aprender a travs dela experiencia, reconocer las limitaciones de su conocimiento, exhibirverdadera creatividad, tomar sus propias decisiones e interactuar conel medio que la rode"b. "Hacer que las computadoras sean capaces de mostrar uncomportamiento que sea considerado como inteligente por parte deun observador humano (Turing test)".c.

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Pie de foto,

Un experto en inteligencia artificial dice que incluso robots bien intencionados podrían volverse contra nosotros.

Desde Stephen Hawking hasta Elon Musk, algunas de las mentes más importantes del mundo de la inteligencia artificial (IA) han expresado su preocupación de que esta represente una amenaza existencial para nuestra especie.

Pero según un nuevo libro, lo que debe preocuparnos no es que los robots tomen conciencia de sí mismos y se alcen contra sus amos humanos, sino que las máquinas se vuelvan tan buenas en la consecución de los objetivos que les fijamos, que termin e mos siendo aniquilados inadvertidamente al establecerles tareas equivocadas.

Stuart Russell, profesor en la Universidad de California en Berkeley, es el autor de Human Compatible: AI and the Problem of Control ("Compatible con humanos: la IA y el problema del control") y un experto en los avances que el aprendizaje automático ha hecho posibles.

"El meme de Hollywood siempre consiste en la máquina que espontáneamente toma conciencia de sí misma y luego decide que odia a los seres humanos y quiere matarnos a todos", dijo a la BBC.

Pero los robots no tienen sentimientos humanos, por lo que "es completamente equivocado preocuparse por eso".

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Pie de foto,

Los robots son cada vez mejores en las tareas que les asignamos.

"No es realmente la conciencia maligna, sino su capacidad la que tiene que preocuparnos, solo su capacidad de alcanzar un objetivo mal especificado por nosotros".

"Demasiado competente"

En una entrevista con el programa Today de la BBC, el experto dio un ejemplo hipotético de la amenaza real que, en su opinión, la IA podría representar.

Imagina que tenemos un poderoso sistema de IA que es capaz de controlar el clima del planeta y que queremos usarlo para devolver los niveles de CO2 en nuestra atmósfera a la época preindustrial.

"El sistema descubre que la forma más fácil de hacerlo es deshacerse de todos los seres humanos, porque ellos son los que están produciendo todo este dióxido de carbono en primer lugar", dijo Russell.

"Y podrías decir, bueno, puedes hacer lo que quieras, pero no puedes deshacerte de los seres humanos. Entonces ¿qué hace el sistema? Simplemente nos convence de tener menos hijos hasta que no queden seres humanos".

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Pie de foto,

La victoria del equipo de ajedrez Deep Blue sobre Garry Kasparov fue un hito para el desarrollo de la inteligencia artificial.

El ejemplo sirve para resaltar los riesgos asociados a que la inteligencia artificial actúe bajo instrucciones en las que los humanos no hemos pensado.

Superinteligencia

La mayoría de los sistemas actuales de IA tienen aplicaciones "débiles", diseñadas específicamente para abordar un problema bien especificado en un área, según el Centro para el Estudio del Riesgo Existencial, de la Universidad de Cambridge, en Reino Unido.

Un momento importante para este campo llegó en 1997, cuando la computadora Deep Blue derrotó al campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov, en un torneo de seis partidas.

Pero a pesar de la hazaña, Deep Blue fue diseñado por humanos específicamente para jugar al ajedrez y no podría con un simple juego de damas.

Ese no es el caso de los avances posteriores en inteligencia artificial. El software AlphaGo Zero, por ejemplo, alcanzó un nivel de rendimiento sobrehumano después de solo tres días de jugar Go contra sí mismo.

Usando el aprendizaje profundo, un método de aprendizaje automático que emplea redes neuronales artificiales, AlphaGo Zero requirió mucha menos programación humana y resultó ser un muy buen jugador de Go, ajedrez y shōgi.

Fue completamente autodidacta, de una manera, tal vez, alarmante.

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Pie de foto,

Russell dice que los humanos necesitamos recuperar el control de la IA antes de que sea demasiado tarde.

"A medida que un sistema de inteligencia artificial se vuelva más poderoso y más general, podría volverse súper inteligente, superior al rendimiento humano en muchos o casi todos los dominios", dice el Centro de Riesgo Existencial.

Y es por eso que, según Russell, los humanos necesitamos retomar el control.

"No sabemos lo que queremos"

Según Russell, dar a la inteligencia artificial objetivos más definidos no es la solución para este dilema, porque los humanos mismos no est amos seguros de cuáles son es as metas.

"No sabemos que algo no nos gusta hasta que sucede", dice.

"Deberíamos cambiar toda la base sobre la cual construimos sistemas de IA", dice, alejándose de la noción de dar a los robots objetivos fijos.

"En cambio, el sistema tiene que saber que desconoce cuál es el objetivo".

"Y una vez que tienes sistemas que funcionan de esa manera, realmente serán diferentes a los seres humanos. Comenzarán a pedir permiso antes de hacer las cosas, porque no estarán seguros de si eso es lo que quieres".

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Pie de foto,

En "2001: Odisea en el espacio" (1968), una computadora altamente capaz se rebela contra los planes para apagarla.

En especial, dice el profesor Russell, estarían "felices de que los apaguen porque querrán evitar hacer cosas que no te vayan a gustar".

El genio de la lámpara

"La forma en que construimos la IA es un poco como la forma en que pensamos en un genio dentro de una lámpara. Si frotas la lámpara, sale el genio y dices: 'Me gustaría que esto sucediera'", dijo Russell.

"Y, si el sistema de IA es lo suficientemente potente, hará exactamente lo que pides y obtendrás exactamente lo que pides".

"Ahora, el problema con los genios en las lámparas es que el tercer deseo es siempre: 'Por favor, deshaga los dos primeros deseos porque no pudimos especificar los objetivos correctamente".

"Entonces, una máquina que persigue un objetivo que no es el correcto se convierte, en efecto, en un enemigo de la raza humana, un enemigo que es mucho más poderoso que nosotros".

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