Aspectos básicos de la Inteligencia Artificial

Aspectos básicos sobre la Inteligencia Artificial

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ChatbotsEn 1964 surgió el primer agente conversacional y fue desarrollado por Joseph Weizenbaum, en el MIT para IBM 7094, y es considerado el primer bot, capaz de dialogar en inglés sobre cualquier tema. Su nombre era Eliza y utilizaba etiquetas para entender los textos y catalogarlos.

En 1950 Alan Turing consolidó el campo de la Inteligencia Artificial con su artículo Computing Machinery and Intelligence

Robots (Asimo Honda) En 1986 Comienza en Honda el desarrollo de robots con características humanas. Los ingenieros de Honda crearon EO, un robot que caminaba

Antecedentes de la IA

Vehículos autónomos Google ha invertido millones de dólares desde hace años, en la investigación de ciencias cognitivas, y uno de los resultados más relevantes es un vehículo autónomo que ya ha recorrido miles de kilómetros con la mínima intervención humana.

Predictores de texto (SwiftKey) Esta herramienta adquirida en el 2016 por Microsoft, utiliza principios de inteligencia artificial, prediciendo las siguientes palabras a escribir en un texto, basado en las escritas anteriormente.

Inteligencia cognitiva – Watson de IBM.Sistema informático basado en la inteligencia cognitiva, preparado para entender y responder a preguntas en lenguaje natural.

Machine Learning (Aprendizaje Automático) es un conjunto de técnicas mediante las que un algoritmo que tiene que realizar una tarea es capaz de modificar su comportamiento basándose en datos como resultados de acciones pasadas.

Generalización Uno de los objetivos clave de la IA es lograr una inteligencia más general, que pueda adaptarse y aplicarse a diferentes dominios y tareas

La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano.

Características de la IA

Interacción natural y colaboración con humanos Esto incluye avances en el procesamiento del lenguaje natural, la comprensión de emociones y la colaboración en tareas complejas que involucren la interacción persona-máquina

FlexibilidadLa idea es desarrollar sistemas que puedan aprender y razonar en entornos cambiantes, sin requerir una programación o instrucción específica para cada situación

Compresión y razonamiento de sentido comúnEsto implica la incorporación de conocimiento de sentido común y el desarrollo de sistemas que puedan tomar decisiones éticas y morales

01

Esencial para representar y manipular vectores y matrices, fundamentales en la construcción y operación de modelos matématicos en IA.

Álgebra lineal

02

Permite entender cómo cambian las funciones y cómo optimizar modelos de IA, facilitando el ajuste y aprendizaje de algoritmos.

Cálculo Diferencial

Cuantifica incertidumbre, valida modelos y brinda herramientas para análisis de datos, fundamentos en la toma de decisiones y aprendizaje auromático.

03

Probabilidad y Estadística

Representa relaciones complejas en sistemas de IA, como redes neuronales y análisis de datos, simplificando la comprensión y resolución de problemas.

04

Teoría de grafos

Fundamentos de la inteligencia artificial

TIPOS DE IA

IA DÉBIL

- Especializada - Datos limitados -Sin conciencia ni autoconciencia

También conocida como IA estrecha, se centra en realizar tareas específicas de manera eficiente, como los asistentes virtuales, los sistemas de recomendación y los vehículos autónomos.

IA FUERTE

Es un nivel más avanzado de IA que busca replicar la inteligencia humana general en una máquina. Aún se encuentra en desarrollo y plantea desafíos éticos y filosóficos significativos.

- Generalizada - Autoaprendizaje - Conciencia y Autoconciencia

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