Inteligencia artificial

Inteligencia Artificial

JUAN ESTEBAN RAMIREZ GARCIA

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CHRISTOPHER MARTINEZ MARTINEZ

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EMILIANO NERI CABRERA

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¿QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite a las computadoras simular la inteligencia y capacidades humanas, como la resolución de problemas. Puede trabajar sola o en combinación con otras tecnologías, como sensores o robótica, para realizar tareas que normalmente requieren intervención humana. Ejemplos cotidianos de IA incluyen asistentes digitales, navegación por GPS, vehículos autónomos y herramientas de generación de texto, como ChatGPT. Como campo de la informática, la IA abarca el aprendizaje automático y profundo, donde los algoritmos se inspiran en los procesos de toma de decisiones del cerebro humano. Estos algoritmos "aprenden" de los datos disponibles y mejoran en precisión con el tiempo. Aunque la IA ha tenido periodos de exageración, el lanzamiento de ChatGPT ha marcado un punto de inflexión importante, especialmente en el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Actualmente, la IA generativa no solo aprende y sintetiza lenguaje humano, sino también datos como imágenes, vídeos, código y estructuras moleculares. El uso de la IA sigue creciendo, al igual que los debates sobre su ética y responsabilidad, lo que destaca la importancia de su implementación cuidadosa y confiable.

Nosotros consideramos que se utilizó una investigación aplicada en el desarrollo de la IA por varias razones. Primero, fue necesario aplicar principios teóricos de la IA para resolver problemas concretos, adaptando modelos a contextos específicos como asistentes virtuales y sistemas de recomendación. Además, se probaron prototipos en entornos reales para ajustar y optimizar los modelos según necesidades prácticas, como el reconocimiento de señales en vehículos autónomos o la personalización de recomendaciones en plataformas de comercio electrónico. En nuestra opinión, esta combinación de aplicación práctica y pruebas en contextos reales permitió un desarrollo efectivo de la IA.

Aplicada

De igual manera consideramos que se hizo uso de una investigación cuantitativa en el desarrollo de la IA por varias razones. Primero, fue esencial medir y analizar el rendimiento de los algoritmos utilizando datos objetivos, como la precisión y el recall, para asegurar su efectividad. Además, el análisis estadístico permitió optimizar los modelos mediante ajustes basados en datos concretos. En nuestra opinión, este enfoque cuantitativo proporcionó una base sólida para evaluar y mejorar los modelos de IA, garantizando su robustez y capacidad de generalización.

Cuantitativa

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