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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La inteligencia artificial (IA), en el contexto de las ciencias de la computación, es una disciplina y un conjunto de capacidades cognoscitivas e intelectuales expresadas por sistemas informáticos o combinaciones de algoritmos cuyo propósito es la creación de máquinas que imiten la inteligencia humana para realizar tareas, y que pueden mejorar conforme recopilen información.1​2​ Se hizo presente poco después de la Segunda Guerra Mundial con el desarrollo de la «prueba de Turing», mientras que la locución fue acuñada en 1956 por el informático John McCarthy en la Conferencia de Dartmouth.

QUE ES

CARACTERISTICAS

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.

A débil o estrecha: Se centra en una tarea específica y tiene un nivel limitado de inteligencia. Algunos ejemplos son los chatbots de atención al cliente y los sistemas de recomendación de películas en plataformas de streaming. IA general o fuerte: Tiene la capacidad de cumplir con cualquier tarea intelectual que un humano puede hacer. Aunque aún está en desarrollo y no se ha alcanzado plenamente, es el objetivo final de muchos investigadores en el campo. Por funcionalidad IA reactiva: Se basa en patrones y datos específicos para tomar decisiones sin la capacidad de aprender o adaptarse a nuevas situaciones. Un ejemplo clásico es Deep Blue de IBM, que derrotó al campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov, en 1997. IA basada en la memoria: Posee recuerdos y puede usar la información almacenada para tomar decisiones. Los sistemas de recomendación de productos en línea son un ejemplo de esta categoría. IA de aprendizaje limitado: Puede aprender y adaptarse a partir de la información proporcionada, pero tiene limitaciones en términos de autonomía. Los chatbots avanzados y algunos asistentes virtuales entran en esta categoría. IA autoconsciente: Aunque es más teórica que práctica en la actualidad, se refiere a una IA con conciencia propia y capacidad de sentir emociones y tener autoconciencia.

TIPOS

La historia de la inteligencia artificial comenzó en 1943 con la publicación del artículo «A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity» de Warren McCullough y Walter Pitts. En ese trabajo, los científicos presentaron el primer modelo matemático para la creación de una red neuronal.

RIESGOS

1. Falta de transparencia La falta de transparencia en los sistemas de IA, especialmente en los modelos de aprendizaje profundo que pueden ser complejos y difíciles de interpretar, es un problema acuciante. Esta opacidad oscurece los procesos de toma de decisiones y la lógica subyacente de estas tecnologías. Cuando las personas no pueden comprender cómo un sistema de IA llega a sus conclusiones, puede generar desconfianza y resistencia a adoptar estas tecnologías. 2. Prejuicios y discriminación Los sistemas de IA pueden perpetuar o amplificar inadvertidamente los prejuicios sociales debido a datos de entrenamiento sesgados o al diseño algorítmico. Para minimizar la discriminación y garantizar la equidad, es crucial invertir en el desarrollo de algoritmos imparciales y conjuntos de datos de entrenamiento diversos. 3. Preocupación por la privacidad Las tecnologías de IA suelen recopilar y analizar grandes cantidades de datos personales, lo que plantea problemas relacionados con la privacidad y la seguridad de los datos. Para mitigar los riesgos para la privacidad, debemos abogar por una normativa estricta de protección de datos y prácticas seguras de tratamiento de los mismos.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA ACTUALIDAD Y SUS BENEFICIOS

El impacto de la inteligencia artificiala IA ha penetrado profundamente en nuestras vidas, desde nuestros teléfonos inteligentes hasta la infraestructura de las ciudades. Su influencia es evidente en la automatización de procesos, la toma de decisiones informadas y la capacidad de aprender y mejorar con el tiempo. Algunos ejemplos notables son:Atención médica: la IA ha revolucionado el diagnóstico médico al analizar imágenes médicas y patrones para detectar enfermedades en sus etapas más tempranas. Industria automotriz: los vehículos autónomos, impulsados por la IA, están transformando la movilidad y la seguridad en las carreteras. Servicio al cliente: los chatbots y asistentes virtuales basados en IA mejoran la atención al cliente al proporcionar respuestas rápidas y precisas a las consultas.