Tema 1. CR3 - Inteligencia Artificial
daniel_agudo
Created on September 29, 2024
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Transcript
Inteligencia Artificial
1. Inteligencia Artificial
2. Machine Learning
3. Deep Learning
4. Aplicaciones IA
5. IA Responsable
1. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL La Inteligencia Artificial (IA) es la capacidad que tiene una máquina de realizar funciones propias de los seres humanos. Más allá de la capacidad de cálculo o la memoria, que los ordenadores pueden replicar fácilmente, la inteligencia artificial se refiere a otras capacidades, como la creatividad, el aprendizaje o la toma de decisiones de acuerdo con experiencias anteriores. En la actualidad, la IA es una rama de la computación que desarrolla algoritmos muy eficientes que permiten a la máquina aprender y, así, dar respuesta a escenarios diferentes a aquellos para los que fueron creados.
2. MACHINE LEARNING ¿Te has preguntado alguna vez cómo aprenden las máquinas? La inteligencia artificial engloba diversas técnicas matemáticas para hacer que las máquinas aprendan. El machine learning o aprendizaje automático es el área de la ciencia computacional que hace referencia al aprendizaje de las máquinas. Las máquinas que siguen un determinado algoritmo son capaces de modificarlo, sin la intervención humana, a partir de aprendizajes de situaciones previas y análisis de resultados. Es decir, las máquinas aprenden de sus errores. Los algoritmos de aprendizaje son algoritmos matemáticos. Las formas en que las máquinas aprenden son varias y siguen diferentes algoritmos:
- Una de las formas más comunes es el aprendizaje supervisado. Se entrena a la máquina con una serie de situaciones para las que conocemos la respuesta y se le indica cuál es la correcta y cuál (o cuales) no. Tras este aprendizaje, tras una situación nueva, la máquina es capaz de reconocer la respuesta correcta. Este tipo de aprendizaje se emplea, por ejemplo, para el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento facial y el reconocimiento de huellas, entre otras muchas aplicaciones.
- Otra forma de aprendizaje es el aprendizaje por refuerzo, mediante el cual una máquina puede aprender a jugar a juegos difíciles, como el ajedrez. Se le ofrecen "premios" a la máquina cuando ofrece la solución correcta. Si la máquina gana una partida, copiará las instrucciones realizadas y las intentará aplicar en otras partidas. Por el contrario, si pierde, intentará aplicar esas instrucciones en el futuro.
3. DEEP LEARNING El Deep Learning o aprendizaje profundo es una nueva tecnología desarrollada a partir de Machine Learning aprovechando los avances de la tecnología de computación. Los algoritmos de aprendizaje utilizados en el Deep Learning forman redes neuronales. Las máquinas crean "redes de neuronas" imitando el funcionamiento del cerebro humano. Estas neuronas tratan conjuntos de datos y obtienen relaciones entre ellos de una forma similar a como se hace en el Machine Learning. Las máquinas combinan el conocimiento adquirido en una neurona con los resultados obtenidos por otras neuronas de la red. Este aprendizaje requiere gran cantidad de datos y tecnología punta. Un ejemplo del uso del Deep Learning es la herramienta de coloreado de fotos antiguas:
4. APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL La Inteligencia Artificial tiene aplicaciones en múltiples campos y muchas más que se van creando día a día, ya que no hay que perder de vista que este avance tecnológico es algo nuevo y con un potencial que todavía estamos lejos de descubrir. Algunas de estas aplicaciones son: Asistentes personales virtuales Son sistemas que nos permiten, mediante el reconocimiento de voz, dar órdenes o iniciar la ejecución de determinadas acciones de forma automática en nuestras casas, teléfonos móviles, etc. Por ejemplo: Alexa, Siri, Google Home, Cortana, etc. Asistentes de voz para empresas Por ejemplo, los chatbots (o bots conversacionales), que interactúan con los usuarios por medio de respuestas automáticas y permiten, mediante el reconocimiento de voz, llevar a cabo operaciones de consulta o comerciales sin necesidad de una persona física. Transporte Mediante la inteligencia artificial, podemos saber el momento donde se encuentra un autobús y el tiempo que tardará en llegar; las aplicaciones como Google Maps o Waze analizan el tráfico y nos indican la mejor ruta para llegar a nuestro destino. Los coches autónomos son capaces de aprender sobre la marcha por dónde circular, reconociendo los objetos y señales, etc. Reconocimiento facial No solo los móviles se desbloquean o sacan fotos haciendo un reconocimiento facial. También la policía de muchos países emplea cámaras especiales para reconocer a las personas y encontrar así delincuentes. Medicina Las inteligencia artificial permite obtener diagnósticos certeros y precoces que mejoran las posibilidades de supervivencia de los pacientes. Selección de contenidos En la redes sociales y aplicaciones de música o televisión, la inteligencia artificial consigue recomendarnos contenidos de nuestro gusto o preferencia. Comercio Con la Inteligencia Artificial se pueden hacer pronósticos de ventas para conocer cómo actuarán los clientes ante la salida de un determinado producto. Creación de contenidos Esta sección es la que más está avanzando en los últimos tiempos, y la podríamos subdividir en muchas aplicaciones diferentes. La Inteligencia Artificial está consiguiendo que seamos capaces de crear textos, imágenes y vídeos sin casi mover un dedo. Hablamos de aplicaciones como ChatGPT, Dall-e o Kaiber, las cuales analizaremos. Esto plantea una serie de problemas éticos y riesgos de cara al futuro. Analizaremos con cuidado este punto para cerrar este bloque de contenidos.