Aspectos básicos de la Inteligencia Artificial
David Gustavo Chaver
Created on October 16, 2023
5 breves infografías que muestran los elementos básicos referentes al tema de la inteligencia artificial.
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Transcript
Aspectos básicos sobre la Inteligencia Artificial
Contextualiza tu tema
Antecedentes de la IA
En 1950 Alan Turing consolidó el campo de la Inteligencia Artificial con su artículo Computing Machinery and Intelligence
Inteligencia cognitiva – Watson de IBM.Sistema informático basado en la inteligencia cognitiva, preparado para entender y responder a preguntas en lenguaje natural.
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.
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.
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
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.
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Características de la IA
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.
FlexibilidadLa idea es desarrollar sistemas que puedan aprender y razonar en entornos cambiantes, sin requerir una programación o instrucción específica para cada situación
Interacción natural y colaboración con humanosEsto incluye avances en el procesamiento del lenguaje natural, la comprensión de emociones y la colaboración en tareas complejas que involucren la interacción persona-máquina
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.
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
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
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Fundamentos de la inteligencia artificial
Teoría de grafos
Esencial para representar y manipular vectores y matrices, fundamentales en la construcción y operación de modelos matématicos en IA.
Álgebra lineal
Permite entender cómo cambian las funciones y cómo optimizar modelos de IA, facilitando el ajuste y aprendizaje de algoritmos.
Cálculo Diferencial
Probabilidad y Estadística
04
01
02
03
Cuantifica incertidumbre, valida modelos y brinda herramientas para análisis de datos, fundamentos en la toma de decisiones y aprendizaje auromático.
Representa relaciones complejas en sistemas de IA, como redes neuronales y análisis de datos, simplificando la comprensión y resolución de problemas.
IA DÉBIL
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.
TIPOS DE IA
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
- Especializada- Datos limitados-Sin conciencia ni autoconciencia
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