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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

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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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