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arabera Jorge Reyes 3 years ago

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La ingeniería artificial representa la revolución tecnológica más significativa desde la creación de la informática. Este campo abarca diversas aplicaciones y tipos de inteligencia artificial (

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ingeniería artificial.

JORGE REYES 11-1

Es la revolución más importante de la tecnología desde que se inventó la informática.

Una evolucion sin limites
Una vez que conocemos los conceptos básicos de la IA, es fácil entender por qué supone una revolución. Puesto que simula e imita el comportamiento humano, sus posibilidades son infinitas. En función de cómo entrenes a la IA podrá realizar todo tipo de tareas, desde atender un servicio de atención al cliente a chatear en una red social, ofrecer ayuda, conducir un coche autónomo, reconocer rostros, interpretar fotos, o predecir el movimiento del precio de las acciones en la Bolsa. Y dentro de poco, quizá decidir si te ofrece un empleo en una entrevista de trabajo, u operarte a corazón abierto

La manipulación de la verdad, será uno de los peligros de la IA

Pero lo que genios de nuestro tiempo o gurús de la tecnología como Stephen Hawking. Bill Gates o Elon Musk temen, no es el mal uso de la IA, sino que la IA se vuelva demasiado lista, y decida prescindir de nosotros porque razone que somos un peligro para la vida en la Tierra, o innecesarios para su propia evolución. Aquello que Marvin Minsky ya auguraba en 1970: "puede que, con suerte, los ordenadores decidan tenernos como sus mascotas"

Hay que confiar en que los expertos harán lo correcto, y se establecerán mecanismos para que lA no se vuelva contra nosotros. Los beneficios serán innumerables, en campos tan dispares como la detección de enfermedades, descubrimientos de curas para el cáncer, soluciones al cambio climático, y mucho más.

Diferentes tipos de IA muy utilizadas
Existen docenas de formas de aplicar esta teoria, en función del tipo de IA o las tareas que se pretende acometer

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que va un poco más allá, con el objetivo de abarcar más y procesar más datos al mismo tiempo. El aprendizaje profundo usas redes neuronales para aprender usando capas de información cada vez más abstractas, como hacemos los humanos.

Si tiene que buscar manos en una foto por ejemplo, comienza con información sencilla, como separar según la forma, para diferenciarla de un pie. Pero irá añadiendo capas cada vez más abstractas y generales, hasta que al final sea capaz de responder a la pregunta, ¿qué es una mano? y ya no se equivocará. El aprendizaje profundo es esencial para trabajar con el Big Data, o grandes cantidades de datos.

Redes Neuronales

las redes neuronales intentan copiar el comportamiento de las neuronas, es decir, las células nerviosas que transmiten y procesan información en el cerebro. Es otra forma de aprender, y por tanto es un tipo de Aprendizaje automático.

Una neurona artificial es una entidad que recibe unos datos de entrada, les aplica una serie de operaciones matemáticas y un función de activación (una fórmula matemática), y genera un resultado. Es un mecanismo sencillo, pero la complejidad llega cuando millones de neuronas trabajan en paralelo para crear Redes Neuronales Artificiales, o RNA. Lo que las diferencia de un programa informático es que no siguen órdenes, sino que se asocian entre sí y cambian su entradas y salidas mediante el aprendizaje y error, según la tarea encomendadaSubtopic

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (Machine Learning) se ajusta perfectamente a la explicación teórica que hemos dado. Es la capacidad que tiene una IA, un software o un robot para aprender por su cuenta. El aprendizaje automático sigue los pasos clásicos de la IA: primero hay un aprendizaje, un entrenamiento que genera una experiencia, y una puesta en práctica que nos dice si la tarea se cumple o no con éxito.

Normalmente este aprendizaje automático suele ser de dos tipos: supervisado o no supervisado. En el primer caso hay un humano que le dice lo que hace bien o mal. En el no supervisado, es la propia IA la que tiene que aprender a descubrir lo que hace bien y lo que hace mal, en función de unas reglas. Se usa en los asistentes virtuales, el diagnóstico de enfermedades, detección de fraudes, videojuegos, análisis de Bolsa, etc.

Sustema experto.

Es una IA que intenta emular a un experto humano en una determinada materia. Desde un trabajador del servicio técnico a una recepcionista, un cinéfilo o un economista.

¿En que se diferencia un programa informático de una IA?
Así controla Google tu vida.

En primer lugar, debe aprender a realizar una tarea. Si va a usarse para identificar fotos de gatos debe procesar miles de fotos de gatos, para aprender a distinguirlos

A continuación, empieza el entrenamiento, poniendo en práctica esa teoría: recibes fotos de diferentes animales, y debe separar los gatos. Al principio fallará mucho, y habrá que decirle las fotos que acierta, y las que falla. Así la IA irá descubriendo por qué falla, e irá mejorando sus aciertos. Como más entrene, mejor lo hará.

Finalmente la IA será capaz de trabajar ella sola, sin recibir órdenes. Simplemente entregándole los datos de entrada (fotos) generará un resultado (fotos de gatos) sin que exista una lista de órdenes (programa) que le diga los pasos que tiene que realizar. Este tipo de estructura (aprendizaje, entrenamiento, y resultados) es común para las IAs que tienen que realizar tareas mecánicas y repetitivas, o que trabajan con el lenguaje humano, como un asistente virtual.

Existen muchos tipos de IA, algunos de ellos aún experimentales. Para no divagar demasiado vamos a centrarnos en los que se utilizan en informática, los móviles, los servicios de Internet, y otros ámbitos cercanos a los usuarios de a pie

Durante más de medio siglo, los ordenadores, robots y otras máquinas han funcionado por medio de los programas o aplicaciones informáticas, cuya estructura básica apenas ha variado en todo este tiempo.

Un programa informático es solo una lista de órdenes que le dice al ordenador lo que tiene que hacer, Con un programa informático, una máquina no piensa. Simplemente, hace exactamente lo que le dicen. La gran revolución de la IA es que no recibe órdenes para obtener un resultado. Es ella la que, con unos datos de entrada, debe apañárselas para obtener los resultados. Como hemos visto, una inteligencia artificial intenta imitar el pensamiento humano. Cuando nacemos, nuestro cerebro es prácticamente un disco duro vacío. Necesita años de aprendizaje para aprender conceptos básicos, desde no orinarse encima a aprender a andar, a hablar, a sumar, y otras actividades más complejas. Aprendemos algo, ponemos en práctica esa teoria, fallando mucho al principio hasta que cogemos práctica y vamos mejorando con el tiempo

¿Qué es la inteligencia artificial?
No existe un definición aceptada por todos los expertos de lo que significa la inteligencia artificial Primero, porque es una ciencia nueva, cambiante y experimental. Y segundo, porque ni siquiera podemos definir con exactitud qué es la inteligencia humana.

En su forma más simple, la IA es el intento de imitar la inteligencia humana usando un robot, o un software. Pero es un concepto muy vago, porque existen muchas ramificaciones

sistemas que actúan racionalmente, como los agentes inteligentes

Sistemas que usan la lógica racional, como los sistemas expertos

Sistemas que actúan como humanos, como los robots.

sistemas que piensan como humanos, como por ejemplo las redes neuronales artificiales