Introducción a la Inteligencia Artificial

 

Hola jovencitos, es alegre saludarles por este medio, deseándoles lo mejor en sus vidas, tanto académica, personal y familiar.

Les dejo instrucciones para su tarea semanal del curso Análisis de Sistemas II, que consiste en la introducción al aprendizaje de la Inteligencia Artificial, que estaremos desarrollando en las siguientes clases.

Necesito que escriban en su cuaderno, tal y como aparece en esta entrada, datos concretos sobre la IA, que serán nuestra introducción para arrancar con este interesante aprendizaje.

No olviden dejar espacio para agregarle imágenes, y al completar su tarea, la entregan para ser revisada y calificada.

1.1 ¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Definición y Concepto

La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la informática que desarrolla algoritmos y sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye la toma de decisiones, el reconocimiento de patrones, la interpretación del lenguaje y la planificación de estrategias.

📌 Ejemplo técnico:

• Un sistema de IA puede analizar miles de imágenes de radiografías para detectar enfermedades con una precisión mayor a la de algunos médicos.
• Un programa de IA puede analizar el comportamiento de usuarios en línea y predecir qué productos podrían interesarles más.

📌 Ejemplo cotidiano:

• Cuando escribes un mensaje en tu teléfono y el teclado te sugiere palabras, eso es IA basada en modelos de predicción de texto.

Diferencias entre IA, Automatización y Computación Tradicional

📌 Diferencia clave:

• La IA puede mejorar con el tiempo, aprendiendo de datos y experiencias, mientras que la automatización solo ejecuta tareas programadas sin adaptarse a cambios.

Característica	Computación Tradicional	Automatización	Inteligencia Artificial
Capacidad de Aprender	No aprende, sigue instrucciones fijas	No aprende, repite tareas	Aprende de los datos y mejora con la experiencia
Interacción con el Usuario	Interfaces básicas	Respuestas automatizadas	Puede mantener conversaciones y responder de manera más "humana"
Ejemplo	Un software de edición de texto	Un robot que ensambla piezas en una fábrica	Chatbot que responde preguntas y aprende de las conversaciones

📌 Ejemplo aplicado:

• Un cajero automático sigue instrucciones fijas y siempre ejecuta la misma acción cuando se inserta una tarjeta.
• Un sistema de atención al cliente basado en IA puede analizar los sentimientos de los usuarios y mejorar sus respuestas con el tiempo.

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1.2 Historia de la Inteligencia Artificial

Orígenes y Evolución

📌 Décadas Clave:

·         1950s:

• Alan Turing introduce el Test de Turing, una prueba para evaluar si una máquina puede imitar la inteligencia humana.
• Se desarrollan las primeras redes neuronales artificiales básicas.

·         1956:

• John McCarthy acuña el término Inteligencia Artificial en la Conferencia de Dartmouth.

·         1970s:

• Se desarrollan los primeros sistemas expertos, programas que toman decisiones basadas en reglas predefinidas.

·         1980s:

• Se populariza el aprendizaje automático y las redes neuronales artificiales con múltiples capas.

·         2000s en adelante:

• El auge del Big Data y el aprendizaje profundo (Deep Learning) impulsa la IA a niveles nunca antes vistos.

📌 Ejemplo de impacto:

• En 1997, Deep Blue, un sistema de IA de IBM, venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, demostrando que las máquinas podían superar a los humanos en juegos estratégicos.
• En 2016, el sistema de IA AlphaGo venció al campeón mundial de Go, un juego aún más complejo que el ajedrez, utilizando redes neuronales profundas.

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1.3 Tipos de Inteligencia Artificial

1) Según su nivel de inteligencia:

1.    IA Débil (Narrow AI):

• Se especializa en una tarea específica y no tiene conciencia ni emociones.
• 📌 Ejemplo: Google Translate, Siri, Alexa.

2.    IA Fuerte (General AI):

• Tiene la capacidad de razonar, aprender de diversas situaciones y mejorar por sí misma.
• 📌 Ejemplo: Actualmente no existe, pero la comunidad científica trabaja en su desarrollo.

2) Según su funcionamiento:

1.    IA Reactiva:

• No almacena recuerdos ni aprende de experiencias pasadas, solo responde a estímulos.
• 📌 Ejemplo: Deep Blue de IBM.

2.    IA con Memoria Limitada:

• Aprende de experiencias recientes pero no puede formar recuerdos a largo plazo.
• 📌 Ejemplo: Coches autónomos de Tesla, asistentes de voz como Alexa.

3.    IA con Teoría de la Mente:

• IA que podría comprender emociones y estados mentales humanos.
• 📌 Ejemplo: Aún en desarrollo, pero se busca aplicarlo en robots de compañía para el cuidado de ancianos.

4.    IA Autoconsciente:

• Sería una IA con conciencia propia y capacidad de pensamiento independiente.
• 📌 Ejemplo: No existe aún, pero sería el equivalente a las IAs de la ciencia ficción como Skynet en Terminator.

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1.4 Aplicaciones de la IA en la vida cotidiana

Campo	Ejemplo	Cómo usa IA
Salud	Diagnóstico de cáncer	Algoritmos de IA analizan imágenes médicas y detectan anomalías.
Educación	Plataformas como Duolingo	IA personaliza la enseñanza según el progreso del estudiante.
Transporte	Tesla y Waymo	Coches autónomos usan IA para evitar accidentes.
Finanzas	Detectar fraudes bancarios	IA analiza patrones sospechosos en transacciones.

📌 Ejemplo avanzado:

• Un sistema de IA en hospitales puede predecir la probabilidad de un ataque cardíaco analizando datos médicos en tiempo real.
• Empresas como Amazon usan IA para predecir qué productos tendrá más demanda y optimizar sus inventarios.