Republica Bolivariana de Venezuela

Ministerio del Poder Popular para la Educación

Universidad Bicentenaria de Aragua
Maracay- Edo. Aragua

Inteligencia Artificial

Bachiller:
Francisco Castellanos 29.942.913
 Introduccion
El presente informe tiene como objetivo entender un poco mas como funciona la
inteligencia artificial en la actualidad.

La inteligencia artificial (IA), está cada vez más presente en nuestras vidas. Una
buena definición de la misma sería la combinación de algoritmos, que intentan
simular algunas acciones de los humanos o mejor aún, ir más allá de la
inteligencia humana.
 Que es la inteligencia Artificial ?

La inteligencia artificial es la habilidad de una máquina de presentar las mismas

capacidades que los seres humanos, como el razonamiento, el aprendizaje, la
creatividad y la capacidad de planear. 

La IA permite que los sistemas tecnológicos perciban su entorno, se relacionen

con él, resuelvan problemas y actúen con un fin específico. La máquina recibe
datos (ya preparados o recopilados a través de sus propios sensores, por ejemplo,
una cámara), los procesa y responde a ellos.

Los sistemas de IA son capaces de adaptar su comportamiento en cierta medida,

analizar los efectos de acciones previas y de trabajar de manera autónoma.

En su forma más simple, la IA es el intento de imitar la inteligencia

humana usando un robot, o un software.

Escuelas de pensamiento

Inteligencia artificial convencional:

 Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se

resuelven ciertos problemas concretos y, aparte de que son muy importantes,
requieren de un buen funcionamiento.
 Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del
contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones
 Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.
 Inteligencia artificial basada en comportamientos: Esta inteligencia contiene
autonomía y puede auto-regularse y controlarse para mejorar.
 Smart process management: Facilita la toma de decisiones complejas,
proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un
especialista en dicha actividad.

Inteligencia artificial computacional:

La inteligencia computacional (también conocida como IA subsimbólica-

inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo,
modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas de conexiones). El
aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.

Machine Learning

Es una rama de la Inteligencia Artificial y de las más comunes que se encarga de

desarrollar técnicas para que los algoritmos que se hayan desarrollado aprendan y
mejoren con el tiempo. Implica una gran cantidad de código y fórmulas
matemáticas complejas para permitir que las máquinas encuentren la solución a
un problema dado.

Esta vertiente de la IA es una de las más desarrolladas con fines comerciales o

empresariales en la actualidad, ya que se utiliza para procesar grandes cantidades
de datos rápidamente y depositarlos de manera comprensible para los humanos.

Como se originó la IA

Aunque es un concepto que se ha puesto de moda en los últimos años, la

inteligencia artificial no es algo nuevo. Hace 2.300 años Aristóteles ya
intentaba convertir en reglas la mecánica del pensamiento humano, y desde los
tiempos de Leonardo Da Vinci los sabios han intentado construir máquinas que se
comporten como humanos.

Ya en la época moderna, John McCarthy acuñó el término inteligencia artificial en

1955. En 1956, McCarthy y algunos otros organizaron una conferencia
denominada Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. Este
encuentro dio lugar a la creación del aprendizaje automático, el aprendizaje
profundo, el análisis predictivo y, ahora, el análisis prescriptivo. También dio lugar
a un campo de estudio totalmente nuevo: la ciencia de los datos.

Pero el momento en el que la IA entró en el imaginario colectivo y la mayoría de la

gente descubrió que era algo real y tangible, y no ciencia ficción, tuvo lugar en
1997.

Ese momento fue cuando el ordenador Deep Blue de IBM venció en una partida
de ajedrez al que por aquel entonces era el mejor jugador de ajedrez de la historia,
el ruso Gary Kaspárov.

Tipos de (IA)

1. Sistemas de información que piensan como seres humanos: imitan el

detalle del pensamiento humano, es un tipo de inteligencia cognitiva
computarizada que asiste entre otros en el aprendizaje, la toma de decisiones y la
identificación y resolución de problemas.

Ejemplo: IBM, conocida como el gigante azul, desarrolló a SUMMIT, la “super

computadora científica más poderosa e inteligente del mundo” la misma es capaz
de procesar 200 cuatrillones de cálculos por segundo y tiene 250 petabytes de
capacidad de almacenamiento.

2. Sistemas de información que actúan como seres humanos: imitan el

comportamiento físico del ser humano como movimientos y gestos.
3. Sistemas de información que piensan racionalmente: estos sistemas son
diseñados con el propósito de que puedan pensar de manera lógica como el
cerebro humano.

4. Sistemas de información que actúan racionalmente: continuamente se

trabaja en el desarrollo de tecnología que pueda razonar y actuar de acuerdo con
las circunstancias imitando el cerebro humano.

Enfoque de la IA

El propósito es crear maquinas o tecnología emergente que pueda emular

características y capacidades del ser humano, tales como: el comportamiento, el
pensamiento y razonamiento con el objetivo primordial de optimizar la vida
humana.

Los limites de la IA

1. Una de las principales barreras para implementar la IA es la

disponibilidad de datos . Los datos son a menudo de baja calidad o están
aislados, esto, presenta desafíos para las empresas que buscan crear
valor a partir de la IA a escala. Por ello, es necesario tener una estrategia
claramente definida desde el principio, así se podrán obtener datos que
necesitará su IA.
2. Existen también otros puntos encontra para la adopción de la IA, como
la escasez de habilidades y disponibilidad de personal técnico con la
experiencia y la formación necesarias para implementar y operar con
eficacia las soluciones de IA. En la actualidad, hay estudios y estadisticas
que determinan que, al igual que otros profesionales especializados
 en aprendizaje automático, entrenamiento de buenos modelos, etc, son
perfiles muy escasos y dificiles de encontrar.
3. El costo es otra consideración clave al adquirir tecnologías de IA. Las
empresas que carecen de habilidades internas o no están familiarizadas
con la inteligencia artificial a menudo tienen que subcontratar, que es
donde entran en juego los desafíos de costo y mantenimiento. Debido a
su naturaleza compleja, las tecnologías inteligentes pueden ser costosas
y pueden incurrir en costos adicionales de reparación y mantenimiento
continuo. . El costo computacional para entrenar modelos de datos, etc.
también puede ser un gasto adicional.

Ventajas de la IA

 Automatización de procesos Permite que las máquinas hagan de forma

automática tareas que para los humanos resultan repetitivas y tediosas. 

 Reduce el error humano Al reducir la intervención de los humanos en

ciertos procesos, acaba con las posibilidades de que estos puedan cometer
errores.

 Potencia la creatividad Al liberar a los trabajadores de tareas repetitivas y

poco motivadoras, la mente de estos es mucho más libre para dedicarse al
proceso creativo.

Principios éticos de la IA

1. Desarrollo de una IA justa y libre de prejuicios. Para velar porque los

sistemas de inteligencia artificial sean justos, evitando la discriminación de
personas y grupos con las decisiones que tomen, salvaguardando por
 encima de todo la dignidad humana. Para ello, es necesario asegurarse de
no usar conjuntos de datos sesgados y controlar la posible discriminación
algorítmica utilizando métricas avaladas por expertos humanos.
2. Orientación hacia el propósito y el impacto positivo. Paradigma apuesta por
crear una inteligencia beneficiosa para el mundo y para las personas, en
donde la prosperidad económica creada por la IA sea compartida por toda
la humanidad mejorando así los procesos sociales. Persigue e incentiva
que los sistemas de inteligencia artificial altamente autónomos estén
alineados con valores y comportamientos humanos, siendo compatibles con
los ideales de dignidad humana, derechos, libertades y diversidad cultural.

3. Conocer el algoritmo y hacerlo transparente. Confiar en los sistemas

inteligentes que se desarrollan es fundamental. Conocer los algoritmos que
se crean y poder explicar su funcionamiento es la base de “la explicabilidad”
de los algoritmos. Por eso Paradigma se compromete a que sean
transparentes para poder saber cuál es la lógica que emplean y las
consecuencias que se pueden esperar. Para ello diseñan sistemas
inteligentes trazables en todas sus etapas, desde la captura de datos, las
interacciones con terceros y la toma de decisiones. Así se garantiza que
cualquier intervención de un sistema autónomo en una decisión siempre
tendrá una explicación satisfactoria y auditable.

Aplicaciones de la IA

Las técnicas desarrolladas en el campo de la inteligencia artificial son numerosas

y ubicuas. Comúnmente cuando un problema es resuelto mediante inteligencia
artificial la solución es incorporada en ámbitos de la industria y de la vida diaria de
los usuarios de programas de computadora.
Búsquedas en la web

Los motores de búsqueda aprenden de la gran cantidad de datos que

proporcionan sus usuarios para ofrecer resultados de búsqueda relevantes.

Ciberseguridad

Los sistemas de inteligencia artificial pueden ayudar a reconocer y luchar contra

los ciberataques y otras amenazas en línea basándose en los datos que reciben
continuamente, reconociendo patrones e impidiendo los ataques.

Salud

Los investigadores estudian cómo usar la IA para analizar grandes cantidades de

datos sobre la salud para encontrar patrones que podrían llevar a nuevos
descubrimientos en la medicina y a otras formas de mejorar los diagnósticos
individuales. Por ejemplo, los investigadores desarrollaron un programa de IA que
respondía a llamadas de emergencia y decían que detectaba paros cardiacos más
rápidos de lo que lo podría hacer un médico.

Manufacturas

La inteligencia artificial puede ayudar a que los productores europeas sean más
eficientes y potenecie de nuevo las fábricas en Europa al usar robots, optimizar los
recorridos de ventas o con predicciones puntuales del mantenimiento necesario o
de averías en "fábricas inteligentes".

Regulacion de la IA

Desempeña un papel fundamental en el uso y desarrollo de la IA. Las leyes

establecen reglas y normas de comportamiento vinculantes para asegurar el
bienestar social y proteger los derechos individuales, y pueden ayudarnos a
obtener los beneficios de esta tecnología mientras minimizamos sus riesgos, que
son significativos. De momento no hay normas jurídicas que regulen directamente
la IA. Pero con fecha 21 de abril de 2021, la Comisión Europea ha presentado una
propuesta de Reglamento europeo para la regulación armonizada de la
inteligencia artificial (IA) en la UE.

Categorias de la IA

 Artificial Superintelligence (ASI) o Superinteligencia: Es una IA que está

sustancialmente más allá de la inteligencia humana. Es capaz de tomar
decisiones de alta calidad y que miren al futuro con una gran decisión. Como
hemos visto, está categoría aún tiene mucho que progresar para alcanzar a la
inteligencia humana.
 Artificial General Intelligence (AGI): También es conocido como “inteligencia
artificial fuerte”. Este término enfatiza el objetivo de construir sistemas
inteligentes de propósito general, cuya amplitud de aplicabilidad es, al menos,
comparable con la gama de tareas que los humanos pueden abordar.
 Artificial Narrow Intelligence (ANI): Se refiere a las tecnologías de IA que imitan
aspectos angostos de la inteligencia humana. Se utiliza, por ejemplo,
en aplicaciones de reconocimiento de voz o procesamiento del lenguaje.
 Purely Reactive: Es otro tipo de categoría de Inteligencia Artificial. Se refiere a
la que no tiene memoria y no almacena experiencias pasadas. Así, sólo
reacciona a lo que ve.
 Limited Memory: Incorpora pequeños fragmentos de experiencias pasadas.
Esto le permite tomar decisiones apropiadas y responder adecuadamente ante
determinados estímulos. Un ejemplo de ello es Siri.
 Bibliografia
 https://nexusintegra.io/es/ventajas-y-desventajas-de-la-inteligencia-artificial/
 https://www.computing.es/mundo-digital/noticias/1121050046601/5-
principios-eticos-de-inteligencia-artificial.1.html
 https://www.ealde.es/categorias-inteligencia-artificial/
 https://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial#Categor%C3%ADas
 Conclusion
En la sociedad, dentro de las ciencias de la computación, la de la Inteligencia
Artificial es una de las áreas que causa más expectación. Que un sistema pueda
mejorar su comportamiento sobre la base de la experiencia y que además, tenga
una noción de lo que es un error y que pueda evitarlo, resulta muy interesante.

Por otro lado me ha parecido apasionante todo lo relacionado con las redes
neuronales y los sistemas biónicos. Parece increíble que una máquina pueda
reproducir funciones típicamente humanas.