Inteligencia Artificial. SEMINARIO 1.docx

**¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)?** Definir la IA no es fácil, ya que el concepto de inteligencia per se no es del todo preciso. En términos coloquiales, IA se usa cuando una máquina es capaz de imitar las funciones cognitivas propias de la mente humana, como: creatividad, sensibilidad, ap...

**¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)?** Definir la IA no es fácil, ya que el concepto de inteligencia per se no es del todo preciso. En términos coloquiales, IA se usa cuando una máquina es capaz de imitar las funciones cognitivas propias de la mente humana, como: creatividad, sensibilidad, aprendizaje, entendimiento, percepción del ambiente y uso del lenguaje. La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. Estos sistemas están diseñados para aprender, razonar, tomar decisiones y resolver problemas de manera autónoma.   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. **Historia de la Inteligencia Artificial** Es de fundamental importancia destacar los acontecimientos y conocer la historia de la Inteligencia Artificial, ya que esta ciencia data desde las principales aportaciones que conllevaron al desarrollo de diversas técnicas de manipulación del conocimiento, se realizaron avances en diversas tareas que se describirán en la siguiente relación de acontecimientos, también es importante destacar que gracias a los avances que llevaron al progreso a la Inteligencia Artificial, se resaltaron nuevas áreas de investigación. Estas áreas incluyen las áreas de percepción (visión y habla) y el lenguaje natural (comprensión, generación, traducción). Según Huerta, una vertiente más de las incursiones de la Inteligencia Artificial se ha dado en el desarrollo de sistemas que ayudan a tareas de expertos, en la resolución de problemas en campos especializados (como en la realización de análisis químicos) en el campo de la ingeniería (diseño, detección de fallos, planificación de manufacturación, etc.), en el análisis científico, en la medicina, en el análisis financiero, etc. +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1642** | Blaise Pascal, perfecciona la | | | pascalina, una máquina capaz de | | | realizar sencillas operaciones | | | como sumar y restar. Es | | | considerada como la primera | | | calculadora | | | | | | automática mundial. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1694** | Gottfried Wilhem Liebniz, | | | perfecciona una computadora con | | | el nombre de "Liebniz", la cual | | | puede realizar multiplicaciones, | | | por medio de un algoritmo que | | | realiza sumas de manera | | | repetitiva, dicho algoritmo aun | | | es utilizado en algunas | | | | | | computadoras. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1832** | Charles Babbage desarrolla la | | | primera computadora mundial que | | | puede ser programada para | | | resolver una amplia variedad de | | | problemas lógicos y | | | | | | computacionales | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1879** | Frege propone un sistema | | | notacional para el razonamiento | | | mecánico | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1943** | La base de la Inteligencia | | | Artificial es asentada, gracias a | | | Warren Mc Culloch y Walter Potts, | | | quienes propusieron un modelo de | | | neurona de cerebro humano y | | | animal, esto proporciono una | | | representación simbólica de la | | | actividad cerebral. Tiempo | | | después Norbet Wiener elaboró el | | | campo que llamo "cibernética", a | | | partir | | | | | | de la cual nace, la inteligencia | | | artificial. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1946** | Es desarrollada la primera | | | computadora completamente | | | electrónica y digital | | | programable, llama ENIAC. Fue | | | desarrollada por Jonh Prespert | | | Eckert y Jonh W. | | | | | | Mauchley. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1950** | Alan Turing describe los medios | | | para determinar cuando una | | | máquina es inteligente, | | | | | | a lo que se llamo "prueba de | | | Turing". | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1955-** | El primer programa de IA, fue | | | escrito por Allen Newell, Herbert | | **1956** | Simon y Shaw JC. | | | | | | Demostró teoremas usando una | | | combinación de búsqueda, el | | | comportamiento orientado a | | | objetos, y la aplicación de las | | | normas. Se utilizó una técnica de | +-----------------------------------+-----------------------------------+ +-----------------------------------+-----------------------------------+ | | procesamiento de listas en un | | | nuevo lenguaje de programación, | | | IPL (Information Processing | | | Language), este lenguaje siempre | | | utiliza punteros entre piezas de | | | información relacionadas con la | | | memoria asociativa para imitar, y | | | atiende a la creación, | | | modificación y destrucción de | | | estructuras simbólicas que | | | interactúan sobre | | | | | | la marcha. | +===================================+===================================+ | **1956** | En el congreso de Darthmouth se | | | llegó a la definición de las | | | presuposiciones básicas del | | | núcleo teórico de la Inteligencia | | | Artificial: | | | | | | - El reconocimiento de que el | | | pensamiento puede ocurrir | | | fuera del cerebro, es decir, | | | en máquinas | | | | | | - La presuposición de que el | | | pensamiento puede ser | | | comprendido de manera formal | | | y científica | | | | | | - La presuposición de que la | | | mejor forma de entenderlo es | | | a través de | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1958** | John McCarthy introduce LISP, un | | | primer lenguaje de Inteligencia | | | Artificial. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1960** | Se inicia el estudio de las | | | estructuras sintácticas de la | | | computadora y sus relaciones | | | | | | con las estructuras sintácticas | | | del lenguaje humano. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1962** | El mundo de los primeros robots | | | industriales es comercializado | | | por una empresa de | | | | | | EE.UU. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1963** | Tom Evans, bajo la supervisión de | | | Marvin Minsky, creó el programa, | | | ANALOGY, fue diseñado para | | | resolver los problemas que | | | implicaba la asociación de | | | patrones | | | | | | geométricos. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1963** | Marvin Minisky y Seymour Paper, | | | idean el proyecto de micromundos | | | de bloques, mismo que consistía | | | en "representaciones" de | | | laboratorio de la vida real, con | | | un aditivo muy especial, el | | | sujeto que interaccionaría con la | | | realidad sería un ordenador con | | | forma de robot o de simple | | | programa. | | | | | | Se crearon programas capaces de | | | tratar con objetos geométricos | | | (SHRDLU), robots que manejaban | | | cubos (Shakey) y diferentes | | | programas que "entendían" el | | | inglés para sacar de las frases | | | una determinada información (SIR | | | y STUDENT) estos funciona | | | mediante la comparación de | | | patrones. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1965** | Edward Feigenbaum y Robert K. | | | Lindsay construyen en Stanford | | | DENDRAL, el primer sistema | | | experto. Su experiencia fue en el | | | mapeo de la estructura de los | | | productos químicos orgánicos | | | complejos a partir de datos | | | reunidos por los | | | | | | espectrómetros de masas. | +===================================+===================================+ | **1969** | Un robot móvil llamado Shakey fue | | | montado en Stanford, este podía | | | navegar en un bloque de ocho | | | habitaciones y seguir | | | instrucciones de una forma | | | simplificada en | | | | | | Inglés. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1970** | Fue desarrollado el primer | | | sistema experto comercial "XCON". | | | (Para el experto configurador), | | | desarrollado por John McDermott | | | en la Universidad Carnegie | | | Mellon. Lo desarrollado para una | | | empresa de equipamiento digital, | | | que comenzó a utilizarlo en enero | | | de 1980 para ayudar a configurar | | | los sistemas informáticos, para | | | decidir entre todas las opciones | | | disponibles para su sistema VAX. | | | Se pasó de cerca de 300 que | | | contiene normas en 1979 a más de | | | 3.000 y podría configurar más de | | | 10 | | | | | | sistemas informáticos diferentes. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1975** | La medicina se ha convertido en | | | un área importante para las | | | aplicaciones de la | | | | | | investigación en Inteligencia | | | Artificial. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **Inicios de 1980** | Una sucesión de sistemas expertos | | | fueron construidos y puestos en | | | uso por las empresas. Entre ellas | | | figuran: | | | | | | - Un torno y un analizador de | | | diagnóstico de molino en la | | | planta de GM en Saginaw | | | utilización de las | | | competencias de Charlie Amble | | | a la escucha de los problemas | | | a partir de sonidos. | | | | | | - Una prospección minera, | | | sistema experto PROSPECTOR | | | consiste en una llamada que | | | se encuentra un depósito de | | | molibdeno; un sistema de | | | Bell, que analizó los | | | problemas en las redes | | | telefónicas, y las soluciones | | | recomendadas. | | | | | | - FOLIO, un asesor de inversión | | | de cartera, y Williard, un | | | meteorólogo de tormentas de | | | gran tamaño. | | | | | | Los grupos de Inteligencia | | | Artificial se formaron en grandes | | | empresas para | +-----------------------------------+-----------------------------------+ +-----------------------------------+-----------------------------------+ | | desarrollar sistemas expertos. | | | Los capitalistas de riesgo | | | comenzaron a invertir en el | | | arranque de la IA, y también los | | | académicos se unieron a algunas | | | de estas empresas. 1986 las | | | ventas de hardware basado en IA y | | | el software fueron de \$ 425 | | | millones. Gran parte de los | | | nuevos negocios se desarrollaban | | | en hardware especializado (por | | | ejemplo, las computadoras LISP) y | | | software (por ejemplo, el soporte | | | de sistemas expertos vendido por | | | Teknowledge, IntelliCorp, e | | | Inference) para ayudar a | | | construir | | | | | | mejores y menos costosos sistemas | | | expertos. | +===================================+===================================+ | **1980** | Tres sistemas expertos se han | | | fomentado: PIP, CASNET y MYCIN; | | | el proyecto MYCIN produce | | | NeoMYCIN y ONCOCIN, sistemas | | | expertos que incorporan bases | | | jerárquicas de conocimiento; | | | paralelamente nace la ingeniería | | | del conocimiento y | | | | | | aparece XCON primer sistema | | | experto comercial. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1985** | La investigación en Inteligencia | | | Artificial comienza a enfocarse | | | hacia arquitecturas | | | | | | paralelas y metodológicas para la | | | resolución de problemas. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1987** | Los sistemas expertos basados en | | | reglas empiezan a mostrar los | | | límites de su tamaño | | | comercialmente viable. El sistema | | | experto XCON, había llegado a | | | cerca de 10.000 normas, y fue | | | cada vez más caro de mantener. | | | Los motivos de estos límites | | | incluyen: | | | | | | - Inflexibilidad de estos | | | sistemas expertos en la | | | aplicación de las normas, y | | | la visión de túnel que | | | implica su conocimiento | | | limitado, que puede dar lugar | | | a conclusiones pobres. Los | | | sistemas expertos no | | | modificaría sus conclusiones | | | lógicas si después da hechos | | | contradictorios. | | | | | | - Los sistemas expertos basados | | | en reglas no podía sacar | | | conclusiones de casos | | | similares en el pasado. Tal | | | razonamiento analógico es un | | | método común usado por los | | | seres humanos. Extracción de | | | los conocimientos de los | | | expertos que la razón | | | analógicamente y convertir | | | ese conocimiento en las | | | normas es problemática. | | | | | | | | | | | | - | +-----------------------------------+-----------------------------------+ +-----------------------------------+-----------------------------------+ | | - Los sistemas expertos no | | | pueden compartir sus | | | conocimientos entre ellos | | | porque realmente no tienen | | | ningún sentido de las | | | palabras que manipular, y las | | | mismas palabras en diferentes | | | sistemas expertos no pueden | | | utilizarse de la misma | | | manera. | | | | | | - | +===================================+===================================+ | **1990** | Se han creado empresas sobre | | | Inteligencia Artificial y el | | | modelo conexionista empieza a | | | cobrar mayor fuerza como | | | paradigma frente al modelo de | | | procesamiento simbólico, a partir | | | del Primer Congreso Internacional | | | sobre Redes Neuronales. | | | | | | Los grandes avances en todos los | | | ámbitos de la IA, con | | | manifestaciones importantes en el | | | aprendizaje de las máquinas, | | | tutoriales inteligentes, | | | razonamiento basado en casos, la | | | planificación multi-agente, la | | | programación, el razonamiento | | | incierto, minería de datos, | | | comprensión del lenguaje natural | | | y la traducción, la visión, la | | | | | | realidad virtual, juegos y otros | | | temas. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1997** | El programa de ajedrez Profundo | | | Azul gana al actual campeón | | | mundial de ajedrez, Garry | | | Kasparov, en un partido muy | | | reñido. El primer lugar oficial | | | es Robo-Copa del partido de | | | fútbol de mesa con los partidos | | | de 40 equipos de robots que | | | interactúan y | | | | | | más de 5000 espectadores | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1999** | Sony Corporation presentó el | | | AIBO, un perro robot mascota que | | | entiende 100 comandos de voz, su | | | visión del mundo es a través de | | | un ordenador, aprende y madura. | | | AIBO es un acrónimo de | | | Inteligencia Artificial robot, | | | Aibo, y también significa | | | \"amor\" o \"archivo adjunto\" en | | | japonés. | | | | | | Un sistema de inteligencia | | | artificial, Remote Agent, se le | | | da el control primario de una | | | nave espacial por primera vez. | | | Durante dos días corriendo Remote | | | Agent en el equipo a bordo de | | | Deep Space 1. El objetivo de los | | | sistemas de control consiste en | | | | | | proporcionar a un costo menor, | | | mayor control de la Tierra. En la | | | actualidad la difícil | +-----------------------------------+-----------------------------------+ +-----------------------------------+-----------------------------------+ | | tarea de control de la nave se | | | realiza por medio de un equipo de | | | ingenieros de la | | | | | | nave espacial. Compartir el | | | control a bordo con sistemas de | | | inteligencia artificial permitirá | | | a estas personas controlar más | | | las naves espaciales. | +===================================+===================================+ | **2000** | Las mascotas robot interactivas | | | (también conocido como \"juguetes | | | inteligentes\") están disponibles | | | comercialmente, haciendo realidad | | | la visión del siglo 18. | | | | | | Cynthia Breazeal en el MIT | | | publica su disertación sobre las | | | máquinas Sociable, describiendo | | | Kismet, un robot con una cara que | | | expresa emociones. | | | | | | El robot Nomad explora las | | | regiones remotas de la Antártida | | | en busca de muestras de | | | meteoritos. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **1990´s y** | Existen varias aplicaciones de la | | | Inteligencia artificial, aunque | | **2000´s** | no todas estas aplicaciones | | | funcionan tan bien como se desee, | | | pero se están mejorando | | | continuamente. Estas incluyen: | | | | | | - Mejoras en el software de | | | programación para crear | | | automáticamente una mejor | | | planificación del un | | | proyecto. | | | | | | - Avanzado software de | | | aprendizaje que funciona como | | | tutor humano en la enseñanza | | | uno-a-uno con cada | | | estudiante. | | | | | | - Programas de reconocimiento | | | de voz continua que precisa a | | | su vez la voz en texto. | | | | | | - Software para gestionar la | | | información de personas, | | | encontrar sólo los documentos | | | necesarios de inmediato, de | | | entre millones de documentos, | | | y automáticamente se resumen | | | los documentos mediante | | | sistemas de reconocimiento | | | del rostro. | | | | | | - Máquinas de lavar que se | | | ajustan automáticamente a las | | | diferentes condiciones para | | | lavar la ropa mejor. | | | | | | - Software que mejora la | | | predicción de los ingresos | | | diarios y las necesidades de | | | personal para una empresa. | | | | | | - - | +-----------------------------------+-----------------------------------+ +-----------------------------------+-----------------------------------+ | | - Compras de robots en la web. | | | | | | - Herramientas de minería de | | | datos, E-mail y filtros. | | | | | | - Los sistemas automatizados de | | | asesoramiento que | | | personalizan sus respuestas. | | | | | | Muchos comercializadores de | | | dichos productos y servicios no | | | están identificando el uso de la | | | inteligencia artificial en sus | | | productos y servicios. | | | Probablemente no lo están | | | haciendo así porque | | | \"inteligencia artificial\" no se | | | percibe al vender, mientras | | | | | | que brinda soluciones | | | inteligentes para el problema de | | | un cliente. | +===================================+===================================+ | **2002** | iRobot, fundada por | | | investigadores de la MIT | | | Laboratorio de Inteligencia | | | Artificial, | | | | | | presenta Roomba, una aspiradora | | | robot de limpieza. Para el año | | | 2006, dos millones se habían | | | vendido. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **2004** | La Defense Advanced Projects | | | Agency (DARPA), la organización | | | central de investigación del | | | Departamento de Defensa de | | | Estados Unidos, patrocinó el | | | primer DARPA Grand Challenge, un | | | concurso de autónomos (sin | | | conductor) de los vehículos. | | | | | | En julio, investigadores de la | | | Universidad Californiana de | | | Pasadena, en Estados Unidos, | | | consiguieron registrar las | | | señales que emiten las neuronas | | | relacionadas con la planificación | | | de los movimientos del cuerpo en | | | monos, y decodificarlas usando un | | | | | | ordenador. | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **2006** | El 26 de enero de 2006, Sony | | | anunció que dejaría el AIBO | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **2009** | En Febrero de 2009, desarrollaron | | | un sistema que permite registrar | | | el estado emocional de niños | | | autistas. Nilanjan Sarkar (uno de | | | sus creadores). En Marzo de 2009, | | | Investigadores de la Universidad | | | de Brown, en Estados Unidos, | | | crearon un robot que puede seguir | | | y obedecer los gestos humanos en | | | cualquier entorno, en exteriores | | | e interiores. Y a principios de | | | Julio de 2009, se creaba un robot | | | con una capacidad de visión casi | | | humana (semejante descubrimiento | | | podría pronto impulsar | | | | | | la creación de máquinas capaces | | | de moverse en espacios | | | abarrotados). | +-----------------------------------+-----------------------------------+ | **2024** | Novena Conferencia Internacional | | | Mexicana de la Inteligencia | | | Artificial, celebrada | +-----------------------------------+-----------------------------------+ +-----------------------------------+-----------------------------------+ | | en Pachuca, México; en esta se | | | cubrieron todas las áreas de la | | | IA, tales como: ( Sistemas | | | Expertos y sistemas basados en | | | conocimiento, Representación del | | | Conocimiento y Gestión de | | | adquisición del conocimiento | | | multiagente de Sistemas | | | Distribuidos y AI, Organizaciones | | | Inteligentes ,Procesamiento del | | | Lenguaje Natural | | | | | | ,Interfaces inteligentes: | | | Multimedia, Realidad Virtual, | | | visión por Computador y | | | Procesamiento de Imágenes, Redes | | | Neuronales, Algoritmos Genéticos, | | | Lógica Difusa, Aprendizaje | | | Automático, Reconocimiento de | | | formas, Revisión de creencias, | | | Razonamiento cualitativo, | | | Incertidumbre y Razonamiento | | | Probabilístico, Razonamiento | | | Basado en Modelo, Razonamiento | | | no-monotónico, Razonamiento de | | | Sentido Común, Razonamiento | | | Basado en asuntos temporales y | | | razonamiento espacial, | | | Programación con Restricciones, | | | Lógica de Programación, | | | Automatizado de Teorema Proving, | | | Robótica, Planificación y | | | Programación, Sistemas | | | Inteligentes Híbridos, | | | Bioinformática y Medicina | | | Aplicaciones, Cuestiones | | | metodológicas y | | | | | | filosóficas de la gripe aviar, | | | Sistemas Tutoriales Inteligentes, | | | Minería de datos) | +-----------------------------------+-----------------------------------+ **¿Cómo funciona la IA?** La IA se basa en algoritmos y modelos matemáticos que permiten a las máquinas procesar grandes cantidades de datos y aprender de ellos. A través del aprendizaje automático, las máquinas pueden identificar patrones, hacer predicciones y mejorar su desempeño con el tiempo.   **¿Por qué es importante la IA?** Algunas tecnologías con inteligencia existen desde hace más de 50 años, pero los avances en la potencia informática, la disponibilidad de enormes cantidades de datos y nuevos algoritmos han permitido que se den grandes avances de IA en los últimos años. La inteligencia artificial tiene un papel central en la transformación digital de la sociedad y ha pasado a ser una prioridad de la UE. Se espera que sus aplicaciones futuras impliquen grandes cambios, pero la IA ya está presente en nuestras vidas. **Tipos de Inteligencia Artificial** Existen diferentes tipos de inteligencia artificial, cada uno con sus propias características y aplicaciones: - **Inteligencia Artificial Estrecha (ANI):** También conocida como IA débil, está diseñada para realizar tareas específicas, como el reconocimiento facial, la traducción automática o la conducción de vehículos autónomos. Es la forma más común de IA en la actualidad. - **Inteligencia Artificial General (AGI):** Se refiere a una IA hipotética que poseería una inteligencia comparable a la humana, capaz de comprender, aprender y aplicar el conocimiento en cualquier tarea intelectual que un humano pueda realizar. - **Superinteligencia Artificial**: Es una IA hipotética que superaría la inteligencia humana en todos los aspectos, incluyendo la creatividad, la resolución de problemas y la capacidad de adaptación. **Aplicaciones de la Inteligencia Artificial** La IA está transformando diversos sectores de la sociedad: - **Salud**: Diagnóstico de enfermedades, desarrollo de nuevos medicamentos, asistencia personalizada a pacientes. - **Finanzas:** Detección de fraudes, gestión de inversiones, asesoramiento financiero. - **Industria:** Automatización de procesos, optimización de la cadena de suministro, mantenimiento predictivo. - **Transporte**: Vehículos autónomos, gestión del tráfico aéreo. - **Entretenimiento**: Juegos de video, creación de contenido, recomendaciones personalizadas. **Ejemplos de IA en nuestra vida diaria** - Asistentes virtuales: Siri, Alexa, Google Assistant. - Motores de búsqueda: Google, Bing. - Redes sociales: Algoritmos de recomendación. - Coches autónomos: Tesla, Waymo. - Reconocimiento facial: Desbloqueo de teléfonos móviles, sistemas de seguridad. - Desafíos y Ética **Las Implicaciones de la Inteligencia Artificial en el Futuro del Trabajo** La inteligencia artificial está revolucionando la forma en que trabajamos y vivimos. Su impacto en el futuro del trabajo es innegable y plantea tanto oportunidades como desafíos. **Oportunidades que presenta la IA:** - Automatización de tareas repetitivas: La IA puede encargarse de tareas rutinarias y monótonas, liberando a los trabajadores para que se enfoquen en actividades que requieran creatividad y pensamiento crítico. - Aumento de la productividad: Al automatizar procesos y analizar grandes cantidades de datos, la IA puede aumentar significativamente la productividad y la eficiencia en diversos sectores. - Creación de nuevos empleos: La IA generará nuevas demandas de habilidades y dará lugar a la creación de nuevos puestos de trabajo relacionados con el desarrollo, implementación y mantenimiento de sistemas de IA. - Personalización: La IA permite ofrecer productos y servicios altamente personalizados, lo que puede mejorar la experiencia del cliente y generar nuevas oportunidades de negocio. [Desafíos que plantea la IA:] - Desempleo: La automatización de tareas puede llevar a la pérdida de empleos, especialmente en aquellos sectores donde las tareas son altamente repetitivas y pueden ser fácilmente automatizadas. - Brecha digital: La adopción de la IA puede aumentar la brecha digital entre aquellos que tienen acceso a la tecnología y aquellos que no. - Sesgos algorítmicos: Los sistemas de IA pueden perpetuar y amplificar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que puede tener consecuencias discriminatorias. - Seguridad y privacidad: El uso de la IA plantea preocupaciones sobre la seguridad de los datos y la privacidad de las personas. [¿Cómo prepararse para el futuro del trabajo con IA?] Para aprovechar las oportunidades que ofrece la IA y mitigar sus riesgos, es fundamental: - Adquirir nuevas habilidades: Es necesario desarrollar habilidades complementarias a la IA, como el pensamiento crítico, la creatividad, la resolución de problemas complejos y la capacidad de trabajar en equipo. - Continuar aprendiendo a lo largo de la vida: El mundo laboral está en constante evolución, por lo que es esencial mantenerse actualizado y adquirir nuevas habilidades a lo largo de la vida. - Fomentar la educación y la formación: Es necesario invertir en educación y formación para preparar a la fuerza laboral para los nuevos desafíos y oportunidades que plantea la IA. - Regular la IA de manera ética: Es importante establecer marcos regulatorios que garanticen el uso ético y responsable de la IA. La inteligencia artificial está transformando la forma en que las empresas operan y compiten. Aquí te presento algunos ejemplos destacados de compañías que están utilizando la IA de manera innovadora: [Gigantes Tecnológicos Pioneros] - Google: Además de su motor de búsqueda, Google utiliza IA en una amplia gama de productos y servicios, desde el asistente de voz Google Assistant hasta la conducción autónoma con Waymo. - Amazon: La IA es fundamental en las operaciones de Amazon, desde la recomendación de productos en línea hasta la optimización de la cadena de suministro y el desarrollo de asistentes virtuales como Alexa. - Microsoft: Azure, la plataforma en la nube de Microsoft, ofrece una amplia gama de servicios de IA, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. [Innovación en Diversos Sectores] - Tesla: La empresa de Elon Musk utiliza la IA para mejorar continuamente el rendimiento de sus vehículos eléctricos, desde la conducción autónoma hasta la optimización de la batería. - Netflix: La IA es clave para personalizar las recomendaciones de contenido a cada usuario, lo que ha convertido a Netflix en uno de los servicios de streaming más populares del mundo. - Spotify: Al igual que Netflix, Spotify utiliza algoritmos de IA para recomendar música a sus usuarios en función de sus gustos y preferencias. - IBM: Con su plataforma Watson, IBM ofrece soluciones de IA para una amplia gama de industrias, desde la salud hasta la banca. - Uber: La IA juega un papel fundamental en la optimización de las rutas de los conductores, la estimación de los tiempos de espera y la detección de fraudes. [Casos de Uso Específicos] - Salud: Empresas como Babylon Health utilizan la IA para el diagnóstico temprano de enfermedades y la creación de planes de tratamiento personalizados. - Retail: Empresas como Walmart y Amazon utilizan la IA para optimizar la gestión de inventario, personalizar las ofertas y mejorar la experiencia de compra en línea. - Finanzas: Los bancos utilizan la IA para detectar fraudes, evaluar el riesgo crediticio y ofrecer asesoramiento financiero personalizado. **¿Qué aplicaciones tiene la IA en el campo de la medicina?** La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el campo de la medicina, ofreciendo una amplia gama de aplicaciones que prometen mejorar la atención al paciente y la eficiencia de los sistemas de salud. A continuación, te presento algunas de las aplicaciones más destacadas: *Diagnóstico y detección temprana de enfermedades:* - **Análisis de imágenes médicas**: La IA puede analizar radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas con mayor precisión y rapidez que un humano, lo que permite detectar enfermedades en etapas tempranas. - **Diagnóstico asistido:** Los algoritmos de IA pueden ayudar a los médicos a identificar patrones en grandes conjuntos de datos, lo que facilita la identificación de enfermedades raras o complejas. - **Detección de enfermedades crónicas**: La IA puede analizar datos de pacientes para identificar patrones que indiquen un mayor riesgo de desarrollar enfermedades crónicas como la diabetes o el cáncer. Desarrollo de nuevos tratamientos y medicamentos - **Descubrimiento de fármacos**: La IA acelera el proceso de descubrimiento de nuevos fármacos al analizar grandes bases de datos de compuestos químicos y predecir su eficacia. - **Diseño de ensayos clínicos**: La IA puede optimizar el diseño de ensayos clínicos, reduciendo el tiempo y los costos asociados. - **Medicina personalizada**: La IA permite desarrollar tratamientos personalizados para cada paciente, basados en su perfil genético y otros datos clínicos. [Gestión de la salud y atención al paciente] - **Monitoreo remoto de pacientes**: Los dispositivos médicos conectados a internet y la IA permiten a los médicos monitorear a distancia a pacientes crónicos, lo que mejora la calidad de vida y reduce las hospitalizaciones. - **Chatbots** y asistentes virtuales: Los chatbots pueden responder a preguntas de los pacientes, programar citas y proporcionar información sobre enfermedades. - **Optimización de procesos clínicos**: La IA puede automatizar tareas administrativas, mejorar la eficiencia de los hospitales y reducir errores médicos. [Otros usos] - Robótica quirúrgica: La IA permite desarrollar robots quirúrgicos más precisos y seguros. - Formación de médicos: La IA puede crear simulaciones realistas para entrenar a futuros médicos. - Epidemiología: La IA puede analizar datos epidemiológicos para predecir brotes de enfermedades y desarrollar estrategias de prevención. **Dilemas éticos y legales** En los ámbitos ético y legal se debaten las asignaciones de responsabilidades y obligaciones en situaciones donde intervienen sistemas inteligentes. Por ejemplo, si un automóvil autónomo atropella a un peatón, la responsabilidad del acto podría recaer en el dueño del vehículo; pero también debe reconocerse que éste no tiene un control completo del automóvil y la responsabilidad también podría recaer en el dueño intelectual de la IA: la compañía que la desarrolló originalmente. Es por esto por lo que los modelos de caja negra, como las redes neuronales, podrían generar situaciones ambiguas y reacciones negativas si no logran funcionar de manera transparente. En consecuencia, los desarrolladores de sistemas inteligentes tienen la responsabilidad de cumplir con estándares internacionales que aseguren la transparencia y la confiabilidad. Los sistemas inteligentes pueden aprender prejuicios des- de los mismos datos. Un ejemplo es el de experimentos en procesamiento automático del lenguaje, que muestran cómo los sistemas aprenden a asociar la palabra mujer con profesiones más cercanas a las humanidades y al hogar, mientras que a la palabra hombre, la relacionan con profesiones con un mayor componente matemático. Otro caso ilustrativo es el de Tay, un bot para Twitter desarrollado por Microsoft (un bot es un programa que ejecuta tareas en internet), capaz de interaccionar automáticamente con usuarios y aprender de ellos. En pocas horas, Tay aprendió expresiones racistas, xenofóbicas, misóginas y fascistas y tuvo que ser bloqueado de la red social. Sin un modelo transparente, es muy difícil hacer valer condiciones sociales con estas tecnologías, como el respeto hacia otros usuarios. Para prevenir que los sistemas hereden tantos prejuicios y que a su vez representen al grueso de la población, se hacen esfuerzos para que exista igualdad de género en los desarrolladores. En 2015, menos del 1% de las mujeres del mundo decidían estudiar esta disciplina, pero ocupaban en promedio el 25% de los puestos del área de computación a nivel mundial.47,48 Esto es alentador, pero aún hay mucho por avanzar y diferentes organizaciones como Google, Women Who Code, Girls in Tech y Netflix tienen programas y financían o han abierto agrupaciones asociadas en México. También hay esfuerzos hacia el balance de género en el CONA- CYT, la Academia Mexicana de Ciencias, la UNAM y muchas otras instituciones. **Conclusiones** El desarrollo de la IA se ha acelerado gracias a los incentivos tecnológicos, financieros y humanos actuales. Existen avances importantes de las tecnologías inteligentes en ámbitos como agricultura, manufactura, medicina, educación, vehículos autónomos y entretenimiento. Además, sus implicaciones de carácter social, económico, ético y legal son temas de reflexión y debate alrededor del mundo. La demanda de recursos humanos especializados con un entrenamiento técnico mayor va en aumento. Esto incluye tanto a los informáticos y científicos capaces de desarrollar nueva tecnología inteligente, como a otros profesionistas (médicos, administrativos, ingenieros, entre otros) capaces de utilizarlos en sus propias ramas. El uso de sistemas inteligentes también reducirá la oferta de plazas para algunas labores, en especial aquellas con un mayor componente de habilidades manuales. Estos empleos se encuentran concentrados en países en vías de desarrollo. Por otro lado, los países desarrollados que contratan esta mano de obra en el extranjero tienden a reemplazarla por sistemas inteligentes dentro de su propio territorio. En el aspecto ético, destacan los requisitos que deben tener los sistemas con el fin de prevenir prejuicios y reacciones negativas en la sociedad. En particular, la transparencia y la confiabilidad juegan un papel crucial. Asimismo, el acceso equitativo de mujeres y hombres ha sido impulsado por algunos de los actores con mayor injerencia en el campo, especialmente en América Latina. Esto puede fomentar que los sistemas cuenten con una visión menos sesgada y más representativa del grueso de la población. Por último, el futuro de la IA concierne también al de sus interacciones con otras áreas del conocimiento y otras tecnologías. En particular, el cómputo cognitivo se beneficiará de los avances en el entendimiento del funcionamiento del cerebro humano y las neurociencias, así como del desarrollo de procesadores, sistemas de almacenamiento de datos y los ambientes de realidad virtual y realidad aumentada. **[RECURSOS]** **Bing** [[https://www.bing.com/search?q=Bing%20AI&showconv=1&form=MA13FV]](https://www.bing.com/search?q=Bing%20AI&showconv=1&form=MA13FV) **Bard** [[https://bard.google.com/chat]](https://bard.google.com/chat) **ChatGPT** [[https://chat.openai.com/]](https://chat.openai.com/) **WonderCraft** [[https://app.wondercraft.ai/podcasts/create]](https://app.wondercraft.ai/podcasts/create) **Summarize** [[summarize.tech: AI-powered video summaries]](https://www.summarize.tech/) **DeepL General** [[https://www.deepl.com/translator]](https://www.deepl.com/translator) **Grammarly** [[https://app.grammarly.com/]](https://app.grammarly.com/) **Consensus** [https://consensus.app/] **Mónica (plugin de navegador)** [[https://monica.im/]](https://monica.im/) **HappyScribe** [[https://www.happyscribe.com/]](https://www.happyscribe.com/) **Humata** [[https://www.humata.ai/]](https://www.humata.ai/) **TutorAI** [[https://www.tutorai.me/]](https://www.tutorai.me/) **AI tools** [[https://aitools.fyi/]](https://aitools.fyi/) **Futurpedia** [[https://www.futurepedia.io/]](https://www.futurepedia.io/) **Todo Inteligencia artificial** [[https://todointeligenciaartificial.com/]](https://todointeligenciaartificial.com/)