1. BEATRIZ HELENA LUGO
Presentado a : Jhony Mera.
TECNOLOGIA EN SISTEMAS
EMPRESARIALES DE
INFORMACION
INSTITUTO UNIVERSITARIO
TECNOLOGICO DE
COMFACAUCA
UNICOMFACAUCA

2. Los Entornos Personales de Aprendizaje (PLE, por sus siglas en Inglés de Personal
Learning Environment) son sistemas que ayudan a los estudiantes a tomar el control
y gestión de su propio aprendizaje. Esto incluye el apoyo a los estudiantes a
Fijar sus propios objetivos de aprendizaje
Gestionar su aprendizaje, la gestión de los contenidos y procesos
Comunicarse con otros en el proceso de aprendizaje
y lograr así los objetivos de aprendizaje. El PLE se basa en 3 características que son:
Fuentes de información.
Modificación o Reflexión
Con quien aprendo.
Un PLE puede estar compuesto de uno o varios subsistemas: así, puede tratarse de
una aplicación de escritorio o bienestar compuestos por uno o más servicios web.
Conceptos importantes en un PLE incluyen la integración de los episodios de
aprendizaje formales e informales en una experiencia única, el uso de redes sociales
que pueden cruzar las fronteras institucionales y la utilización de protocolos de red
(Peer-to-Peer, servicios web, sindicación de contenidos) para conectar una serie de
recursos y sistemas dentro de un espacio gestionado personalmente.

3. La inteligencia artificial es considerada una rama de la computación
y relaciona un fenómeno natural con una analogía artificial a través
de programas de computador. La inteligencia artificial puede ser
tomada como ciencia si se enfoca hacia la elaboración de programas
basados en comparaciones con la eficiencia del hombre,
contribuyendo a un mayor entendimiento del conocimiento
humano. Si por otro lado es tomada como ingeniería, basada en una
relación deseable de entrada-salida para sintetizar un programa de
computador. "El resultado es un programa de alta eficiencia que
funciona como una poderosa herramienta para quien la utiliza."
A través de la inteligencia artificial se han desarrollado los sistemas
expertos que pueden imitar la capacidad mental del hombre y
relacionan reglas de sintaxis del lenguaje hablado y escrito sobre la
base de la experiencia, para luego hacer juicios acerca de un
problema, cuya solución se logra con mejores juicios y más
rápidamente que el ser humano. En la medicina tiene gran utilidad
al acertar el 85 % de los casos de diagnóstico.

4. Stuart Russell y Peter Norvig diferencian estos tipos de la inteligencia
artificial:
Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de
emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales
artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con
procesos de pensamiento humano, actividades como la Toma de
decisiones, resolución de problemas, aprendizaje.
Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar
como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo
la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen
tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.
Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica
(idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del
ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los
cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.
Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular
de forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes
inteligentes. Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.

5. Escuelas de pensamiento.
La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:
La inteligencia artificial convencional
La inteligencia computacional
Inteligencia artificial convencional
Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del
comportamiento humano ante diferentes problemas:
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: que tienen autonomía y pueden 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 la actividad.
Inteligencia artificial computacional
Artículo principal: Inteligencia Computacional.
La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva) implica desarrollo
o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas
conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.

6. El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando, y
teniendo en cuenta un punto de vista científico, podríamos englobar a
esta ciencia como la encargada de imitar una persona, y no su cuerpo,
sino imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes en el humano
o inventadas sobre el desarrollo de una máquina inteligente.
A veces, aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se piensa en
máquinas inteligentes sin sentimientos, que «obstaculizan» encontrar
la mejor solución a un problema dado. Muchos pensamos en
dispositivos artificiales capaces de concluir miles de premisas a partir
de otras premisas dadas, sin que ningún tipo de emoción tenga la
opción de obstaculizar dicha labor.
En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes.
Capaces de tomar decisiones «acertadas».
Aunque, por el momento, la mayoría de los investigadores en el
ámbito de la Inteligencia Artificial se centran sólo en el aspecto
racional, muchos de ellos consideran seriamente la posibilidad de
incorporar componentes «emotivos» como indicadores de estado, a
fin de aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes.
3

7. Las principales críticas a la inteligencia artificial tienen que
ver con su capacidad de imitar por completo a un ser
humano. Estas críticas ignoran que ningún humano
individual tiene capacidad para resolver todo tipo de
problemas, y autores como Howard Gardner han propuesto
que existen inteligencias múltiples. Un sistema de
inteligencia artificial debería resolver problemas. Por lo tanto
es fundamental en su diseño la delimitación de los tipos de
problemas que resolverá y las estrategias y algoritmos que
utilizará para encontrar la solución.
En los humanos la capacidad de resolver problemas tiene
dos aspectos: los aspectos innatos y los aspectos aprendidos.
Los aspectos innatos permiten por ejemplo almacenar y
recuperar información en la memoria y los aspectos
aprendidos el saber resolver un problema matemático
mediante el algoritmo adecuado. Del mismo modo que un
humano debe disponer de herramientas que le permitan
solucionar ciertos problemas, los sistemas artificiales deben
ser programados de modo tal que puedan resolver ciertos
problemas 4

8. Interfaz de usuario:
http://es.wikipedia.org/wiki/Interfaz_de_usuario
Visión artificial:
http://es.wikipedia.org/wiki/Visi%C3%B3n_artificial
Smart process management
http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Smart_process_
management&action=edit&redlink=1

10. Lingüística computacional
Minería de datos (Data Mining)
Industriales.
Medicina
Mundos virtuales
Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)
Robótica
Mecatrónica
Sistemas de apoyo a la decisión
Videojuegos
Prototipos informáticos
Análisis de sistemas dinámicos.
Smart Process Management
Simulación de multitudes

11. Jeff Hawkins: (1 junio de 1957, Long Island, Nueva York) ingeniero
informático inventor del Palm Pilot y del teléfono inteligente Treo, fundador
de las empresas Palm y Handspring.
John McCarthy: fue el responsable de introducir el término “inteligencia
artificial”, concepto que acuñó en la Conferencia de Dartmouth en 1956.
Marvin Minsky: cofundador del laboratorio de inteligencia
artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts o MIT.
Judea Pearl: es un informático y filósofo, más conocido por desarrollar la
aproximación probabilística a la inteligencia artificial, en particular utilizando
las Redes Bayesianas.
Alan Turing: discípulo de John Von Neumann, diseñó el Test de Turing que
debería utilizarse para comprender si una máquina lógica es inteligente o
no.

12. Inteligencia artificial, la película de Steven Spielberg.
¿Sueñan los androides con ovejas eléctricas?, y su adaptación al
cine Blade Runner. Comienza con la aplicación del Test de Turing.
Ghost in the Shell, anime, películas y serie
The Matrix, la trilogía
Resident Evil, la saga
2001: Una odisea espacial, novela y película
Cortana
Code Lyoko
Vida y Obra de Multivac, Isaac Asimov
Yo, robot, Isaac Asimov
El hombre bicentenario, Isaac Asimov
En Metal Gear Solid 2, Los Patriots los controla una IA
Mass Effect

13. sites.google.com/site/mipleanapergar/-como-comenzar-a-
crear-tu-ple PRIMERO PASOS PARA CREAR UN PLE
http://es.wikipedia.org/wiki/Test_de_Turing
1) http://es.wikipedia.org/wiki/Ling%C3%BC%C3%ADstica
_computacional
2) http://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_datos
3) http://es.wikipedia.org/wiki/Industriales
4) http://es.wikipedia.org/wiki/Medicina
5) http://es.wikipedia.org/wiki/Mundos_virtuales
6) http://es.wikipedia.org/wiki/Procesamiento_de_lenguaj
e_natural
7) http://es.wikipedia.org/wiki/Rob%C3%B3tica
8) http://es.wikipedia.org/wiki/Mecatr%C3%B3nica
9) http://es.wikipedia.org/wiki/Simulaci%C3%B3n_de_mul
titudes
http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artifi
cial_(pel%C3%ADcula)