El avance de la tecnología en el último siglo ha sido verdaderamente espectacular. Hace poco más de cien años que el ser humano puedo volar, y hoy día ya estamos explorando Marte. Los avances que están por llegar serán, sin duda, impresionantes, pero no todo será positivo. Por eso, es importante conocer la inteligencia artificial.

1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA BOLIVARIANA
UNEFA NÚCLEO ARAGUA - EXT. SAN CASIMIRO
Inteligencia Artificial
7 Semestre Ingeniería en Sistema
UNIDAD 1. NOCIONES FUNDAMENTALES
DE INTELIGENCIAARTIFICIAL.
PROFESORA: ALUMNO:
Laura Carruido José Osorio
C.I. 29683675
Venezuela, 25 DE NOVIEMBRE DEL 2021.

2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Es el campo científico de la informática que se
centra en la creación de programas y mecanismos
que pueden mostrar comportamientos considerados
inteligentes. En otras palabras, la IA es el concepto
según el cual “las máquinas piensan como seres humanos”.
Normalmente, un sistema de IA es capaz de analizar datos en grandes
cantidades (big data), identificar patrones y tendencias y, por lo tanto,
formular predicciones de forma automática, con rapidez y precisión.
Para nosotros lo importante es que la IA permita que nuestras experiencias
cotidianas sean más inteligentes. ¿Cómo? Al integrar análisis
predictivos (hablaremos sobre esto más adelante) y otras técnicas de IA en
aplicaciones que utilizamos diariamente.
“La única manera de asegurarse
de que no pierda su trabajo con
la llegada de la IA, es hacer algo
que la IA no puede hacer, y lo
único que la inteligencia artificial
no puede hacer, pero un humano
puede, es ser original. Por lo
tanto, hacer algo original y

3. ANTECEDENTES
La mayoría de nosotros tenemos
un concepto de la Inteligencia
artificial alimentado por las
películas de Hollywood.
Exterminadores, robots con crisis
existenciales y píldoras rojas y
azules. De hecho, la IA ha estado
en nuestra imaginación y en
nuestros laboratorios desde
1956, cuando un grupo de
científicos inició el proyecto de
investigación “Inteligencia
artificial” en Dartmouth College
en los Estados Unidos. El término
se acuñó primero ahí y, desde
entonces, hemos presenciado
una montaña rusa de avances
(“¡Vaya! ¿Cómo sabe Amazon
que quiero este libro?”), así como
frustraciones (“esta traducción es
completamente errónea”).
Al inicio del proyecto, el objetivo
era que la inteligencia humana
pudiera ser descrita de forma tan
precisa que una máquina fuera
capaz de simularla. Este
concepto también fue conocido
como “IA genérica” y fue esta la
idea que alimentó la (asombrosa)
ficción que nos daría
entretenimiento ilimitado.
Sin embargo, la IA derivó en
campos específicos. Con el paso
del tiempo, la ciencia evolucionó
hacia áreas de conocimiento
específicas, y fue entonces que
la IA comenzó a generar
resultados significativos en
nuestras vidas. Fue una
combinación entre el
reconocimiento de imagen, el
procesamiento de lenguaje, las
redes neuronales y la mecánica
automotriz lo que hizo posible un
vehículo autónomo. En
ocasiones, el mercado se refiere
a este tipo de avances como “IA
débil”.

4. ÁREAS DE ESTUDIO DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Áreas de
estudio de la
Inteligencia
Artificial
Machine
Learning
Servicios
Cognitivos
Asistentes
Virtuales
Computer
Vision
Salud y
Biotecnología
Educación
Servicios
Financieros

5. TÉCNICAS DE ESTUDIO DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL MACHINE LEARNING O
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Es la rama de la ciencia que busca
el desarrollo de técnicas de
inteligencia artificial que permitan a
los ordenadores aprender por sí
mismos.
FUZZY LOGIC O
LÓGICA DIFUSA
Conocida como lógica heurística.
Esta técnica incide en lo relativo de
un escenario observado como
posición diferencial. Es un tipo de
lógica que toma dos valores al
azar, contextualizados y
relacionados entre sí.
VIDA ARTIFICIAL
Consiste en el estudio de la vida y
de los entornos artificiales que
muestran cualidades propias de los
seres vivos en entornos de
simulación.
SISTEMAS EXPERTOS
Consiste en el estudio de la vida y
de los entornos artificiales que
muestran cualidades propias de los
seres vivos en entornos de
simulación.
DATA MINING O MINERÍA DE DATOS
Consiste en la extracción
discriminada de información que se
encuentra implícita en los datos
manejados.
REDES BAYESIANAS
Conocidas como redes de creencia, estas
redes son un modelo probabilístico
multivariado, que relaciona un conjunto de
variables de tipo aleatorio usando un grafo
dirigido para indicar una influencia casual
de manera explícita.
INGENIERÍA DEL
CONOCIMIENTO
Consiste en generar un nuevo conocimiento
que no existía previamente. Se hace a partir
de la información que se contiene en bases
de datos de documentos y mediante el
cruce de contenido de los archivos.
REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Estas redes son un paradigma del
aprendizaje y los procesamientos
automáticos, inspirado todo ello en
el modo en que funciona el sistema
nervioso de los animales.

6. HEURÍSTICA
Se conoce como heurística al conjunto de técnicas o
métodos para resolver un problema. La heurística es
vista como el arte de inventar por parte de los seres
humanos, con la intención de procurar estrategias,
métodos, criterios, que permitan resolver problemas a
través de la creatividad, pensamiento divergente o
lateral. También, se afirma que la heurística se basa
en la experiencia propia del individuo, y en la de otros
para encontrar la solución más viable al problema. Por
ejemplo, la heurística puede ser vista como una teoría
que estimula el pensamiento del individuo encargado
de analizar todos los materiales recopilados durante
una investigación. En este sentido, se puede afirmar
que se relaciona con la toma de decisiones a fin de
solucionar un problema, sin asegurar que la opción
tomada sea la más idónea. Ahora bien, la heurística
como disciplina científica, y en su sentido más amplio
puede ser aplicada a cualquier ciencia con la finalidad
de elaborar medios, principios, reglas o estrategias
como ayuda para lograr encontrar la solución más
eficaz y eficiente al problema que analiza el individuo.

7. INTELIGENCIAARTIFICIAL VS. INTELIGENCIA HUMANA
La inteligencia humana es mejor en
la multitarea y puede incorporar
elementos emocionales,
interacción humana, así como la
autoconciencia en el proceso
cognitivo. Este último se
caracteriza por ser altamente
complejo como la formación de
conceptos, la comprensión, la toma
de decisiones, la comunicación y la
resolución de problemas. También
está marcadamente influenciado
por factores subjetivos como la
motivación.
La inteligencia humana se mide
comúnmente a través de pruebas
de coeficiente intelectual que
generalmente cubren la memoria
de trabajo, la comprensión verbal,
la velocidad de procesamiento y el
razonamiento perceptivo.
En comparación con los humanos,
las computadoras pueden procesar
más información a un ritmo más
rápido. Por ejemplo, si la mente
humana puede resolver un
problema de matemáticas en cinco
minutos, la IA puede resolver diez
problemas en un minuto.
La IA es muy objetiva en la toma
de decisiones, ya que analiza con
base en datos puramente
recopilados. Sin embargo, las
decisiones de los humanos pueden
estar influenciadas por elementos
subjetivos que no se basan sólo en
cifras. Otra diferencia puede ser
que la inteligencia artificial a
menudo produce resultados
precisos, ya que operan en función
de un conjunto de reglas
programadas. En cuanto a la
inteligencia humana, generalmente
hay un espacio para el “error
humano”, ya que ciertos detalles
pueden perderse en un momento u
otro. El cerebro humano usa
alrededor de 25 vatios, mientras
que las computadoras modernas
generalmente sólo usan 2 vatios.
La inteligencia artificial todavía está
trabajando en su capacidad de
autoconciencia, mientras que los
humanos se vuelven naturalmente
conscientes de sí mismos y se
esfuerzan por establecer sus
identidades a medida que
maduran.