Este documento habla sobre inteligencia artificial. Explica que la inteligencia artificial es la habilidad de una máquina para demostrar capacidades humanas como razonamiento, aprendizaje y creatividad. También discute los tipos de datos usados en análisis de inteligencia artificial y las ventajas e inconvenientes de la inteligencia artificial.

1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
NOMBRE: Dayana Mantilla Torrico
FECHA: 07-01-2022
CURSO: 4º semestre vespertino
Oruro-Bolivia

2. Resumen.
Este blog es de la inteligencia artificial y la referencia que hace la misma y que la
usan para poder realizar proyectos laborales y que la misma dio un fuerte impacto
a las empresas, la 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.
Introducción.
Una frase muy conocida que se escucha con frecuencia en la comunidad
tecnológica es que «los datos son el nuevo petróleo», cita célebre que se atribuye
originalmente al matemático británico Clive Humby. Hoy día, las empresas más
poderosas del mundo son a menudo las que tienen acceso a grandes cantidades
de datos. Pero cabe destacar también que no es sólo el volumen de éstos lo que
importa en los negocios, sino también la calidad. Sin embargo, personalmente, yo
diría que los datos son incluso mejores que el petróleo. En los años en los que
éste era uno de los productos básicos más valiosos del mundo, sólo pocas
empresas podían disfrutar de sus beneficios. No obstante, hoy día, debido a que
casi cualquier persona puede aprender los principios básicos de la IA y el
aprendizaje automático, usar estas habilidades para crear herramientas valiosas y
tener acceso a fuentes de datos gratuitos online con facilidad supone un nuevo
escenario en el que todos podrán beneficiarse de ello. Inteligencia artificial.
Acceso a los datos En el mundo moderno, tenemos una gran cantidad de datos
disponibles para su uso. Por el contrario, hace treinta años, no había tanta
información sobre atención médica, tráfico, finanzas y otras industrias de
importancia, por lo que era imposible encontrar soluciones basadas en la
inteligencia artificial para problemas básicos en esas áreas. Lógicamente, es de
suponer que las tecnologías que tenemos ahora serán aún más poderosas dentro
de diez años, a medida que haya mayor acceso a los datos. Un ejemplo de ello es
el desarrollo que estamos viendo en los vehículos autónomos y las ciudades
inteligentes interconectadas. El componente subyacente que hace que esto sea
posible es el volumen de datos que pueden recopilarse y analizarse para mejorar
el rendimiento de los sistemas de IA. Tipos de datos El análisis de datos se basa
generalmente en dos tipos de información: datos estructurados y datos no
estructurados. Para comprender realmente los sistemas de inteligencia artificial, es
importante reconocer las diferencias entre estos dos tipos de datos.
Tradicionalmente, los datos estructurados se han utilizado con más frecuencia que
los no estructurados. Los primeros incluyen la introducción de información, como
valores numéricos, fechas, monedas o direcciones; los segundos contienen tipos
de datos que son más complicados de analizar, como textos, imágenes y vídeos.
Sin embargo, el desarrollo de la inteligencia artificial ha hecho posible examinar
más datos no estructurados y los resultados pueden utilizarse para hacer
recomendaciones y predicciones.

3. Objetivo.
z Intentar delimitar el concepto de “Inteligencia Artificial”
z Hacer una breve reseña histórica
z Describir los problemas computacionales que plantea
z Panorámica de los logros y los fracasos.
z Breve introducción a la “Computación blanda” (soft)
y Las redes neuronales artificiales.
y La Lógica Borrosa
y Los Algoritmos Genéticos.
Características principales.
1. Eliminación de tareas monótonas. Implica que un sistema de inteligencia
artificial continúe haciendo la tarea tal y como se le ordenó, sin importar las veces
que deba hacerlo
2. Manejo de una gran cantidad de datos
3. Imitación de la cognición humana
4. Son futuristas.
Marco teórico.
La inteligencia artificial tiene dos enfoques un enfoque científico y otro aplicado al
área de la ingeniería. El enfoque científico es útil para los psicólogos, biológicos,
filósofos y lingüística que utiliza que utiliza IA para tratar de entender los principios
de la inteligencia, ya que las teorías IA derivadas pensando principalmente en las
computadoras en grandes medidas sugieren una guía útil para entender el
pensamiento humano y otros tipos más de inteligencias. El segundo enfoque es
útil para los ingenieros de la computación ya que se requiere que conozca la IA
para aplicar sus técnicas de manera que les permitan hacer las computadoras
sean más eficientes en la resolución de problemas reales.
Ventajas.
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. Por ejemplo, una errata al
introducir un dato en la contabilidad de un negocio.
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.
Aporta precisión

4. Al ser capaz de tomar decisiones por sí misma, la inteligencia artificial da lugar a
procesos productivos mucho más eficientes y con una menor tasa de error.
Agiliza la toma de decisiones
La inteligencia artificial es capaz de analizar miles de datos en apenas minutos y
además tener en cuenta posibles actualizaciones de los mismos. La información
bien sintetizada y actualizada ayuda a los profesionales a tomar decisiones
estratégicas.
Desventajas.
Dificultad de acceso a los datos
Para que una inteligencia artificial funcione de forma adecuada debe tener
datos actualizados y fiables, pero esto nos siempre es así. Por eso, uno de los
principales retos a abordar es garantizar que estos sistemas puedan acceder a los
datos que necesitan en cada momento.
Falta de profesionales cualificados
Uno de los inconvenientes de esta tecnología es que su desarrollo no está siendo
tan rápido como debería porque faltan profesionales bien cualificados que puedan
implementar los ajustes necesarios.
Su desarrollo es costoso
Aunque las inteligencias artificiales aplicadas al ámbito de la medicina, la
producción, la dirección de empresas, etc. pueden ser muy útiles, el desarrollo de
las mismas tiene todavía un coste muy elevado, lo que hace que no sean
accesibles para todo el mundo.
Con la inteligencia artificial las ventajas y desventajas están ahí y toca valorar qué
pesa más. Teniendo en cuenta la manera en la que pueden mejorar la forma de
trabajar en sectores muy diferentes entre sí, a día de hoy está claro que priman
más los beneficios que los inconvenientes
Conclusión.
Gracias a la inteligencia artificial se ha logrado que una maquina sea capaz de
desarrollar áreas de conocimiento muy específicas y complicadas, haciendo que la
maquina pueda simular procesos que el hombre realiza.
Recomendaciones.
Debemos ser extremadamente cautelosos. Los riesgos fundamentales son tres:
accidentes, malos usos y carreras de armas. Los sistemas de inteligencia
artificial en ocasiones funcionan mal. Por ahora, los daños que pueden causar son
limitados, aunque ya ha habido accidentes fatales con coches autónomos.