El documento describe los diferentes tipos de inteligencia artificial, incluyendo máquinas reactivas con capacidad limitada de memoria, sistemas con capacidad de aprendizaje basado en experiencias pasadas, y tipos avanzados aún no desarrollados que involucran teoría de la mente y autoconocimiento. También provee ejemplos de aplicaciones actuales como generación de lenguaje natural, reconocimiento de voz, agentes virtuales y plataformas de aprendizaje profundo.

1. INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
Daniela Escalante Sánchez
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2. ¿ Qué es ?
• La inteligencia artificial (Artificial Intelligence, o AI) es la simulación de procesos de
inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Estos
procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y reglas para el uso de la
información), el razonamiento (usando las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o
definitivas) y la autocorrección.

3. Tipos de Inteligencia
Artificial
• Máquinas reactivas
• Memoria limitada
• Teoría de la mente
• Autoconocimiento

4. Máquinas Reactivas
• Un ejemplo es Deep Blue, el programa de ajedrez de IBM que venció a Garry Kasparov en los
años noventa. Deep Blue puede identificar piezas en el tablero de ajedrez y hacer
predicciones, pero no tiene memoria y no puede usar experiencias pasadas para informar a
las futuras. Analiza movimientos posibles –los propio y los de su oponente– y elige el
movimiento más estratégico. Deep Blue y AlphaGO de Google fueron diseñados para
propósitos estrechos y no pueden aplicarse fácilmente a otra situación.

5. Memoria limitada
• Estos sistemas de AI pueden usar experiencias pasadas para informar decisiones futuras.
Algunas de las funciones de toma de decisiones en vehículos autónomos han sido diseñadas
de esta manera. Las observaciones son utilizadas para informar las acciones que ocurren en
un futuro no tan lejano, como un coche que ha cambiado de carril. Estas observaciones no se
almacenan permanentemente.

6. Teoría de la mente
• Este es un término psicológico. Se refiere a la comprensión de que los demás tienen
sus propias creencias, deseos e intenciones que afectan las decisiones que toman.
Este tipo de AI aún no existe.

7. Autoconocimiento
• En esta categoría, los sistemas de AI tienen un sentido de sí mismos, tienen
conciencia. Las máquinas con conciencia de sí comprenden su estado actual y
pueden usar la información para inferir lo que otros están sintiendo. Este tipo de AI
aún no existe.

8. Ejemplos...
• Generación de lenguaje natural
• Reconocimiento de voz
• Agentes virtuales
• Plataformas machine learning
• Hardware optimizado con IA

9. Ejemplos...
• Manejo de decisiones
• Plataformas de aprendizaje profundo
• Biométricas
• Automatización de procesos robóticos
• Analíticas de texto y NLP

10. Generación de lenguaje
natural
• Es un sub-campo de la inteligencia artificial que consiste en crear texto a partir de datos
obtenidos. Esto permite que las computadoras puedan comunicar ideas con gran precisión y
exactitud.
• Se utiliza actualmente en servicio al cliente, generación de reportes y en el resumen de
hallazgos de inteligencia de mercado.
• Algunos proveedores que brindan este servicio son: Attivio, Automated Insights, Cambridge
Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop.

11. Reconocimiento de voz
• Siri no es el único agente que te entiende. Cada vez más sistemas incorporan la transcripción
y transformación del lenguaje humano a formatos útiles para las computadoras.
• Actualmente se implementa en sistemas interactivos voice response (reconocimiento de voz)
y en aplicaciones móviles.
• Algunos ejemplos de proveedores son: NICE, Nuance Communications, OpenText, Verint
Systems.

12. AgentesVirtuales
• “La diva actual de los medios”, según Forrester. Un agente virtual es una computadora o
programa capaz de interactuar con humanos. El ejemplo más común de esta tecnología
son los chatbots.
• Actualmente se utiliza en servicio y atención al cliente y para la administración de las
smart homes (casas inteligentes).
• Algunos ejemplos de proveedores son: Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI,
Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft, Satisfi.

13. Plataformas machine
learning
• Proporcionando algoritmos, APIs (interfases de programación de aplicaciones), herramientas
de desarrollo y training (entrenamiento), así como el procesamiento y análisis en tiempo real
de Big Data, las plataformas con machine learning están cobrando día con día mayor
relevancia…
• Actualmente, se utilizan en gran variedad de aplicaciones empresariales, principalmente para
realizar predicciones o clasificaciones.
• Algunos proveedores son: Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree
y Adext.
• Adext es el primer y único BMaaS (Budget Management as a Service) en el mundo que te
brindará resultados de publicidad digital superiores a los de cualquier experto en publicidad,
herramienta o software en el mercado.

14. Hardware optimizado
con IA
• No queda de otra. El hardware tiene que comenzar a ser más amigable con las tecnologías de
inteligencia artificial, y esto concibe la creación de unidades procesadoras de gráficos y
dispositivos específicamente diseñados y estructurados para ejecutar tareas orientadas a la
IA.
• Algunos ejemplos de proveedores son: Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel, Nvidia.

15. Manejo de decisiones
• Las máquinas inteligentes ya insertan normas y lógica a los sistemas de inteligencia artificial,
y se utilizan para la instalación inicial, mantenimiento y ajustes de cualquier sistema u
operación empresarial.
• Es utilizada en una amplia variedad de aplicaciones empresariales, asistiendo o ejecutando la
toma de decisiones automatizadas, como en el ejemplo anterior que vimos de Adext, donde
este robot inteligente es quien, además de automatizar la creación de campañas publicitarias,
toma las decisiones de inversión en los medios digitales que generen más ganancias para los
negocios.
• Algunos proveedores son: Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems,
UiPath.

16. Plataformas de
aprendizaje profundo
• Un tipo especial de machine learning que consiste en circuitos neuronales artificiales con
múltiples capas de abstracción. Esta tecnología imita las funciones del cerebro humano para
procesar datos, y crea patrones que utilizará en la toma de decisiones, como también ocurre
en el ejemplo antes mencionado.
• Actualmente se utiliza principalmente para reconocer patrones y clasificar aplicaciones
únicamente compatibles con conjuntos de datos a gran escala.
• Algunos ejemplos de proveedores son: Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks,
Adext, Peltarion, Saffron Technology, Sentient Technologies.

17. Biométricas
• Esta tecnología contempla la identificación, medición y análisis de las características físicas
(forma o composición del cuerpo) y de comportamiento de las personas. Esto permite
interacciones más naturales entre humanos y máquinas, incluyendo –pero no limitado a–
reconocimiento de tacto, imagen, habla y lenguaje corporal.
• Actualmente se utiliza principalmente en investigación de mercado. Algunos ejemplos de
proveedores son: 3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo.

18. Automatización de
procesos robóticos
• Esta automatización se da al integrar scripts y otros métodos para imitar y automatizar tareas
humanas que apoyen en los procesos empresariales.
• Actualmente utilizado en casos donde resulta muy costoso o ineficiente que los humanos
ejecuten una determinada tarea o proceso.
• Eso sí, recordemos que la inteligencia artificial no viene a reemplazar la capacidad humana,
sino a complementarla y a potencializar todo el talento que tienen las personas.
• Algunos ejemplos de proveedores de automatización de proceso robóticos son: Advanced
Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, WorkFusion.

19. Analíticas de texto y
NLP
• Se utiliza en sistemas de seguridad y detección de fraudes, y en una amplia gama de asistentes
automatizados y aplicaciones para la extracción de datos no estructurados.
• Algunos ejemplos de proveedores son: Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico,
Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd, Synapsify.
• El procesamiento de lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés) utiliza analíticas de texto
para facilitar el entendimiento estructural de los enunciados, así como su significado,
entonación y lo que pretenden decir a través de métodos estadísticos y de machine learning.

20. Película : Inteligencia
Artificial
• David (Haley Joel Osment) es el primer niño robot que, a diferencia del resto de máquinas, puede amar. Ha sido
inventado en un momento en el que los recursos de la naturaleza son escasos, pero la tecnología avanza a pasos
agigantados, hasta el punto de originar alimentos por ingeniería y crear robots para cubrir las necesidades de los
humanos.
• Un trabajador de Cybertronics Manufacturing adopta a David de forma momentánea para, así, estudiar su
comportamiento. Tanto él como su esposa acaban por tratar al niño artificial como a su propio hijo biológico, el cual se
encuentra criogenizado debido a una enfermedad terminal para la que no existe cura. A pesar del cariño que le profesan,
David siente la necesidad de escapar de su hogar e iniciar un viaje que le ayude a descubrir a quién pertenece realmente.
Ante sus perplejos ojos, se abrirá un nuevo mundo oscuro, injusto, violento, insensible... Algo que le resultará difícil
aceptar. Mil preguntas rondarán su cerebro metálico: ¿cómo es posible que sienta algo tan real como el amor y que él sea
artificial?
• Steven Spielberg crea un sci­fi que recuerda a la historia de Pinocho. David, que intenta ser alguien real, desea ganarse el
amor de la mujer que le ha cuidado, a quien él considera su madre. Éste tendrá a su particular Pepito Grillo (su osito de
peluche) y buscará de forma incesante a su Hada Azul para que ésta lleve a cabo su deseo más anhelado: ser un niño de
verdad.

21. Opinion
• Bueno a mi parecer la tecnologia avanza increiblemente rapido y pues ya en estos tiempos ya
dependemos practicamente de la tecnologia y todo se lo dejamos a esta , lo cual puede traer pros y
contras ; un pro podria ser que nos hace mas “facil” la vida y cualquier cosa que lleguemos a buscar
en internet pues nos aparece super rapido y la informacion es correcta ( aveces ) y la contra seria que
como ya es tan facil hacerlo todo pues nos volvemos mas flojos y dependientes de esta ya que si un
dia no traemos nuestro telefono con bateria pues nos sentimos como si nos faltara algo, vacios y eso
a mi parecer no esta correcto; antes salia la gente a las calles a jugar cualquier deporte, futbol , y
daban casi casi la vida por ese deporte , ahora la gente ya no es como antes de que sale a jugar un dia
cualquiera que se reune y se van, no ahora tienen que estarce hablando por telefono / mensaje para
ver si se pueden ver y la verdad esos son mis dos puntos principales , pero podria dar más.
• La pelicula que mencione anteriormente esa siento que habla de un claro ejemplo de la sociedad, me
gusta mucho esa pelicula aun que la primera vez que la vi si me hizo llorar.