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Tecnología de la Nueva Era
Índice
Introducción a la
inteligencia artificial
Grandes beneficios de la
inteligencia artificial
Aplicaciones y grandes
retos del sector
Tipos de Inteligencia
Artififcial
La robótica y el aprendizaje
automático
Línea de tiempo con la
historia en orden cronológico
1
4
2
5
3
6
Introducción
La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se centra en la
creación de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren
de la inteligencia humana. Estas tareas incluyen, pero no se limitan a, el
reconocimiento de voz, la toma de decisiones, la traducción de idiomas, y la
percepción visual.
Aplicaciones
Personalización de
Anuncios
Análisis de Sentimientos
Optimización de
Campañas
Marketing
1 4
2 Tutoriales Virtuales
Evaluación
Automatizada
Análisis de Rendimiento
Educación
3 Asistentes de Viaje
Virtuales.
Gestión de Reservas.
Traducción de Idiomas.
Viajes y Turismo
Vigilancia Inteligente.
Ciberseguridad.
Simulaciones
Militares.
Seguridad y
Defensa
Vehículos autónomos.
Mantenimiento
Predictivo.
Navegación Inteligente.
Rutas de Entrega.
Gestión de Inventarios.
Optimización de Flotas.
Transporte y Logística
Diagnóstico de
enfermedades.
Análisis de imágenes
médicas.
Desarrollo de
medicamentos.
Descubrimiento de
Fármacos.
Astronomía.
Investigación Climática.
Salud, Ciencia y
Exploración
Automatización de
Procesos.
Control de Calidad.
Planificación de
Producción.
Detección de fraudes.
Análisis de mercado.
Gestión de inversiones.
Manufactura y
Finanzas
5 Recomendaciones de
Contenido.
Creación de Contenido.
Videojuegos.
Composición Musical.
Edición de Video.
Reconocimiento de
Contenido.
Reconocimiento de Rostros.
Filtrado de Contenido.
Entretenimiento
6 8
7
Grandes retos
Equidad y Mitigación de Sesgos:
Los sistemas de IA pueden perpetuar injusticias reflejadas en los datos de
entrenamiento, lo que lleva a decisiones discriminatorias. Para abordar esto, se
pueden desarrollar técnicas para identificar y corregir sesgos, garantizando así la
justicia en las decisiones automatizadas.
Transparencia y Explicabilidad:
Los modelos complejos de IA funcionan como "cajas negras", lo que dificulta
entender sus decisiones y genera desconfianza. Desarrollar métodos de
interpretación y visualización ayuda a explicar las decisiones de la IA, mejorando la
confiabilidad y permitiendo corregir errores o sesgos.
Reto mayor
Reto significante
Responsabilidad y Rendición de Cuentas:
Determinar quién es responsable cuando un sistema de IA causa daño o toma una
decisión incorrecta es complejo. Es esencial desarrollar marcos legales y
normativos que aborden la responsabilidad y la rendición de cuentas.
Reto importante
u
IA Débil o Estrecha (Narrow AI):
Está diseñada y entrenada para realizar una tarea específica.
Ejemplos incluyen asistentes virtuales como Siri o Alexa,
motores de recomendación en plataformas como Netflix y
Amazon, y sistemas de reconocimiento facial.
IA General (General AI):
Es una forma de inteligencia que puede entender, aprender
y aplicar conocimientos en diferentes áreas, similar a un
humano.
Actualmente, esta forma de IA es más teórica y aún no se ha
desarrollado completamente.
IA Superinteligente (Superintelligent AI):
Se refiere a la inteligencia que supera con creces la
capacidad humana en todos los aspectos.
Esta forma de IA también es teórica y plantea numerosas
cuestiones éticas y de seguridad.
“La Inteligencia Artificial
puede ayudarnos a mejorar
la calidad de vida de
muchas personas”
Tipos
Primer hito Hito importante Hito relevante Gran hito Hito genial Hito avanzado
Historia de la IA
1950 1956 1963 1967 1980 1997
Hito destacado
2008
Alan Turing, pionero en
computación, propone el
famoso "Test de Turing", un
hito fundamental en la
historia de la inteligencia
artificial (IA), que busca
evaluar la capacidad de
una máquina para exhibir
un comportamiento
inteligente similar al
humano.
En la Conferencia de
Dartmouth, pioneros como
John McCarthy y Marvin
Minsky establecen
oficialmente el campo de
la IA, definiendo sus
objetivos y sentando las
bases para futuras
investigaciones y
desarrollos.
Destaca el desarrollo del
primer programa de IA
capaz de jugar ajedrez,
creado por Arthur Samuel.
Este hito marca uno de los
primeros éxitos
significativos en la
aplicación de la IA a
problemas complejos.
Se introduce Lisp, uno de
los primeros lenguajes de
programación diseñados
específicamente para la IA.
Lisp se convierte en un
elemento crucial en la
investigación y el
desarrollo de sistemas de
IA durante décadas.
Se produce un auge en la
investigación de sistemas
expertos, programas de
computadora diseñados
para imitar el
razonamiento humano en
áreas específicas. Este
período, conocido como el
"boom de la IA", impulsa
avances significativos en
aplicaciones prácticas de la
tecnología.
La supercomputadora
Deep Blue, de IBM, derrota
al campeón mundial de
ajedrez, Garry Kasparov, en
una partida histórica. Este
logro destaca el progreso
alcanzado en la capacidad
de las máquinas para
superar a los humanos en
tareas cognitivas
complejas.
Apple lanza el iPhone 3G,
que incluye Siri, el primer
asistente virtual
ampliamente disponible.
La introducción de Siri
marca un hito en la
integración de la IA en
dispositivos de consumo
masivo, transformando la
forma en que
interactuamos con la
tecnología.
Historia de la IA
Hito importante Hito avanzado Hito destacado Hito avanzado Hito destacado
2012 2014 2016 2018 2020
El éxito del equipo de
investigadores de Geoffrey
Hinton en el uso de redes
neuronales
convolucionales para
ganar la competencia
ImageNet marcó un punto
de inflexión en el
resurgimiento del interés
en el aprendizaje profundo.
El desarrollo de modelos
de procesamiento del
lenguaje natural como
Word2Vec representó un
avance significativo en la
comprensión y generación
de lenguaje por parte de
las máquinas.
La victoria de AlphaGo
sobre el campeón mundial
de Go, Lee Sedol, demostró
el potencial de la
inteligencia artificial para
abordar problemas
complejos y estratégicos
Los progresos significativos
en la aplicación de la IA en
la atención médica,
incluidos los sistemas de
diagnóstico asistido por IA,
marcaron un avance
importante en el uso de la
IA para mejorar la atención
médica.
El aumento de la adopción
de la IA en diversas
industrias como respuesta
a la pandemia de COVID-19
señaló un hito destacado
en la aplicación y el
impacto de la IA en la
sociedad contemporánea.
2022
Hito estratégico
Cada tecnología atraviesa
un arco evolutivo,
desencadenando el
momento decisivo
mediante un
acontecimiento decisivo
estratégico. Para la
Inteligencia Artificial (IA),
ese momento fue el
lanzamiento de ChatGPT
Grandes
beneficios
de la IA
Automatización: La IA permite automatizar tareas repetitivas y rutinarias,
liberando tiempo y recursos humanos para actividades más creativas y
estratégicas. Esto aumenta la eficiencia y la productividad en diversas industrias y
procesos.
Toma de Decisiones Mejorada: Los sistemas de IA pueden analizar grandes
cantidades de datos y extraer patrones y tendencias que pueden ser difíciles de
identificar para los humanos. Esto permite tomar decisiones más informadas y
precisas en tiempo real, mejorando la eficacia y la precisión de la toma de
decisiones en diferentes ámbitos, como la medicina, las finanzas y la logística.
Personalización: La IA puede adaptarse a las preferencias y necesidades
individuales de los usuarios, ofreciendo experiencias y servicios personalizados.
Esto se ve en aplicaciones como motores de recomendación, asistentes virtuales
y publicidad dirigida, que ofrecen contenido y productos relevantes según el
perfil y el comportamiento del usuario.
Innovación y Avance Tecnológico: La investigación y el desarrollo en IA
impulsan la innovación y el avance tecnológico en diversas áreas. Desde el
desarrollo de sistemas autónomos hasta la creación de nuevas aplicaciones en
medicina, transporte y educación, la IA está transformando la manera en que
interactuamos con la tecnología y cómo abordamos los desafíos del mundo
actual.
La robótica
La robótica se encuentra en el epicentro de la inteligencia artificial
(IA), ya que esta última impulsa el desarrollo de sistemas robóticos
avanzados y autónomos. A través de la IA, los robots pueden
percibir su entorno, tomar decisiones en tiempo real, aprender de la
experiencia y adaptarse a situaciones cambiantes. Desde robots
industriales en líneas de ensamblaje hasta robots móviles en
almacenes y robots de asistencia en el hogar, la integración de la IA
en la robótica está revolucionando la forma en que interactuamos
con la tecnología, ofreciendo soluciones innovadoras para una
amplia gama de aplicaciones y desafíos.
El aprendizaje
automático
El aprendizaje automático es una parte integral de cómo la
inteligencia artificial y la robótica interactúan y se
complementan entre sí, pues, desempeña un papel fundamental
en la capacidad de los robots para aprender, adaptarse y realizar
tareas de manera inteligente y autónoma, lo que lo convierte en
un componente esencial en la intersección entre la inteligencia
artificial, la robótica y la automatización.
El aprendizaje automático permite
a los robots entender mejor las
señales sociales humanas para una
interacción más natural.
Los algoritmos de aprendizaje automático
ayudan a los robots a tomar decisiones
basadas en probabilidades, manejando
mejor la incertidumbre.
Importante
La integración de la inteligencia artificial y el
aprendizaje automático en la robótica permite
que los robots funcionen de manera autónoma
y realicen tareas complejas sin intervención
humana directa. Esto es crucial para
aplicaciones en las que se requiere autonomía,
como la exploración espacial, la atención
médica y la logística.
Gracias al aprendizaje automático, los robots
pueden adaptarse y aprender de su entorno en
tiempo real, lo que les permite ajustar su
comportamiento y mejorar su desempeño a lo
largo del tiempo. Esta capacidad de adaptación
y flexibilidad los hace útiles en una amplia
gama de aplicaciones en las que las
condiciones cambian constantemente, como la
fabricación flexible y la atención al cliente
personalizada.
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  • 1. Tecnología de la Nueva Era
  • 2. Índice Introducción a la inteligencia artificial Grandes beneficios de la inteligencia artificial Aplicaciones y grandes retos del sector Tipos de Inteligencia Artififcial La robótica y el aprendizaje automático Línea de tiempo con la historia en orden cronológico 1 4 2 5 3 6
  • 3. Introducción La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se centra en la creación de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana. Estas tareas incluyen, pero no se limitan a, el reconocimiento de voz, la toma de decisiones, la traducción de idiomas, y la percepción visual.
  • 4. Aplicaciones Personalización de Anuncios Análisis de Sentimientos Optimización de Campañas Marketing 1 4 2 Tutoriales Virtuales Evaluación Automatizada Análisis de Rendimiento Educación 3 Asistentes de Viaje Virtuales. Gestión de Reservas. Traducción de Idiomas. Viajes y Turismo Vigilancia Inteligente. Ciberseguridad. Simulaciones Militares. Seguridad y Defensa Vehículos autónomos. Mantenimiento Predictivo. Navegación Inteligente. Rutas de Entrega. Gestión de Inventarios. Optimización de Flotas. Transporte y Logística Diagnóstico de enfermedades. Análisis de imágenes médicas. Desarrollo de medicamentos. Descubrimiento de Fármacos. Astronomía. Investigación Climática. Salud, Ciencia y Exploración Automatización de Procesos. Control de Calidad. Planificación de Producción. Detección de fraudes. Análisis de mercado. Gestión de inversiones. Manufactura y Finanzas 5 Recomendaciones de Contenido. Creación de Contenido. Videojuegos. Composición Musical. Edición de Video. Reconocimiento de Contenido. Reconocimiento de Rostros. Filtrado de Contenido. Entretenimiento 6 8 7
  • 5. Grandes retos Equidad y Mitigación de Sesgos: Los sistemas de IA pueden perpetuar injusticias reflejadas en los datos de entrenamiento, lo que lleva a decisiones discriminatorias. Para abordar esto, se pueden desarrollar técnicas para identificar y corregir sesgos, garantizando así la justicia en las decisiones automatizadas. Transparencia y Explicabilidad: Los modelos complejos de IA funcionan como "cajas negras", lo que dificulta entender sus decisiones y genera desconfianza. Desarrollar métodos de interpretación y visualización ayuda a explicar las decisiones de la IA, mejorando la confiabilidad y permitiendo corregir errores o sesgos. Reto mayor Reto significante Responsabilidad y Rendición de Cuentas: Determinar quién es responsable cuando un sistema de IA causa daño o toma una decisión incorrecta es complejo. Es esencial desarrollar marcos legales y normativos que aborden la responsabilidad y la rendición de cuentas. Reto importante
  • 6. u IA Débil o Estrecha (Narrow AI): Está diseñada y entrenada para realizar una tarea específica. Ejemplos incluyen asistentes virtuales como Siri o Alexa, motores de recomendación en plataformas como Netflix y Amazon, y sistemas de reconocimiento facial. IA General (General AI): Es una forma de inteligencia que puede entender, aprender y aplicar conocimientos en diferentes áreas, similar a un humano. Actualmente, esta forma de IA es más teórica y aún no se ha desarrollado completamente. IA Superinteligente (Superintelligent AI): Se refiere a la inteligencia que supera con creces la capacidad humana en todos los aspectos. Esta forma de IA también es teórica y plantea numerosas cuestiones éticas y de seguridad. “La Inteligencia Artificial puede ayudarnos a mejorar la calidad de vida de muchas personas” Tipos
  • 7. Primer hito Hito importante Hito relevante Gran hito Hito genial Hito avanzado Historia de la IA 1950 1956 1963 1967 1980 1997 Hito destacado 2008 Alan Turing, pionero en computación, propone el famoso "Test de Turing", un hito fundamental en la historia de la inteligencia artificial (IA), que busca evaluar la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente similar al humano. En la Conferencia de Dartmouth, pioneros como John McCarthy y Marvin Minsky establecen oficialmente el campo de la IA, definiendo sus objetivos y sentando las bases para futuras investigaciones y desarrollos. Destaca el desarrollo del primer programa de IA capaz de jugar ajedrez, creado por Arthur Samuel. Este hito marca uno de los primeros éxitos significativos en la aplicación de la IA a problemas complejos. Se introduce Lisp, uno de los primeros lenguajes de programación diseñados específicamente para la IA. Lisp se convierte en un elemento crucial en la investigación y el desarrollo de sistemas de IA durante décadas. Se produce un auge en la investigación de sistemas expertos, programas de computadora diseñados para imitar el razonamiento humano en áreas específicas. Este período, conocido como el "boom de la IA", impulsa avances significativos en aplicaciones prácticas de la tecnología. La supercomputadora Deep Blue, de IBM, derrota al campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov, en una partida histórica. Este logro destaca el progreso alcanzado en la capacidad de las máquinas para superar a los humanos en tareas cognitivas complejas. Apple lanza el iPhone 3G, que incluye Siri, el primer asistente virtual ampliamente disponible. La introducción de Siri marca un hito en la integración de la IA en dispositivos de consumo masivo, transformando la forma en que interactuamos con la tecnología.
  • 8. Historia de la IA Hito importante Hito avanzado Hito destacado Hito avanzado Hito destacado 2012 2014 2016 2018 2020 El éxito del equipo de investigadores de Geoffrey Hinton en el uso de redes neuronales convolucionales para ganar la competencia ImageNet marcó un punto de inflexión en el resurgimiento del interés en el aprendizaje profundo. El desarrollo de modelos de procesamiento del lenguaje natural como Word2Vec representó un avance significativo en la comprensión y generación de lenguaje por parte de las máquinas. La victoria de AlphaGo sobre el campeón mundial de Go, Lee Sedol, demostró el potencial de la inteligencia artificial para abordar problemas complejos y estratégicos Los progresos significativos en la aplicación de la IA en la atención médica, incluidos los sistemas de diagnóstico asistido por IA, marcaron un avance importante en el uso de la IA para mejorar la atención médica. El aumento de la adopción de la IA en diversas industrias como respuesta a la pandemia de COVID-19 señaló un hito destacado en la aplicación y el impacto de la IA en la sociedad contemporánea. 2022 Hito estratégico Cada tecnología atraviesa un arco evolutivo, desencadenando el momento decisivo mediante un acontecimiento decisivo estratégico. Para la Inteligencia Artificial (IA), ese momento fue el lanzamiento de ChatGPT
  • 9. Grandes beneficios de la IA Automatización: La IA permite automatizar tareas repetitivas y rutinarias, liberando tiempo y recursos humanos para actividades más creativas y estratégicas. Esto aumenta la eficiencia y la productividad en diversas industrias y procesos. Toma de Decisiones Mejorada: Los sistemas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos y extraer patrones y tendencias que pueden ser difíciles de identificar para los humanos. Esto permite tomar decisiones más informadas y precisas en tiempo real, mejorando la eficacia y la precisión de la toma de decisiones en diferentes ámbitos, como la medicina, las finanzas y la logística. Personalización: La IA puede adaptarse a las preferencias y necesidades individuales de los usuarios, ofreciendo experiencias y servicios personalizados. Esto se ve en aplicaciones como motores de recomendación, asistentes virtuales y publicidad dirigida, que ofrecen contenido y productos relevantes según el perfil y el comportamiento del usuario. Innovación y Avance Tecnológico: La investigación y el desarrollo en IA impulsan la innovación y el avance tecnológico en diversas áreas. Desde el desarrollo de sistemas autónomos hasta la creación de nuevas aplicaciones en medicina, transporte y educación, la IA está transformando la manera en que interactuamos con la tecnología y cómo abordamos los desafíos del mundo actual.
  • 10. La robótica La robótica se encuentra en el epicentro de la inteligencia artificial (IA), ya que esta última impulsa el desarrollo de sistemas robóticos avanzados y autónomos. A través de la IA, los robots pueden percibir su entorno, tomar decisiones en tiempo real, aprender de la experiencia y adaptarse a situaciones cambiantes. Desde robots industriales en líneas de ensamblaje hasta robots móviles en almacenes y robots de asistencia en el hogar, la integración de la IA en la robótica está revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología, ofreciendo soluciones innovadoras para una amplia gama de aplicaciones y desafíos.
  • 11. El aprendizaje automático El aprendizaje automático es una parte integral de cómo la inteligencia artificial y la robótica interactúan y se complementan entre sí, pues, desempeña un papel fundamental en la capacidad de los robots para aprender, adaptarse y realizar tareas de manera inteligente y autónoma, lo que lo convierte en un componente esencial en la intersección entre la inteligencia artificial, la robótica y la automatización. El aprendizaje automático permite a los robots entender mejor las señales sociales humanas para una interacción más natural. Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a los robots a tomar decisiones basadas en probabilidades, manejando mejor la incertidumbre.
  • 12. Importante La integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la robótica permite que los robots funcionen de manera autónoma y realicen tareas complejas sin intervención humana directa. Esto es crucial para aplicaciones en las que se requiere autonomía, como la exploración espacial, la atención médica y la logística. Gracias al aprendizaje automático, los robots pueden adaptarse y aprender de su entorno en tiempo real, lo que les permite ajustar su comportamiento y mejorar su desempeño a lo largo del tiempo. Esta capacidad de adaptación y flexibilidad los hace útiles en una amplia gama de aplicaciones en las que las condiciones cambian constantemente, como la fabricación flexible y la atención al cliente personalizada.
  • 13. Yashira Paye IESTP. Luis E. Valcárcel