lunes, 25 de abril de 2016


La inteligencia artificial ¿Hacia dónde nos lleva?

Introducción.

Se denomina como inteligencia artificial a la facultad de razonamiento que ostenta un agente que no está vivo, tal es el caso de un robot, por citar uno de los ejemplos más populares, y que le fue conferida gracias al diseño y desarrollo de diversos procesos gestados por los seres humanos. Cabe destacarse que además del poder de razonar, estos dispositivos son capaces de desarrollar muchas conductas y actividades especialmente humanas como puede ser resolver un problema dado, practicar un deporte, entre otros.



Características de la Inteligencia Artificial


  • ·  Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial.
  • ·     El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento).
  • ·    El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.
  • ·    Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo real: con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta.

Categorías de la Inteligencia Artificial:


  • ·    Sistemas que Actúan como Humanos: Estos sistemas consisten en imitar el comportamiento de los humanos, tanto en su razonamiento como el conocimiento, aprendizaje, y lenguaje natural, es el realizar tareas.
  • ·     Sistemas que Piensan como Humanos: El objetivo de estos sistemas consiste en simular el modelo humano, es decir el hombre, los procesos de tomas de decisiones, soluciones de problemas y aprendizaje, en otras palabras es el funcionamiento de la mente humana.
  • ·      Sistemas que Actúan Racionalmente: Por otra parte estos sistemas frecuentan simular racionalmente el comportamiento del hombre, estos van muy de la mano con las conductas inteligentes en máquinas.
  • ·    Sistemas que Piensan Racionalmente: La base de este tipo de sistemas es la lógica, ya que los prototipos tratarán de emular el pensamiento del hombre.


La inteligencia artificial es importante ya que contiene dichos atributos:

Las realizaciones y productos computacionales son más fáciles de desarrollar, mantener y manipular.
Podría proveernos de teorías de la inteligencia humana asimilables en el computador (o computadores).
Teorías la inteligencia humana que podrían ser aplicadas sistemáticamente (es decir, como en ingeniería) por las maquinas o por los mismos humanos.
La mayoría de los métodos de la inteligencia artificial pueden ser vistos como versiones prácticas de la lógica formal.

¿Puede la inteligencia ser artificial?

Consideramos que el robot es simplemente una máquina. Pero ¿qué ocurre cuando el robot tiene un cerebro biológico hecho con células cerebrales (neuronas) y posiblemente incluso a base de neuronas humanas?

A grandes rasgos, se recordara que el cerebro humano se compone de decenas de billones de neurona interconectadas entre si formando circuitos o redes que desarrollas funciones especificas. La estructura fundamental de una neurona típica, se encuentra formada por: las dendritas, el cuerpo de la célula y un único axón. El axón de muchas neuronas esta rodeado por una membrana que se denomina Vaina de Mielina, la sinapsis conecta el axón de la neurona con las dendritas de otras neuronas.

La estructura de las neuronas ANS, son la trasmisión de algunas ideas tomadas de la neurobiología siendo esta la base de los modelos ANS. El cell body (cuerpo de la célula), viene hacer la unidad de procesamiento de esta neurona artificial, las dendritas que se encuentran llevando la información hacia el cuerpo de la célula y el axón que conduce la única salida de esta neurona artificial. Según Herrera Fernadez, las neuronas se moldean mediante unidades de proceso, caracterizadas por una función de actividades que convierte al entrada total recibida de otras unidades en un valor se salida, el cual hace la función de tasa de disparo de la neurona. Según Herrera Fernandez¹, las neuronas se modelan mediante unidades de proceso, caracterizadas por una función de actividades que convierte la entrada total recibida de otras unidades en un valor de salida, el cual hace la función de tasa de disparo de la neurona. Las conexiones sinápticas se simulan mediante conexiones ponderadas, la fuerza o peso de la conexión cumple el papel de la efectividad de la sinapsis. Las conexiones determinan si es posible que una unidad influya sobre otra. Una unidad de proceso recibe varias entradas procedentes de las salidas de otras unidades de proceso de entrada total de una unidad de proceso y se suele calcular como la suma de todas las entradas ponderadas, es decir, multiplicadas por el peso de la conexión.

El efecto inhibitorio o excitatorio de la sinapsis se logra usando pesos negativos o positivos respectivamente. Las redes neuronales deben tener como estructura varias capas las cuales son: primera capa como buffer de entrada, almacenamiento de la información bruta suministrada en la red o realizando un sencillo proceso de la misma, la llamamos tapa de entrada; otra capa actúa como interfaz o buffer que almacena la respuesta de la red para que pueda ser leída, la llamamos capa de salida; y las capaz intermedias, principales encargadas de extraer, procesar y memorizar la información se denominan capas ocultas. Las RNA han sido aplicadas a un número en aumento de problemas en la vida real y de considerable complejidad, donde su mayor ventaja es en la solución de problemas que son bastante complejos para la tecnología actual, tratándose de problemas que no tienen una solución algorítmica cuya solución algorítmica es demasiado compleja para ser encontrada. En general, debido a que son parecidas al las del cerebro humano, las RNA son bien nombradas ya que son buenas para resolver problemas que el humano puede resolver pero las computadoras no. Estos problemas incluyen el reconocimiento de patrones y la predicción del tiempo. De cualquier forma, el humano tiene capacidad para el reconocimiento de patrones, pero la capacidad de las redes neuronales no se ve afectada por la fatiga, condiciones de trabajo, estado emocional, y compensaciones. Las redes neuronales son más que otra forma de emular ciertas características propias de los humanos, como la capacidad de memorizar y de asociar hechos. Si se examinan con atención aquellos problemas que no pueden expresarse a través de un algoritmo, se observará que todos ellos tienen una característica en común: la experiencia. El hombre es capaz de resolver estas situaciones acudiendo a la experiencia acumulada. Así, parece claro que una forma de aproximarse al problema consista en la construcción de sistemas que sean capaces de reproducir esta característica humana.

En definitiva, las redes neuronales no son más que un modelo artificial y simplificado del cerebro humano, que es el ejemplo más perfecto del que disponemos para un sistema que es capaz de adquirir conocimiento a través de la experiencia. Una red neuronal es "un nuevo sistema para el tratamiento de la información, cuya unidad básica de procesamiento está inspirada en la célula fundamental del sistema nervioso humano: la neurona". Todos los procesos del cuerpo humano se relacionan en alguna u otra forma con la (in)actividad de estas neuronas. Las mismas son un componente relativamente simple del ser humano, pero cuando millares de ellas se conectan en forma conjunta se hacen muy poderosas. También, es bien conocido que los humanos son capaces de aprender. Aprendizaje significa que aquellos problemas que inicialmente no pueden resolverse, pueden ser resueltos después de obtener más información acerca del problema.

Por lo tanto, las Redes Neuronales:
·        Consisten de unidades de procesamiento que intercambian datos o información.
·   Se utilizan para reconocer patrones, incluyendo imágenes, manuscritos y secuencias de tiempo, tendencias financieras.
·         Tienen capacidad de aprender y mejorar su funcionamiento.

Riesgos de La Inteligencia Artificial

El Centro para el Estudio de Riesgo Existencial (RSME), es uno de los encargados de estudiar los potenciales peligros de la tecnología para la raza humana entre ellos la inteligencia artificial. El nuevo centro ha sido fundado por el filosofo Huw Price, que plantea los riesgos del nivel de “extinción” para nuestra especie.
El interés de Price sobre el riesgo de la inteligencia artificial se deriva de un encuentro casual con Jaan Tallinn, un antiguo ingeniero de software y uno de los fundadores de Skype, que al igual que Google y Facebook se ha convertido en una de las piedras angulares de la edad digital. Tallinn afirma que es más probable morir a causa de un accidente relacionado con la inteligencia artificial que de cáncer o enfermedades del corazón. Según Tallinn, las maquinas controlan el futuro después de 4 millones de años de evolución humana. Pero según Price, dijo que predecir la naturaleza exacta de los riesgos es muy complicado, y que la tecnología avanzada puede ser una amenaza en un momento donde los ordenadores comienzan a dirigir los recursos hacia sus propios objetivos, a expensas de las preocupaciones humanas como la sostenibilidad del medio ambiente. También reconoció que muchas personas creen que este proyecto es inverosímil, pero insistió en que los riesgos potenciales son demasiado serios para mirar a otro lado. Mas sin embargo el riesgo siempre existirá ya que en el mundo existen personas inescrupulosas que podrían con estas tecnologías utilizarlas para malos propósitos.
Uno de los ejemplos más recurrentes es de un futuro robots que podría ser creado para la guerra y el combate, que tendría semejanza con el ser humano algunas de sus características potencialmente peligrosas seria:

· Es autónomo, no solamente puede andar por donde quiera, sino que tiene capacidad para desobedecer una orden a gusto.
· Tiene inteligencia real, aunque generalmente responde a ordenes de otra máquina
·  Está adaptado para disparar a toda clase de enemigos (sean o no combatientes, basta con que sean hostiles).
·   Y lo más peligroso seria que estas maquinas logren manipular armas a su gusto, sin ningún tipo de regulación

Aunque muchos defensores de la Inteligencia Artificial niegan esta hipótesis, la historia nos ha dado la razón, muchos de los grandes inventos de la humanidad han sido utilizado de forma negativa, tal es el ejemplo de las Armas de fuego, la bomba atómica y lo que aún está en la palestra la Bomba nuclear, entonces es muy probable pensar que la inteligencia artificial en un futuro se adhiera a estas tecnología que han perjudicado a la humanidad
Amenaza o no, Quizás es pronto para saberlo, o quizás ese día está más cerca de lo que nos imaginamos, lo cierto es que por los momentos más han sido las ventajas alcanzadas con la Inteligencia Artificial que sería absurdo no reconocer que significa uno de los más grandes avances de la humanidad, y lejos de perjudicarnos estas están diseñadas para ser maquinas eficientes y serviciales, siempre dispuestos a ayudar a sus clientes humanos.

Conclusión.

Una de las principales incertidumbre del ser humano es saber que nos depara el destino, saber si mañana nos irá bien, si lograremos tener el trabajo de nuestro sueño, si tendremos la pareja que deseamos, entre otras muchas interrogantes, pero esto no es excepción en la inteligencia artificial, donde también encontramos un futuro incierto, más aun teniendo una tecnología que cada día es capaz de sorprendernos.
Como ya sabemos la inteligencia artificial ya está entre nosotros, es más, tiene tanta antigüedad como la informática y ha generado ideas, técnicas y aplicaciones que han permitido resolver problemas difíciles. Lejos de quedarse ahí, el futuro de esta tecnología pasa por nuevos avances como el desarrollo de software que nos haga la vida más fácil, ayudándonos a tomar decisiones en entornos complejos o permitiéndonos resolver problemas difíciles.
 Pero no todo es color de rosas, si bien es cierto que esta tecnología será un gran apoyo en muchos de las actividades humanas optimizarlas, y logrando un mejor rendimiento incluso mejor al que podríamos darle los seres humanos, pero existe otra gran incógnita, y que ha sido el temor del hombre expresado en libros y películas, ¿nos arrepentiremos de Crear la Inteligencia Artificial?

¿Por qué has elegido ese tema?  Este Tema lo Elegí porque me llama mucho la atención como la tecnología esta avanzando y como puede ayudar en varios aspectos como la medicina.
 ¿De dónde partiste para empezar a escribir? Pues comencé por el articulo y seguí buscando mas acerca de ello, la verdad no soy buena redactando pero sigo aprendiendo.

Referencias:

Les Anexo el link de un Cómic que hice con relación a la inteligencia artificial
https://Pixton.com/es/:iho6mylz



lunes, 11 de abril de 2016

Hola

este mapa que hice es acerca de una jerarquía de Ideas del Texto que leí en la universidad Abierta y en Linea de México espero les guste.

es acerca del aprendisaje Autonomo.


lunes, 21 de marzo de 2016

Actividad 3 Resumen

¿Qué es ser un estudiante en línea?

la modalidad de estudios en línea, la cual incorpora el uso de las Tecnologías de la Informática y la Comunicación (TIC), que forman parte de una transformación socio-histórico-cultural en la que vivimos hoy en día, en la denominada era de la información, la cual está caracterizada por extender el conocimiento humano a la velocidad de la luz a lo largo y ancho del planeta, es aquí en donde las modalidades educativas se transforman y de donde emerge la modalidad de estudios en línea, bajo esta modalidad el proceso educativo se concibe más como un proceso de aprendizaje que de enseñanza para las personas que participan en el acto.

Las cualidades académicas del estudiante en línea son:

El rol del estudiante en línea

El estudiante en línea  ahora ha de concebirse como el responsable de su propio aprendizaje y deberá tomar un papel activo, de involucrarse en el proceso y prepararse significativamente para participar en el curso.

De la exigencia en la participación

La modalidad en línea existen recursos tecnológicos que generan registros para que el docente o la figura académica correspondiente identifiquen si el estudiante participa o no, lo cual puede promover un desarrollo significativo del sentido de la autocrítica del estudiante en la dinámica grupal.

De la estática entre tiempo y espacio a la dinámica autogestiva

La ventaja que supone este aspecto es la de no tener que trasladarse a un lugar específico en un horario establecido, lo que hace incluyente a la modalidad, porque permite que cualquier persona independientemente de sus ocupaciones o circunstancias de movilidad, se incorpore a un curso o un programa educativo.

Del seguimiento académico

El estudiante en línea existe la facilidad de compartir las dudas en público (mediante foro de discusión) así como en privado (mensajería interna, correo electrónico).

De la interacción grupal y con el docente

cada estudiante en línea podrá interactuar con sus pares y docente pero no necesariamente de manera simultánea, sino que cada uno lo hace a su propio ritmo y de acuerdo con sus posibilidades y disposición en diferentes momentos.

De los aportes de la internet y la riqueza del conocimiento

El estudiante en línea contará con una serie de materiales recomendados por los desarrolladores del curso, el docente también podrá sugerirle materiales extra para reforzar el conocimiento.

Recomendaciones Interpersonales para el estudiante en línea


Como parte de un aprendizaje en el manejo de las emociones resultan útiles las siguientes recomendaciones:

  • ·         Identificar e interpretar nuestras emociones y reconocer el efecto que tienen en nosotros mismos y en los demás.
  • ·         Controlar y manejar nuestras emociones y el cómo reaccionamos para así poder adaptarnos a las circunstancias que todo el tiempo están cambiando a nuestro alrededor.
  • ·         Identificar, comprender y responder ante las circunstancias, para atender y entender a los demás.
  • ·         Saber tratar con los demás, influir positivamente, motivar e inspirar, trabajar en equipo y mejorar la manera  en la que nos comunicamos.

Retos para el estudiante en línea


  • ·         Adoptar una actitud crítica y creativa de las Tecnologías de la Información y la Comunicación y participar activamente durante su formación académica.
  • ·         Cuestionar, replantear, investigar e idear nuevas formas de descubrir, con el impulso de seguir explorando y generar  la oportunidad para obtener más conocimientos.
  • ·         Adaptarse al trabajo en un entorno cambiante, valiéndose de la creatividad, la comunicación, la colaboración y la resolución de problemas.

  • ·         Optimizar la comunicación escrita, prácticamente es el recurso más sólido para expresarse en la modalidad en línea, por lo que se deberá optimizar el uso de la gramática, sintaxis y semántica.


El ser un estudiante en línea implica ciertos saberes, actitudes, retos, exigencias, ventajas y compromisos, pero sobre todo la disposición de aprender, la educación en línea no tiene por qué concebirse como fácil o difícil, el estudiante en línea tiene ante sí la oportunidad de marcar su propio ritmo de aprendizaje y de trazar sus horizontes de estudio de acuerdo con sus metas académicas.

domingo, 20 de marzo de 2016

¡Hola!

este es mi blog que estoy empezando para mi curso para la universidad

espero les agrade

Saludos.

Attentamente. Karla Puig