1 ¿Qué es Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Artificial (IA) es un campo amplio y significa diferentes cosas para diferentes personas. Se IA procura hacer que las computadoras realicen tareas que requieren inteligencia humana. Sin embargo, hay muchas tareas que podríamos pensar razonablemente, que requieren inteligencia - como la aritmética compleja - que las computadoras pueden hacer muy fácilmente. Por el contrario, hay muchas cosas que las personas hacen sin siquiera pensar - como reconocer rostros - que son extremadamente difíciles de automatizar. La IA se preocupa por estas tareas difíciles, que requieren procesos de razonamiento y conocimiento complejos y sofisticados. (Cawsey, A., 1998)
3 ¿Quién la controla?
Según el tipo de datos disponibles y la pregunta de investigación en cuestión, un científico de datos elegirá entrenar un algoritmo utilizando uno de estos modelos de aprendizaje: 1) Aprendizaje supervisado – donde un conjunto completo de datos son etiquetados (con datos significativamente informativos) mientras se entrena un algoritmo; 2) Aprendizaje sin supervisión – donde un modelo de aprendizaje profundo recibe un conjunto de datos sin instrucciones explícitas sobre qué hacer con ellos y al ejecutar contesta preguntas desconocidas para los programadores. 3) Aprendizaje Semi-Supervisado - un conjunto de datos de entrenamiento con datos etiquetados y no etiquetados; (Salian, I., 2018) y por último, 4) El aprendizaje de refuerzo es un área de aprendizaje automático relacionada con la forma en que los agentes de software deben tomar medidas en un entorno para maximizar alguna noción de recompensa acumulativa. (Kaelbling, Leslie P.; Littman, Michael L.; Moore, Andrew W., 1996)
7 ¿Cómo puedo involucrarme?
La Inteligencia Artificial (IA) es para todos. Navega con éxito la gran disrupción tecnologíca del Siglo 21; desarrolla tu visión en la Gran Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (GENIA).
2 ¿Cómo funciona?
La inteligencias artificiales (máquinas inteligentes) trabajan buscando una fórmula matemática que - cuando se aplica a una colección de entradas (llamadas datos de entrenamiento) - produce las salidas deseadas. Esta fórmula matemática también genera las salidas correctas para la mayoría de las entradas con la condición de que las entradas vengan de la misma distribución estadística - o similar - de la que los datos de entrenamiento fueron sacados. (Burkov, A., 2019)
8 ¿Hacia dónde se dirige?
La Inteligencia Artificial (IA) tomará el rumbo que decida tomar su principal arquitecto/a, ¡tú!
6 ¿Puede hacerme daño?
La mayoría de los investigadores están de acuerdo en que es poco probable que una IA superinteligente muestre emociones humanas como el amor o el odio, y que no hay razón para esperar que la IA se vuelva intencionalmente benevolente o malévola. En cambio, al considerar cómo la IA podría convertirse en un riesgo, los expertos piensan que un riesgo está presente son las armas autónomas que podrían representar bajas masivas en las manos de las personas equivocadas (Future of Life Institute, 2019). Además, considerar la inclusión en el desarrollo sostenible de modelos de inteligencia artificial es esencial al evaluar el daño que causa la codificación y el aumento de parcialidad injusta en los modelos de IA.
4 ¿Dónde se desarrolla?
Un entorno de ciencia de datos y desarrollo de inteligencia artificial, requiere: 1) Bibliotecas, paquetes y marcos – ya sean de alguna fuente abierta o fuentes cerradas; 2) Controladores de sistemas (CPU o GPU); y 3) la versión del lenguaje de programación preferido por quien programa el modelo.
Resumiendo
la inteligencia artificial (IA)
en solo 8 preguntas
IA
5 ¿Cuales son sus beneficios?
Las nuevas tecnologías traen cambios monumentales en la forma en que hacemos las cosas. Expertos argumentan que como con todas las revoluciones tecnológicas, el advenimiento de la IA se utilizará para ayudar a la humanidad a alcanzar un nuevo paradigma, no para reemplazarlo por completo. (Demir, N., 2019)
1 ¿Qué es Inteligencia Artificial?
Actualmente, la inteligencia artificial es una tecnología de propósito general (método de producción e invención que es lo suficientemente importante como para tener un impacto agregado prolongado), “que se puede utilizar para automatizar una gran cantidad de tareas, incluidas aquellas que no deberían llevarse a cabo en primer lugar.” (Agüera y Arcas, B., 2019)
3 ¿Quién la controla?
Según el tipo de datos disponibles y la pregunta de investigación en cuestión, un científico de datos elegirá entrenar un algoritmo utilizando uno de estos modelos de aprendizaje: 1) Aprendizaje supervisado – donde un conjunto completo de datos son etiquetados (con datos significativamente informativos) mientras se entrena un algoritmo; 2) Aprendizaje sin supervisión – donde un modelo de aprendizaje profundo recibe un conjunto de datos sin instrucciones explícitas sobre qué hacer con ellos y al ejecutar contesta preguntas desconocidas para los programadores. 3) Aprendizaje Semi-Supervisado - un conjunto de datos de entrenamiento con datos etiquetados y no etiquetados; (Salian, I., 2018) y por último, 4) El aprendizaje de refuerzo es un área de aprendizaje automático relacionada con la forma en que los agentes de software deben tomar medidas en un entorno para maximizar alguna noción de recompensa acumulativa. (Kaelbling, Leslie P.; Littman, Michael L.; Moore, Andrew W., 1996)
7 ¿Cómo puedo involucrarme?
La Inteligencia Artificial (IA) es para todos. Navega con éxito la gran disrupción tecnologíca del Siglo 21; desarrolla tu visión en la Gran Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (GENIA).
2 ¿Cómo funciona?
La inteligencias artificiales (máquinas inteligentes) trabajan buscando una fórmula matemática que - cuando se aplica a una colección de entradas (llamadas datos de entrenamiento) - produce las salidas deseadas. Esta fórmula matemática también genera las salidas correctas para la mayoría de las entradas con la condición de que las entradas vengan de la misma distribución estadística - o similar - de la que los datos de entrenamiento fueron sacados. (Burkov, A., 2019)
8 ¿Hacia dónde se dirige?
La Inteligencia Artificial (IA) tomará el rumbo que decida tomar su principal arquitecto/a, ¡tú!
6 ¿Puede hacerme daño?
La mayoría de los investigadores están de acuerdo en que es poco probable que una IA superinteligente muestre emociones humanas como el amor o el odio, y que no hay razón para esperar que la IA se vuelva intencionalmente benevolente o malévola. En cambio, al considerar cómo la IA podría convertirse en un riesgo, los expertos piensan que un riesgo está presente son las armas autónomas que podrían representar bajas masivas en las manos de las personas equivocadas (Future of Life Institute, 2019). Además, considerar la inclusión en el desarrollo sostenible de modelos de inteligencia artificial es esencial al evaluar el daño que causa la codificación y el aumento de parcialidad injusta en los modelos de IA.
4 ¿Dónde se desarrolla?
Un entorno de ciencia de datos y desarrollo de inteligencia artificial, requiere: 1) Bibliotecas, paquetes y marcos – ya sean de alguna fuente abierta o fuentes cerradas; 2) Controladores de sistemas (CPU o GPU); y 3) la versión del lenguaje de programación preferido por quien programa el modelo.
IA
5 ¿Cuales son sus beneficios?
Las nuevas tecnologías traen cambios monumentales en la forma en que hacemos las cosas. Expertos argumentan que como con todas las revoluciones tecnológicas, el advenimiento de la IA se utilizará para ayudar a la humanidad a alcanzar un nuevo paradigma, no para reemplazarlo por completo. (Demir, N., 2019)