Unidad 1.1. Panorama y conceptos

 

La llamada IA ha irrumpido abruptamente en el mundo a todos los niveles. Desde que, en 2017 investigadores de google publicaran el ya famoso artículo 'Attention is all you need'

 

1. Inteligencia: Es la capacidad de entender, aprender, razonar, tomar decisiones y formar una idea determinada de la realidad. Es una combinación de habilidades cognitivas, emocionales y sociales.

2. Artificial: Hace referencia a algo creado por humanos, no natural. En el contexto de IA, se refiere a sistemas diseñados para imitar o replicar la inteligencia humana.

3. Tipos de IA:

IA Débil (o Estrecha): Especializada en una tarea específica. Siri y Alexa son ejemplos de este tipo. IA General: Tiene habilidades cognitivas generales similares a las humanas. Puede aprender y realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda hacer. IA Superinteligente: Es una forma avanzada donde la IA supera la inteligencia humana en casi todos los campos.

4. Estado del arte en tecnologías emergentes:

Aprendizaje profundo (Deep Learning): Subconjunto de machine learning que utiliza redes neuronales con muchos niveles. Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Usadas principalmente en el procesamiento de imágenes. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Permite a las máquinas leer y entender el lenguaje humano.

5. Principales empresas desarrolladoras:

Google: Con productos como TensorFlow y Google Brain. Apple: Con Siri y desarrollos en aprendizaje automático. IBM: Con su sistema Watson. Facebook: Con desarrollos en IA para reconocimiento de imágenes y chatbots. Microsoft: Con Azure Machine Learning y Cortana.

6. Sectores más afectados:

Salud: Diagnóstico y tratamiento personalizado. Finanzas: Detección de fraudes y asesores financieros automatizados. Automoción: Vehículos autónomos. Retail: Personalización de la experiencia del cliente. Educación: Aquí es donde querías hincapié. La IA está transformando la educación con sistemas de tutoría personalizada, chatbots educativos, sistemas de recomendación de contenidos y análisis predictivo para identificar a estudiantes en riesgo. Las herramientas de IA pueden adaptar el contenido a las necesidades de cada estudiante, permitiendo un aprendizaje más personalizado.

 

Referencias