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Mariel
La Inteligencia Artificial (IA)
Inteligencia
Artificial.
Surgimiento
El nombre de Inteligencia Artificial
como tal, surgió en la conferencia de John McCarthy en 1956 en el Dartmouth
College, New Hamspshire. En el foro, Marvin Minsky, Claude Shannon y N.
Rochester entre otros, discutieron acerca de cómo simular la inteligencia
humana a través de las máquinas.
Concepto
Por otro lado (Zampayo, 2004, p. 10)
sugiere también que:
Inteligencia, es la capacidad de
comprender, evocar, movilizar e integrar constructivamente lo que se ha
aprendido y de utilizarlo para enfrentarse a nuevas situaciones.
Artificial, es aquel cuyo producto
origen es no natural, sino que fue hecho por la mano o arte del hombre.
La definición de inteligencia Artificial
ha sido percibida como sistemas con diversas características:
§
Sistemas
que actúan como humanos: “El estudio de cómo hacer computadoras que hagan cosas
que, de momento, la gente hace mejor” (Rich y Knight, 1991).
§
Sistemas
que piensan como humanos: “El esfuerzo por hacer a las computadoras pensar...
máquinas con mentes en el sentido amplio y literal” (Haugeland, 1985).
§
Sistemas
que actúan racionalmente: “Un campo de estudio que busca explicar y emular el
comportamiento inteligente en términos de procesos computacionales” (Schalkoff,
1990).
§
Sistemas
que piensan racionalmente: “El estudio de las facultades mentales a través del
estudio de modelos computacionales” (Charniak y McDermott, 1985).
Sustento
Analizando las definiciones anteriores
todas van enfocadas a la inteligencia apoyada por modelos computacionales, por
lo que la IA, se sustenta en diversas ramas para lograr su desarrollo con mayor
asertividad y efectividad, por lo que las ramas que no debemos olvidar así como
sus cuestionamientos son:
Economía:
¿Cómo debemos tomar decisiones... que
nos beneficien? en contra de competidores? cuando el beneficio no es inmediato?
Teoría de la decisión/Teoría de
juegos/Investigación operativa
Neurociencia:
¿Cómo procesa el cerebro la información?
Neuronas/Especialización del cerebro Psicología ¿Cómo piensan y actúan las
personas? Psicología cognitiva/ciencias cognitivas: Teorías sobre la conducta,
bases del comportamiento racional.
Computación:
Para la existencia de la IA es necesario
un mecanismo para soportarlo (Hardware) También son necesarias herramientas
para desarrollar programas de IA.
Teoría de control/Cibernética:
Construcción de sistemas autónomos
Lingüística Chomsky: Representación del conocimiento, gramática de la lengua
Lingüística computacional.
Inteligencia
humana y artificial
Por otro lado es importante determinar
cuáles son las diferencias entre el comportamiento de la inteligencia humana y
el de la inteligencia artificial.
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Inteligencia
humana
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Inteligencia
artificial
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La
dificultad que han tenido los psicólogos es decidir si la inteligencia es
“una” o si, hay varias clases de conducta inteligente.
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Uso
de caracteres no numéricos para especificar los diferentes algoritmos. Las
diferentes sentencias son evaluadas mediante algebra y lógica.
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La
aproximación más común ha sido la del análisis de los elementos o factores
básicos, llamado “Análisis de Factores”.
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El
comportamiento de los programas no está explícitamente definido por los
algoritmos sino que el flujo de ejecución depende del problema en sí mismo.
El programa define los pasos a llevar a cabo para encontrar la solución.
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Consiste
en la administración de un determinado número de test a un grupo de personas.
Esto permite a los psicólogos identificar las características de la
inteligencia que, aparentemente, están relacionadas con los test. Es un
método netamente estadístico.
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El
razonamiento está basado en el conocimiento, 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.
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Habilidad
verbal: Definición y comprensión de palabras.
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Las
conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas
parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones
al problema específico. Los lenguajes orientados al objeto comparten esta
propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia
Artificial.
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Habilidad
Numérica: Ser capaz de hacer y resolver problemas aritméticos.
|
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.
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Fluidez
verbal: Capacidad de pensar palabras rápidamente.
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Perceptual:
Captar similitudes, diferencias y detalles.
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Espacial:
Comprender relaciones espaciales.
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Mecánica: Capacidad de memorizar y recordar.
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Razonamiento: Comprender principios y
conceptos para resolver problemas.
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Con la comparación anterior podemos definir
un punto crítico de la IA, sobre los beneficios y los limitante, que quizás y
aún no hemos determinado, ya que muchas personas al escuchar la palabra
computadora cree que la solución ante cualquier problema lo tiene resulto sin
el mínimo esfuerzo.
Limitantes
principales de la IA
Es importante destacar que doctor Ismael
Espinosa Espinosa, encargado del Laboratorio de Cibernética de la Facultad de
Ciencias, de la UNAM. Destaca que por el momento no podremos ver en el mercado
a robot que actúen verdaderamente como humano, debido a que todavía no se ha
encontrado un método efectivo para trabajar con redes neuronales, por lo que se
sigue trabajando con computadoras que intentan asemejar el comportamiento
humano, presentando un sinfín de limitaciones, además si a eso le atribuimos
que en México apenas se empieza a trabajar en estos temas cuando en otros países
ya se tocaban el tema de las redes neuronales desde los años 60, a pesar de que
hoy en día el país ha comenzado a tener cierto interés por el tema, otra
limitante que se presenta es que la robótica es muy compleja, por lo que se
requiere de profesionistas ampliamente capacitado que coadyuve al logro de los
objetivos en términos de desarrollo en este tema.
Reflexión:
El tema abordado anteriormente surge por
el interés de conocer los parámetros del desarrollo de la robótica y sus diversas
aportaciones a nuestra vida cotidiana, si bien los avances que surgen día a día
son muy importantes y muchos no tenemos ni el mínimo conocimiento de lo que hay
más allá de los que poseemos, al igual que es importante destacar que para
desarrollar el tema partí leyendo el articulo Gómez Herrera, R. (2013). La
inteligencia artificial. ¿Hacia dónde nos lleva? ¿Cómo ves?, N°. 2, (Pp. 8-11).
De donde tome la idea principal de la Inteligencia artificial para después adentrarme
en la búsqueda de más información sobre este tema.
La aportación que nos hace este articulo
y después de leer otras fuentes de información, determino que a pesar de que la
robótica y la ciencia este avanzada, por el momento no hay aún no hay un robot
que pueda suplir la inteligencia humana, debido a que solo se trabaja con
computadoras y algoritmos, por lo que no se tiene la capacidad de pensamiento y
toma de decisiones ante cualquier problema que pudiese surgir diferente a las
programadas en dichas computadoras, a pesar de que ya se han desarrollado
estudios con redes neuronales, las cuales pudieran igualar a la inteligencia
artificial con la humana, el proceso de desarrollo es muy complicada, además de
que al lograr este avance pudiese traer inconvenientes en el empleo y la
economía, debido a que todas las empresas lograrían una automatización al 100 %
limitando al ser humano a interactuar en su proceso llámese productivo o de
servicios y atención a clientes.
Pero también por otro lado dependiendo
para la rama y o área en la que se aplique podría traer grandes beneficios a la
humanidad, logrando una mayor comodidad e impacto social.
Bibliografía:
Resumen ¿Qué es ser un estudiante en línea? de Millán Martínez, S. (2014)
¿Qué es ser un estudiante en línea?
Hoy en día el uso de las Tecnologías de la Información y la
Comunicación (TIC) han venido a transformar la forma en como interactuamos,
pero sobretodo, la manera en como aprendemos; ejemplo de ello, es la creación de escuelas virtuales.
Sin embargo, esta modalidad de
estudios presenta nuevos retos y desafíos para todo aquel que aspire a
convertirse en un estudiante en línea.
Es importante mencionar brevemente las etapas y evolución de
la modalidad abierta y a distancia, con la finalidad de familiarizarte con el
rol que se deberás asumir en esta modalidad.
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Etapa
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Características.
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1. Enseñanza por correspondencia. (Surge a finales del
siglo XIX y principios del siglo XX).
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Los
medios disponibles de aprendizaje eran materiales impresos y servicios
postales y era unilateral.
El
alumno se encontraba solo sin ningún apoyo.
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2. Enseñanza multimedia. (Surge a partir de 1960)
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Los
medios para el aprendizaje eran medios de comunicación, teléfono, televisión
y recursos visuales.
El
aprendizaje se basaba en un paquete instruccional con material impreso y
audiovisual.
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3. Telemática. (Surge a partir de 1970)
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Evolución
de las tecnologías de la información y la comunicación.
Inserción
de las telecomunicaciones con otros medios educativos CD-ROM.
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4. Enseñanza colaborativa basada en internet. (Surge a
partir de 1990)
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Los
recursos pueden ser enviados a través de la web, en sincrónicos (chat,
videoconferencia) y en asincrónicos (correo electrónico y foros de
discusión).
El
estudiante es activo y autogestor y el docente es guía y facilitador del
aprendizaje.
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|
Basado
en Ortíz (1998) y Palacios-Jiménez (2005).
|
|
Como puedes darte cuenta, en un entorno virtual no hay lugar
para un aprendizaje pasivo y dirigido, sino que, a partir de aquí tendrás que
convertirte en un agente activo de tu propio aprendizaje.
Enseñanza colaborativa basada en Internet, da lugar al
surgimiento de la educación en línea, la cual propicia un cambio sustancial,
dejar de ser alumnos para convertirse en estudiantes.
“La educación a distancia se basa en un diálogo didáctico
mediado entre docentes de una institución y los estudiantes que, ubicados en
espacio diferente al de aquellos, aprenden de forma independiente o grupal.”
(García Aretio, 2014, pág. 19).
Es momento de abordar las características que debes poseer
como estudiante, y los retos a los que te enfrentarás para lograrlo dentro de
la educación en línea:
Características:
1. Actitud proactiva: amplio margen de libertad y
autonomía, que te permita tomar decisiones, respecto a tu propio aprendizaje y
desempeño sin perder de vista el objetivo.
2. Compromiso con el propio aprendizaje: Responsable de tu aprendizaje, ahora
como agente activo y autogestor.
3. Conciencia de las actitudes,
destrezas, habilidades y estrategias propias: Deberás generar y potencializar estrategias que faciliten la recepción y el
análisis de la información en cualquier momento, en cualquier lugar y al ritmo
que tú decidas.
4. Actitud para trabajar en entornos
colaborativos: En la
educación en línea tienes la oportunidad de conocer personas, lugares,
estrategias de estudio e historias de vida de las cuales podrás aprender. En el
aprendizaje entre pares enriquece tu proceso cognitivo y de desarrollo.
5. Metas propias: Debes buscar alternativas de
solución, en esta modalidad los límites los pones tú.
6. Aprendizaje autónomo y Autogestivo: Debes generar destrezas
relacionadas con, comunicación, búsqueda, selección, producción, difusión de
información y conocimiento.
Retos:
1. Dejar atrás el aprendizaje dirigido: Tendrás que ser autogestivo, autocritico y
reflexivo, la decisión respecto a tu aprendizaje y desempeño depende de ti y de
tu tiempo.
2. Evita memorizar y repetir conocimiento: analízalo, procésalo, aprópiate de él y proyecta tu
saber.
3. Deja atrás los entornos competitivos: El trabajo colaborativo enriquece tu conocimiento y
fortalece tu aprender a aprender.
4. Gestión y administración de tiempo: Deberás crear una agenda de actividades (escolares,
personales, laborales, etcétera).
5. Destrezas comunicativas: Deberás potencializar tus habilidades de lectura y
escritura.
El desafío más grande al que te enfrentarás como estudiante
en línea será convertirte en todo un alfabeta digital. Es decir,
“conocer cuando hay una necesidad de información; identificar las necesidades
de la información; trabajar con diversas fuentes y códigos de información;
saber manejar la sobrecarga de información y discriminar la calidad de las
fuente de información; organizar la información; usar la información
eficazmente; y saber comunicar la información encontrada a otros.”(Cabero
Almenara & Llorente Cejudo, 2008, pág. 13). Recuerda, que se trata de
navegar en la red y no naufragar en ella.
Mitos de la educación en línea:
Es fácil y sencillo estudiar, solo es estar en la computadora
y ya.
No hay que leer, solo copiar y pegar información.
Como no me conocen (físicamente) puedo dejar de estudiar.
Ser un estudiante en línea no es fácil ni difícil, basta, con
aplicar estrategias y acciones que te permitan autogestionar tu aprendizaje,
asimismo, resulta fundamental crear un compromiso contigo y con tu aprendizaje,
así como desarrollar tu comprensión lectora, puesto que el entender lo que lees
te evitará frustraciones y pérdidas de tiempo.
Ahora, ya identificas los elementos primordiales de esta
modalidad, y lo que implica ser un estudiante en línea, esfuérzate y ten
confianza siempre en lo que realizas. Recuerda que el verdadero aprendizaje
no se basa en consumir ideas o información, sino en apropiarte del
conocimiento. Nunca olvides que cuentas con las habilidades y destrezas
necesarias para triunfar en esta modalidad.
¡Continúa
avante!
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