2. DEFINICIÓN
• LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) ES UN
CAMPO DE ESTUDIO Y DESARROLLO DE
TECNOLOGÍAS QUE SE ENFOCA EN CREAR
SISTEMAS Y PROGRAMAS CAPACES DE
IMITAR LA INTELIGENCIA HUMANA Y
REALIZAR TAREAS QUE NORMALMENTE
REQUIEREN DE LA INTERVENCIÓN
HUMANA. LA IA BUSCA DESARROLLAR
ALGORITMOS Y MODELOS QUE PERMITAN
A LAS MÁQUINAS APRENDER, RAZONAR,
RECONOCER PATRONES, TOMAR
DECISIONES Y RESOLVER PROBLEMAS DE
MANERA AUTÓNOMA, BASÁNDOSE EN
DATOS Y EXPERIENCIAS PREVIAS.
3. RAMAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING)
• EL APRENDIZAJE PROFUNDO (DEEP LEARNING)
• EL PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL
(NATURAL LANGUAGE PROCESSING)
• LA VISIÓN POR COMPUTADORA (COMPUTER
VISION)
ESTAS RAMAS SE BASAN EN LA UTILIZACIÓN DE
ALGORITMOS Y TÉCNICAS MATEMÁTICAS,
ESTADÍSTICAS Y COMPUTACIONALES PARA
ENTRENAR A LOS SISTEMAS Y PERMITIRLES ADQUIRIR
CONOCIMIENTO, ADAPTARSE A NUEVAS
SITUACIONES Y MEJORAR SU RENDIMIENTO CON LA
EXPERIENCIA.
4. OBJETIVOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• APLICACIONES EN DIFERENTES CAMPOS, COMO:
• LA MEDICINA
• LA ROBÓTICA
• LA EDUCACIÓN
• LA INDUSTRIA
• EL COMERCIO
• LOS SERVICIOS Y MUCHAS OTRAS ÁREAS.
LA IA TIENE EL POTENCIAL DE AUTOMATIZAR TAREAS
TEDIOSAS O PELIGROSAS, PROPORCIONAR ASISTENCIA Y TOMA
DE DECISIONES EN TIEMPO REAL, MEJORAR LA EFICIENCIA Y LA
PRECISIÓN EN DIVERSAS ACTIVIDADES Y LLEVAR A CABO
DESCUBRIMIENTOS Y AVANCES CIENTÍFICOS.
5. NUEVAS TENDENCIAS EN LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
• APRENDIZAJE POR REFUERZO AVANZADO: EL APRENDIZAJE POR REFUERZO ES UNA
TÉCNICA DE IA EN LA QUE UN AGENTE APRENDE A TOMAR DECISIONES ÓPTIMAS
EN UN ENTORNO DINÁMICO A TRAVÉS DE LA INTERACCIÓN Y LA
RETROALIMENTACIÓN DEL ENTORNO.
LAS NUEVAS TENDENCIAS SE CENTRAN EN EL APRENDIZAJE POR REFUERZO
AVANZADO, QUE INCLUYE TÉCNICAS COMO EL APRENDIZAJE POR REFUERZO
PROFUNDO Y EL APRENDIZAJE POR REFUERZO DISTRIBUIDO. ESTAS TÉCNICAS
PERMITEN A LOS AGENTES DE IA APRENDER DE MANERA MÁS EFICIENTE Y LOGRAR
RESULTADOS SORPRENDENTES EN ÁREAS COMO LOS JUEGOS Y LA ROBÓTICA.
• IA EXPLICABLE: LA INTERPRETABILIDAD Y EXPLICABILIDAD DE LOS SISTEMAS DE IA
SON CADA VEZ MÁS IMPORTANTES. A MEDIDA QUE LOS ALGORITMOS DE IA SE
VUELVEN MÁS COMPLEJOS, COMPRENDER CÓMO Y POR QUÉ TOMAN DECISIONES
SE VUELVE ESENCIAL.
LOS INVESTIGADORES ESTÁN TRABAJANDO EN EL DESARROLLO DE MÉTODOS Y
TÉCNICAS PARA HACER QUE LOS SISTEMAS DE IA SEAN MÁS TRANSPARENTES Y
COMPRENSIBLES, PERMITIENDO A LOS USUARIOS Y EXPERTOS ANALIZAR Y
COMPRENDER EL RAZONAMIENTO DETRÁS DE LAS DECISIONES TOMADAS POR LOS
SISTEMAS DE IA.
6. NUEVAS TENDENCIAS EN LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
1.IA federada y en el borde: La IA federada y en el borde se refiere a la descentralización del procesamiento de
datos y modelos de IA. En lugar de enviar todos los datos a un servidor centralizado, los modelos de IA se
implementan en dispositivos locales o en redes distribuidas, lo que permite un procesamiento más rápido y
eficiente, y reduce la necesidad de transferir grandes volúmenes de datos. Esto es especialmente relevante en
aplicaciones de IA en tiempo real, como la conducción autónoma y la Internet de las cosas (IoT).
2.Interacción hombre-máquina mejorada: Se están desarrollando técnicas de IA para mejorar la interacción
entre humanos y máquinas. Esto incluye avances en el procesamiento del lenguaje natural, la comprensión y
generación de voz y el reconocimiento de emociones. Facilita la adopción de tecnologías de IA en diferentes
ámbitos, como los asistentes virtuales y los chatbots.
3.Ética y responsabilidad en la IA: Se están desarrollando marcos éticos y pautas para garantizar un uso
responsable, justo y transparente de la IA. Esto implica la consideración de temas como la equidad en los
algoritmos, la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico y la responsabilidad legal en caso de mal
funcionamiento de los sistemas de IA.
Estas son solo algunas de las nuevas tendencias en el campo de la inteligencia artificial. Con el rápido avance
de la tecnología, es probable que surjan nuevas ideas y enfoques en el futuro, lo que continuará impulsando el
desarrollo y la aplicación de la IA en diversos sectores.
