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.
