La inteligencia artificial no es como la pintan

Description

Mind Map on La inteligencia artificial no es como la pintan, created by Ximena Casillas on 08/04/2022.
Ximena Casillas
Mind Map by Ximena Casillas, updated more than 1 year ago
Ximena Casillas
Created by Ximena Casillas about 2 years ago
61
0

Resource summary

La inteligencia artificial no es como la pintan
  1. La práctica hace al maestro
    1. Una forma de diseñar computadoras, es utilizar las redes neuronales artificiales, estos ciruitos se asemejan a la estructura que tiene el cerebro. Con los algoritmos correctos, estas redes neuronales pueden aprender, reforzando ciertas conexiones para ganar experiencia.
      1. Aprendizaje automático (Machine Learning)
        1. La máquina reibe instrucciones para llevar a cabo una tarea y la ejecuta, pero no aprende nada. Como cuando le damos "me gusta" a una canción, o si la escuchamos muchas veces, entiende que la canción nos gusta e incluso con el tiempo nos, da recomendaciones. Ya que analiza la información recopilada y así aumenta el grado de éxito.
        2. Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
          1. Es un tipo de aprendizaje automático que lleva varias capas de red neuronal artificial, en las que se analiza la información en diferentes niveles, como si fueran camaras con zoom, como cuando Google identifica las partes de un coche como lo son las llantas, el volante, y este tipo si va aprendiendo ya que al analizar la información relaciona los carros con los camiones, los volantes con los timones de barco etc.
        3. Asistentes del futuro, hoy
          1. Waston, es un tipo de red neuronal que procesa el lenguaje cotidiano, con un desempeño sobresaliente, aunque ha tenido errores, es capaz de detectar enfermedades, un ejemplo es este. Waston relacionó "Solo necesitas una siesta. No tienes ese transtorno del sueño que te hace quedarte dormido parado" con una enfermedad llamada NARCOLEPSIA y esto resultó ser correcto.
            1. Emma, una computadora entrenada para hacer análisis, investigación y consultas financieras, compitió con una de las mejores reporteras (Sarah O'Connor) el reto era escribir una nota y enviarla al editor para que identificara cual era la de la reportera y cuál la de la máquina. O'Connor estaba segura de que la máquina sería mas rápida pero esperaba que su nota fuera mejor, y así fue. Emma terminó antes pero le faltaba lo que O'Connor si tenía: el tono de noticia.
              1. Sin duda, sistemas como Waston y Emma, son un hecho de que las computadoras pueden ser muy útiles en muchas tareas como, un análisis de informacón distribuida en millones y millones de fuetes, pero al momento de redactar le faltará gramática y sintáxis, así que podríamos decir que las máquinas no nos sustituirán sino que nos facilitarán el trabajo haciendo la parte tediosa y nosotros laparte creativa.
              2. Inteligencia VS Conciencia
                1. Además de entrenar a las computadoras para el trabajo, tambien s eles tiene que enseñas modales. Microsoft, diseñó un programa que genera textos en chat llamado Tay, creaba conversaciones informales y entretenidas para jóvenes de entre 18 y 24 años, ella era muy amigable, pero en menos de 24 hrs. se volvió grosera.
                  1. El investigador explicó que esto sucedió debido a que algunos usuarios abusaron de las capacidades de las convesaciones para que respondiera de forma inapropiada, esto se debe a que Tay no tiene conciencia, la caracteristica ue probablemente nos distinga de las máquinas, sin importar cuan inteligentes lleguen a ser.
                  2. Autor: Claudia Hernandez Garcia
                    1. Fecha de publicación: 19/10/2019
                      1. Texto Científico
                        1. Ideas principales: Explicar como son las computadoras tan inteligentes, dar a conocer que las máquinas inteligentes no nos quitarán el trabajo, y por último nos dice que las máquinas no tienen conciencia por lo tanto no pueden hacernos daño amenos de que un humano las programe para eso.
                          Show full summary Hide full summary

                          Similar

                          Conceptos Generales De Robótica
                          Diego Santos
                          Características y Perspectivas de la Web 3.0
                          Paúl Baldeón
                          Inteligencia Artificial
                          osbaldo arguello
                          Arboles Binarios & Inteligencia Artificial
                          Eduardo Villa
                          Historia y Evolución de la IA (Inteligencia Artificial)
                          Alber Dario Tovar
                          Sistemas basados en conocimientos
                          jose am alvares
                          1.2 Conceptos y técnicas (estado del arte)
                          tere_xisigi
                          Fundamentos de la Inteligencia Artificial
                          Alex Diaz Toro
                          1.5 Heurística
                          tere_xisigi
                          INTELIGENCIA ARTIFICIAL
                          Carlos Ramos
                          SISTEMAS EXPERTOS
                          Carlos Ramos