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