Inteligencia artificial - Ética y valores II

La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Una tecnología que todavía nos resulta lejana y misteriosa, pero que desde hace unos años está presente en nuestro día a día a todas horas.

La inteligencia artificial funciona a través de la implementación de algoritmos y técnicas en sistemas informáticos, los cuales permiten que una máquina o dispositivo aprenda de los datos y mejore su rendimiento a medida que se expone a más información.

Es importante tomar en consideración que no toda la inteligencia artificial es igual; de hecho actualmente hay diferentes tipos, con su propio enfoque y métodos.

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¿CÓMO FUNCIONA LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

-Disponibilidad de datos.

-Falta de profesionales cualificados.

-El coste y el tiempo de implementación de los proyectos de IA.

DESVENTAJAS

-Automatiza los procesos.

-Potencia las tareas creativas.

-Aporta precisión

-Reduce el error humano.

-Reduce los tiempos empleados en análisis de datos.

-Mejora en la toma de decisiones tanto a nivel de producción como de negocio.

Aumento de la productividad y calidad en la producción.

VENTAJAS

- Chat GPT.

- Frase.io.

- Salesforce Einstein.

- Deep L.

- Grammarly.

- NetBase Quid.

- Synthesia.

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APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Para ponerlo a prueba simplemente se debe ingresar en platform.openai.com/ai-text-classifier/, pegar el texto deseado y presionar en 'Submit'. Después de analizarlo, el clasificador arrojará un resultado. Los resultados se clasificarán en relación a qué tan probable es que el texto haya sido generado por una IA.

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¿CÓMO DETECTAR SI UN TRABAJO ES HECHO CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

¿Qué es?

¿Cómo funciona?

Ventajas y desventajas

Aplicaciones

¿Cómo detectar si un trabajo es hecho con inteligencia múltiple?

TIPOS DE IA

Aprendizaje automático

Es uno de los tipos de inteligencia artificial al que más acostumbrados estamos, sobre todo a nivel de series o películas. Se basa en la capacidad que un software o dispositivo tiene de aprender por su cuenta. El aprendizaje automático sigue tres pasos fundamentales, como cualquier otro método: aprendizaje, entrenamiento y resultados.

Puede estar supervisado por una persona o hacerse de manera autónoma gracias a la propia IA, que opera según las normas diseñadas por el programador.

Este tipo de IA lo vemos en los asistentes virtuales o en los videojuegos, entre otros lugares.

Aprendizaje profundo

Redes neuronales

Las redes neuronales, como su propio nombre indica, es un tipo de IA que intenta imitar el comportamiento de las neuronas. A partir de una red de neuronas artificiales, se crea un sistema por el que reciben y procesan datos. Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) están formadas por millones de neuronas artificiales trabajando de manera coordinada, con capacidad de operar con acciones de aprendizaje.

Este tipo de IA es muy útil para actividades como el reconocimiento de imágenes y textos o para controlar robots, uno de los máximos exponentes de la inteligencia artificial.

El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje que va más allá del automático, ya que engloba y procesa más datos e información al mismo tiempo. Utiliza otro de los tipos de inteligencia artificial, las redes neuronales, para desenvolverse entre un mayor volumen de información. Está estrechamente ligado con otros de los términos del momento, el Big Data.

Este tipo de IA se usa, por ejemplo, para el reconocimiento facial o para las traducciones automáticas de textos, entre otros muchos usos (y cada vez, más).

Conviviremos con chatbots interactivos

que podrán sugerirnos productos,

espectáculos,

Flotas de drones capaces de plantar mil millones de árboles al año para combatir la deforestación, vehículos submarinos no tripulados para detectar fugas en oleoductos, edificios inteligentes diseñados para reducir el consumo energético

Permite saber si

un estudiante está a punto de cancelar su registro, sugerir nuevos cursos o crear ofertas personalizadas para optimizar

el aprendizaje.

Será útil a la hora de evitar colisiones o atascos y también para optimizar el tráfico.

Ya existen chatbots que nos preguntan por nuestros síntomas para realizar un diagnóstico.

La recolección de datos genera patrones que ayudan a identificar factores genéticos susceptibles de desarrollar una enfermedad.

Desafíos éticos:

• Privacidad: La inteligencia artificial plantea preocupaciones sobre la protección de datos personales y la invasión de la privacidad.