Inteligencia Artificial

Introducción
Se sabe que desde la aparición de la IA, el hombre ha tratado de crear máquinas que sean capaces de pensar y razonar por sí solas. En este texto encontrarás la definición e historia de la IA, así como sus características.



Inteligencia Artificial

¿Qué es la inteligencia Artificial (IA)?


Dada la indefinición del propio concepto de “inteligencia”, prácticamente existe una definición de Inteligencia Artificial por cada autor que escribe sobre el tema (PINO R., GÓMEZ A. & DE ABAJO N., 2001). Por ende, todos podemos considerar absurdas algunas definiciones y defender otras, llegar a conclusiones sobre lo que realmente a nuestro criterio consideramos inteligente y desechar aquellas que no lo parezcan.


En palabras de Gómez R. (1991). La IA agrupa un conjunto de técnicas que, mediante circuitos electrónicos y programas avanzados de computadora, busca imitar procedimientos similares a los procesos inductivos y deductivos del cerebro humano. Se basa en la investigación de las redes neuronales humanas y, a partir de ahí, busca copiar electrónicamente el funcionamiento del cerebro. Desde que se descubrió que la IA podía imitar hasta cierto punto al ser humano pensante, también quedó descubierto que aunque se le considere IA, siempre estará limitado a las acciones programadas de su creador, limitando su inteligencia. Wiston H., define la Inteligencia Artificial como el estudio de las ideas que permite ser inteligentes a los ordenadores.




Historia de la IA

¿Cuándo aparece la IA?

Surge en la década de los 40, pero no tiene tanta repercusión hasta 1950 cuando se publica el artículo “Computing Machinery and Intelligence”, escrito por Alan Turing, considerado padre de la IA. En 1956 nace la nueva ciencia, estableciéndose las bases de la IA como un campo totalmente separado de la informática.

Redes Neuronales en la IA


Son programas de la IA capaces de simular algunas funciones de aprendizaje del ser humano. Una red neuronal obtiene experiencia analizando automática y sistemáticamente los datos para determinar reglas de comportamiento; con base en ellas, puede realizar predicciones sobre nuevos casos. Estas técnicas se aplican a problemas de clasificación y series de tiempo e identifican conexiones con cosas que otras técnicas no pueden, porque utilizan relaciones lineales y no lineales (GARCÍA L. 2004). En conclusión una neurona puede representarse como una unidad binaria, estar activa o inactiva y su interacción se basa en la sinapsis.

Características de la IA

Incluye varios campos de desarrollo, como la robótica, la comprensión y traducción de lenguajes, el reconocimiento y aprendizaje de palabras de máquinas o los variados sistemas computacionales expertos, que son los encargados de reproducir el comportamiento humano en una sección del conocimiento. Un ejemplo muy famoso fue la Deep Blue, ordenador de IBM, que jugaba ajedrez e incluso derrotó al campeón de ese momento, la creación de robots muy complejos en los principios de la IA hasta nuestros tiempos donde ya son idénticos a nosotros, la reducción de tamaño y mejora de los PC, televisores, teléfonos, software, etc.

Conclusión
Finalmente podemos concluir que la IA es una ciencia que trata de copiar el funcionamiento del cerebro o igualarlo, desarrollando estudios sobre las redes neuronales, teniendo varias aplicaciones desde su aparición.


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Bibliografía


Pino R., Gómez A. & De Abajo N. (Universidad de Oviedo, 2001) Introducción a la inteligencia artificial: sistemas expertos, redes neuronales y computación evolutiva. Universidad de Oviedo: servicio de publicaciones. Recuperado de: https://books.google.com.mx/books?id=RKqLMCw3IUkC&printsec=frontcover&hl=es&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false


Gómez Herrera, R. (2013). La inteligencia artificial. ¿Hacia dónde nos lleva? ¿Cómo ves?, N°. 2, (Pp. 8-11). México: UNAM, http://www.comoves.unam.mx/assets/revista/2/la-inteligencia-artificial-haciadonde-nos-lleva.pdf

DEEP BLUE. Recuperado el 19/11/15, de: http://www-03.ibm.com/ibm/history/ibm100/us/en/icons/deepblue/


Biografía de Alan Turing. Recuperado de: http://www.upf.edu/pdi/dcom/xavierberenguer/recursos/fig_calc/_9_/estampes/2_3.htm


Villena j., M. R., García C. 6 García J. (2011-2012). Inteligencia en Redes de Comunicaciones. Universidad Carlo III de Madrid. Recuperado el 19/11/15, de: http://ocw.uc3m.es/ingenieria-telematica/inteligencia-en-redes-de-comunicaciones/material-de-clase-1/01-historia-de-la-inteligencia-artificial





García L. (2004). Uso y aplicaciones de la Inteligencia Artificial. Revista de Divulgación Científica y Tecnológica de la Universidad Veracruzana, volumen XVII, No. 3. Recuperado el 19/11/15, de: http://www.uv.mx/cienciahombre/revistae/vol17num3/articulos/inteligencia/

Aprendizaje autónomo: eje articulador de la educación virtual.

¿Qué es ser un estudiante en línea?

La modalidad de estudios en línea, la cual incorpora el uso de las TIC, forman parte de una transformación socio-histórico-cultural en la que vivimos hoy en día.

El proceso de aprendizaje en línea se lleva cabo en un AVA, que engloba una visión conjunta del cómo se enseña pero sobre todo del cómo se aprende y se elabora a partir del establecimiento de objetivos de aprendizaje, incorporando actividades y experiencias de aprendizaje estimulantes.

El rol del estudiante en línea

v  De ser pasivo a ser proactivo: Es responsable de su propio aprendizaje.

v  De la exigencia en la participación: Desarrollará el sentido de la autocrítica en la dinámica grupal.

v  De la estática entre tiempo y espacio a la dinámica autogestiva. No se encuentra sujeto a los horarios y a los espacios físicos.

v  Del seguimiento académico: Tiene la facilidad de compartir las dudas en público.

v  De la interacción grupal y con el docente: Interactúa principalmente con los contenidos, de manera asincrónica con sus pares y docente.

v  De los aportes de la internet y la riqueza del conocimiento: contará con una serie de materiales recomendados por los desarrolladores del curso, pero este deberá hacer un uso crítico de la información y buscar la confiabilidad de las fuentes.

Recomendaciones Interpersonales para el estudiante en línea

·         Controlar y manejar nuestras emociones.

·         Identificar, comprender y responder ante las circunstancias.

·         Saber tratar con los demás.

Cuando el estudiante en línea desarrolle y potencie las habilidades tanto académicas como interpersonales, podrá superar retos propios a su vida académica.

El proceso de aprendizaje llevará al estudiante aprender a aprender.

Retos para el estudiante en línea

ü  Actitud crítica y creativa de las TIC y participar activamente durante su formación académica.

ü  Cuestionar, replantear, investigar e idear nuevas formas de descubrir, obtener mayores conocimientos.

ü  Adaptarse al trabajo en un entorno cambiante.

ü  Optimizar la comunicación escrita

Ser un estudiante en línea implica ciertos saberes, actitudes, retos, exigencias, ventajas y compromisos, pero sobre todo la disposición de aprender.