Investigación_PIA_Metodologia - Adal Garza (1)

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Etica sociedad y profesion| FACPYA de avance 
 
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Universidad Autónoma de Nuevo León 
 
Nombre de la Unidad de Aprendizaje: Ética sociedad y 
profesión 
 
Evidencia de aprendizaje 4.3 – Avance de Pia 
 
Programa educativo: Licenciado en Tecnologías de 
Información 
 
Semestre: 9 Grupo: 99 
 
Nombre del maestro: Alfonso Alejandro Arriaga Portillo 
 
 
Matrícula: Nombre: 
16040401 Aguilar Brondo Martha Itzel 
1669109 Castor Jiménez Carlos Eduardo 
1682454 Gallegos Infante Luis Rolando 
1679702 Garza Cavazos Miguel Ángel 
1669312 Garza López Adalberto Josué 
 
 
 
 
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Síntesis 
 
Inteligencia Artificial (101 Cosas Que Debes Saber Hoy Sobre Nuestro Futuro) 
 
Durante ya varios años hemos observado que se ha estado implementando IA en muchas de las 
cosas que observamos, incluso que utilizamos, aplicaciones, teléfonos, tabletas, computadoras, 
programas, etc. Pero no hemos puesto mucha atención en lo que nos puede o que ya este 
beneficiando hoy en día, por empezar exactamente ¿Qué es la inteligencia artificial? Podríamos 
decir que es la capacidad de las maquinas para el uso de los algoritmos, el aprendizaje que obtienen 
de ello, el aprendizaje de los datos que obtienen y la utilización de lo aprendido para la toma de 
decisiones en las tareas que se les pueden presentar. 
 
El aprendizaje automático es uno de los puntos fuertes de la IA, se trata de el autoaprendizaje de 
las maquinas sin la necesidad de haber sido programadas previamente para ello, quiere decir que 
en base a los datos que pueden estar introduciendo al equipo puede estar tomando datos clave o 
importantes para poder hacer una tarea determinada o en la toma de decisiones. 
 
En cuanto al aprendizaje supervisado requiere de alguna interacción humana para dar 
información mas especifica para el aprendizaje de la maquina y pueda actuar con un margen 
establecido. 
 
 
 
Fichas de transcripción textual 
 
Inteligencia Artificial (101 Cosas Que Debes Saber Hoy Sobre Nuestro Futuro) 
¿Qué es exactamente la inteligencia artificial? Si alguien te preguntara cuál es tu definición de la 
IA, ¿qué le dirías? La respuesta es complicada ya que la inteligencia artificial es un tema complejo. 
Por esa razón, podemos encontrar distintas definiciones acerca de ella. 
En mis seminarios, intento simplificar el tema definiendo la IA como la habilidad de los 
ordenadores para hacer actividades que normalmente requieren inteligencia humana. Pero, para 
brindar una definición más detallada, podríamos decir que la IA es la capacidad de las máquinas 
para usar algoritmos, aprender de los datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones tal y 
como lo haría un ser humano. Sin embargo, a diferencia de las personas, los dispositivos basados 
en IA no necesitan descansar y pueden analizar grandes volúmenes de información a la vez. 
Asimismo, la proporción de errores es significativamente menor en las máquinas que realizan las 
mismas tareas que sus contrapartes humanas. La idea de que los ordenadores o los programas 
informáticos puedan tanto aprender como tomar decisiones es particularmente importante y algo 
sobre lo que deberíamos ser conscientes, ya que sus procesos están creciendo exponencialmente 
con el tiempo. Debido a estas dos capacidades, los sistemas de inteligencia artificial pueden realizar 
ahora muchas de las tareas que antes estaban reservadas sólo a los humanos. Las tecnologías 
basadas en la IA ya están siendo utilizadas para ayudar a los humanos a beneficiarse de mejoras 
significativas y disfrutar de una mayor eficiencia en casi todos los ámbitos de la vida. Pero el gran 
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crecimiento de la IA también nos obliga a estar atentos para prevenir y analizar las posibles 
desventajas directas o indirectas que pueda generar la proliferación de la IA. 
 
Aprendizaje automático El aprendizaje automático es uno de los enfoques principales de la 
inteligencia artificial. En pocas palabras, se trata un aspecto de la informática en el que los 
ordenadores o las máquinas tienen la capacidad de aprender sin estar programados para ello. Un 
 
resultado típico serían las sugerencias o predicciones en una situación particular.3 Los primeros 
ordenadores personales, que estuvieron disponibles para los consumidores a partir de la década de 
1980, fueron programados explícitamente para realizar ciertas acciones. Por el contrario, gracias al 
aprendizaje automático, muchos de los dispositivos que verás en el futuro obtendrán experiencia y 
conocimientos a partir de la forma en que son utilizados para poder ofrecer una experiencia al 
usuario personalizada. 
 
En el aprendizaje supervisado, los algoritmos usan datos que ya han sido etiquetados u 
organizados previamente para indicar cómo tendría que ser categorizada la nueva información. Con 
este método, se requiere la intervención humana para proporcionar retroalimentación. Volviendo a 
nuestro ejemplo, enseñaríamos previamente al algoritmo fotos donde apareciera un gato para que 
luego pudiera identificar imágenes similares. En el aprendizaje no supervisado, los algoritmos no 
usan ningún dato etiquetado u organizado previamente para indicar cómo tendría que ser 
categorizada la nueva información, sino que tienen que encontrar la manera de clasificarlas ellos 
mismos. Por tanto, este método no requiere la intervención humana.4 En el ejemplo, los algoritmos 
tendrían que clasificar ellos mismos todas las fotos en las que apareciera un gato en una categoría. 
Por último, con el aprendizaje por refuerzo, los algoritmos aprenden de la experiencia. En otras 
palabras, tenemos que darles «un refuerzo positivo» cada vez que aciertan.5 La forma en que estos 
algoritmos aprenden se puede comparar con la de los perros cuando les damos «recompensas» al 
aprender a sentarse, por ejemplo. 
 
 
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Síntesis 
 
Inteligencia Artificial Y Computación Avanzada 
 
Inteligencia artificial 
 
Dentro del contenido de este libro podemos ver que la opinión del autor es que la inteligencia 
artificial pretende construir maquinas y sistemas que simulan el comportamiento humano, que a su 
vez diría que es inteligente. 
 
En cuanto al enfoque que tiene la IA es que busca la creación de sistemas informáticos que realicen 
las tareas para las que requieren inteligencia, que podría ser la necesidad de la inteligencia humana 
para el cumplimiento de alguna tarea específica. 
 
Otro tema que toca el autor es las técnicas adaptativas que quiere decir que las IA se pueden adaptar 
a cualquier circunstancia para poder completar su objetivo sin importar que se presente. Otro de 
los temas que también se observan son las redes neuronales que ayudarían a poder simular a un 
cerebro humano. 
 
Fichas de transcripción textual 
 
Inteligencia artificial 
 
La IA es la rama de la ciencia que se encarga del estudio de la inteligencia en elementos artificiales 
y, desde el punto de vista de la ingeniería, propone la creación de elementos que posean un 
comportamiento inteligente. Dicho de otra forma, la IA pretende construir sistemas y máquinas 
que presenten un comportamiento que, si fuera llevado a cabo por una persona, se diría que es 
inteligente. El aprendizaje, la capacidad de adaptación a entornos cambiantes, la creatividad, etc., 
son facetas que usualmente se relacionan con el comportamiento inteligente. Además, la IA es muy 
interdisciplinar, y en ella intervienen disciplinas tan variadas como la Neurociencia, la Psicología, 
las Tecnologías de la Información, la Ciencia Cognitiva, la Física, lasMatemáticas, etc. 
 
Enfoques de la IA 
 
Se pueden definir dos puntos de vista o enfoques de la IA, el punto de vista tecnológico o ingenieril 
y el punto de vista científico. Por un lado, la rama ingenieril busca la creación de sistemas 
informáticos que realicen tareas para las que se precisa inteligencia. Se persigue desde este 
planteamiento la resolución de problemas concretos, sin limitar las técnicas a utilizar a aquellas 
que utilizan los seres inteligentes. Por otro lado, la rama científica de la IA se puede definir como 
“el estudio del comportamiento inteligente, siendo su fin conseguir una teoría de la inteligencia 
que explique la conducta que se produce en seres de natural inteligentes, y que guíe la creación de 
entes artificiales capaces de alcanzar dicho proceder inteligente” [4]. Las técnicas clásicas, desde 
el punto de vista tecnológico han tenido un relativo éxito, y sus productos (Sistemas Expertos, 
Sistemas Basados en el Conocimiento, etc.) se usan ampliamente. El principal problema de estas 
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técnicas radica en que no son capaces de adaptarse a los cambios del entorno y que es preciso tener 
un conocimiento explícito del problema para poder abordarlo satisfactoriamente. Estos sistemas 
han de ser programados y no pueden auto programarse y adaptarse así a nuevos requisitos del 
entorno. Para resolver este problema, se han desarrollado diversas aproximaciones 
computacionales conocidas de forma global como Técnicas Adaptativas. A continuación, se 
describirán las más utilizadas. 
 
Técnicas adaptativas 
Las Técnicas Adaptativas son aquellas que, aplicadas a un problema, son capaces de seguir 
funcionando adecuadamente a pesar de las circunstancias cambiantes del entorno. Una posibilidad 
de funcionamiento es ajustar la relativa importancia de los parámetros de entrada de manera 
autónoma para conseguir la resolución de ese problema. Lo que se persigue con el uso de estas 
técnicas es conseguir una autonomía en el aprendizaje de las máquinas, lo cual llevaría a uno de 
los sueños de la IA: la programación automática. Los sistemas en los que se aplican estas técnicas 
reciben el nombre de Sistemas Adaptativos. A continuación, se describen las Técnicas Adaptativas 
más utilizadas. 
 
Redes de neuronas artificiales 
 
Las “Redes de Neuronas Artificiales” (en adelante RNA) también llamadas “Sistemas 
Conexionistas” son un sistema de procesamiento de información inspirado en el funcionamiento 
del sistema nervioso biológico (paradigma de sistema inteligente). Representan un intento de 
emular el comportamiento del cerebro [5] y aumentar nuestros conocimientos acerca de él. 
Funcionan como un sistema masivamente paralelo que se ha mostrado eficiente para la resolución 
inteligente de distintos tipos de problemas. 
 
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Durante ya varios años hemos observado que se ha estado implementando IA en muchas de las 
cosas que observamos, incluso que utilizamos, aplicaciones, teléfonos, tabletas, computadoras, 
programas, etc. Pero no hemos puesto mucha atención en lo que nos puede o que ya este 
beneficiando hoy en día, por empezar exactamente ¿Qué es la inteligencia artificial? Podríamos 
decir que es la capacidad de las máquinas para el uso de los algoritmos, el aprendizaje que obtienen 
de ello, el aprendizaje de los datos que obtienen y la utilización de lo aprendido para la toma de 
decisiones en las tareas que se les pueden presentar. 
 
Con la implementación de la inteligencia artificial en la vida diaria es posible que podamos crear 
muchas cosas que ahora solo imaginamos y que con ello podamos seguir avanzando y poder tener 
mejoras en todos los ámbitos, podemos tener grandes avances en la medicina, en las creación de 
alimentos, cosechas, producciones de objetos, en la diversión como en los videojuegos, en los 
aparatos electrónicos que utilizamos, hoy en día se esta implementando por grandes mentes, 
implementando la tecnología también para las personas con discapacidades, etc. 
 
El aprendizaje automático es uno de los puntos fuertes de la IA, se trata del autoaprendizaje de las 
maquinas sin la necesidad de haber sido programadas previamente para ello, quiere decir que en 
base a los datos que pueden estar introduciendo al equipo puede estar tomando datos clave o 
importantes para poder hacer una tarea determinada o en la toma de decisiones. 
 
En cuanto al aprendizaje supervisado requiere de alguna interacción humana para dar información 
más específica para el aprendizaje de la maquina y pueda actuar con un margen establecido. 
 
Dentro del contenido de este libro podemos ver que la opinión del autor es que la inteligencia 
artificial pretende construir máquinas y sistemas que simulan el comportamiento humano, que a su 
vez diría que es inteligente. 
 
En cuanto al enfoque que tiene la IA es que busca la creación de sistemas informáticos que realicen 
las tareas para las que requieren inteligencia, que podría ser la necesidad de la inteligencia humana 
para el cumplimiento de alguna tarea específica. 
 
Otro tema que toca el autor es las técnicas adaptativas que quiere decir que las IA se pueden adaptar 
a cualquier circunstancia para poder completar su objetivo sin importar que se presente. Otro de 
los temas que también se observan son las redes neuronales que ayudarían a poder simular a un 
cerebro humano. 
 
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Referencias 
Lasse rouhiainen. (2018). Inteligencia artificial 101 cosas que debes saber hoy sobre 
nuestro futuro. Centro de Libros PAPF, SLU: Alienta editorial. 
Enlace de referencia: 
https://www.planetadelibros.com/libros_contenido_extra/40/39307_Inteligencia_artificial.pdf 
JUAN JESÚS ROMERO. (2007). INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y 
COMPUTACIÓN AVANZADA. Fundación Alfredo Brañas: Fundación Alfredo 
Brañas. 
Enlace de referencia: 
https://cdv.dei.uc.pt/wp-content/uploads/2014/03/ms07.pdf 
 
https://www.planetadelibros.com/libros_contenido_extra/40/39307_Inteligencia_artificial.pdf
https://cdv.dei.uc.pt/wp-content/uploads/2014/03/ms07.pdf