Inteligencia expresada por máquinas, procesadores  y programas = cuerpo, cerebro y mente. Aplica cuando una máquina imita las funciones «cognitivas» que los humanos asocian con otras mentes humanas, como por ejemplo: «percibir», «razonar», «aprender» y «resolver problemas»

la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, para aprender de dichos datos y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a través de la adaptación flexible.

Inteligencia artificial convencional

• Razonamiento basado en casos
• Sistemas expertos:
• Redes bayesianas ( Bayes )
• IA basada en comportamientos
• SPM – Smart Process Management – propone soluciones c complejos problemas

Inteligencia artificial computacional

La inteligencia computacional implica desarrollo o aprendizaje interactivo El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.

La inteligencia computacional tiene una doble finalidad. Por un lado, su objetivo científico es comprender los principios que posibilitan el comportamiento inteligente (ya sea en sistemas naturales o artificiales) y, por otro, su objetivo tecnológico consiste en especificar los métodos para diseñar sistemas inteligentes.

Aplicaciones en la Industria:

Diseño

• Diseño de productos
• Diseño Generativo – variaciones automáticas
• Meta generación de chips de aprendizaje detallado

Automatización

• Conducción autónoma
• Fabricación autónoma
• IA en la maquinaria
• Mantenimiento predictivo

aplicaciones cotidianas

• Asistentes de voz
• Smartphone – Modo retrato, selección de texto en fotos
• Contenido en las redes sociales
• Predictivos de Google
• Recomendaciones de producto
• Atención al cliente
• Recomendaciones musicales
• Automatización del hogar
• Optimización de rutas
• Filtros de SPAM

Estado del arte – Precisión Humana:

• Conversión de lectura
• Organización de imágenes
• 90% de los datos redes mundiales – solo hace 2 años
• 20% respuesta en lenguaje natural, hace 5 años 1%
• Entender la conversación médico paciente, realizar un informe y sugerir diagnóstico y tratamiento
• Reconocimiento facial y análisis de imágenes, foto con alguien con determinada prenda sugerir enlace a la tienda.
• Nvidia maneja algoritmos que trabajan simultáneamente con 8.000 millones de parámetros y Microsoft Supera la cifra

Que lo hace posible

• Potencia computacional
• Revolución de los sensores captadores de datos
• Evolución de los algoritmos

Regulación ética de su uso

• Reconocimiento facial – control de la población
• Decisiones de vida o muerte como el coche autónomo

Límites:

• Empatía, creatividad e innovación
• Robótica con interacción social y empatía
• Implantación de sensores en el cerebro para extraer información
• Salvaguarda de la consciencia

¡Que tengas un Ingenioso día!

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