FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Teoría y práctica para su aplicación efectiva.

La Dra. María del Carmen Romano, expone magistralmente acerca de los fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA), con un enfoque que equilibra los aspectos teóricos, prácticos y críticos. Ella explora los pilares teóricos que sostienen la IA, sus aplicaciones prácticas y, sobre todo, hace una reflexión crítica de sus implicaciones éticas, sociales y políticas en base a responder la siguiente pregunta: ¿Es la IA una herramienta para la emancipación humana o un instrumento de control y desigualdad?

Contenido:

1. Fundamentos teóricos de la Inteligencia Artificial A. ¿Qué es la Inteligencia Artificial? La IA es una disciplina que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que, tradicionalmente, requieren inteligencia humana. Estos sistemas aprenden de datos, reconocen patrones y toman decisiones con diversos grados de autonomía. La definición clave seria, “La IA es la ciencia y la ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de computación inteligentes” (John McCarthy, 1956).

• Tipos de IA:
• IA débil (o estrecha) e IA fuerte (o general)

B. Pilares teóricos

• Aprendizaje automático (Machine Learning): Algoritmos que permiten a las máquinas aprender de datos sin ser programadas explícitamente.
• Procesamiento del lenguaje natural (NLP): Capacidad de las máquinas para entender y generar lenguaje humano.
• Visión por computadora: Análisis e interpretación de imágenes y videos.
• Robótica: Integración de la IA en robots para realizar tareas físicas.

2. Aplicaciones prácticas de la IA A. Áreas de impacto

• Salud: Diagnóstico médico asistido por IA, desarrollo de fármacos y cirugías robóticas.
• Educación: Plataformas de aprendizaje personalizado y tutorías virtuales.
• Industria: Automatización de procesos, optimización de cadenas de suministro y mantenimiento predictivo.
• Medio ambiente: Monitoreo de ecosistemas y predicción de desastres naturales.

B. Casos emblemáticos

• Google DeepMind: Creó AlphaGo.
• ChatGPT: Modelo de lenguaje que revoluciono la comunicación y la creación de contenido.
• Tesla Autopilot: Sistema de conducción autónoma que combina visión por computadora y aprendizaje automático.

3. Enfoque crítico: Lo positivo y lo negativo de la IA

A. Lo positivo

• Innovación y progreso.
• Eficiencia y productividad.
• Acceso al conocimiento.

B. Lo negativo

• Desigualdad y exclusión: La IA puede perpetuar sesgos existentes si los datos de entrenamiento son discriminatorios.
• Pérdida de empleos: La automatización amenaza con desplazar a millones de trabajadores en sectores como la manufactura y los servicios.
• Control y vigilancia: La IA puede ser utilizada para vigilar y controlar a la población, violando la privacidad y los derechos humanos.
• Dependencia tecnológica: La creciente dependencia de la IA podría erosionar habilidades humanas y la capacidad de pensamiento crítico.

4. Reflexión final:

¿Hacia dónde vamos como sociedad?

Depende de nosotros decidir si la IA será un instrumento de emancipación o de dominación. El desafío es utilizar este conocimiento para construir un futuro donde la IA esté al servicio de la humanidad, no al revés.

Martes, 04 de febrero, 2025

HORARIOS:

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