UNIDAD I: (REDES II)

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REDES II: Contenido total del semestre

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REDES II

INTELIGENCIA RTIFICIA

A continuación, los CORTES respectivos de la materia REDES II:

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      CORTES I,II,III 👈

ELECTIVA TÉCNICA I: Video explicativo (CORTE I)

CORTE I (UNIDADES DE CONTENIDO)

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               FUENTE DE LA IMAGEN:  https://www.nytimes.com/es/2018/10/22/inteligencia-artificial-industrias/

UNIDAD I

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                 UNIDAD I

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       INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 👈

1)    FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 👈

2)    PROBLEMAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 👈


3)    DEFINICIÓN DEL PROBLEMA MEDIANTE UNA BÚSQUEDA EN UN ESPACIO DE ESTADOS 👈


4)    SISTEMAS DE PRODUCCIÓN MONÓTONOS Y NO MONÓTONOS 👈

5)    ESTADO DEL ARTE (ÚLTIMOS AVANCES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL) 👈

FUENTE DE LA IMAGEN:  https://www.the-emag.com/theitmag/blog/empresas-invierten-para-aplicar-inteligencia-artificial-en-sus-negocios

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INTELIGENCIA ARTIFICIAL 👇 

FUENTE DE LA IMAGEN:  https://blog.marvelapp.com/the-world-is-our-interface/keyboard/

                            

A continuación, los CORTES respectivos de la materia:

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1)   CORTE I, II, III 👈 🔨

ESTADO DEL ARTE (Los últimos avances de la INTELIGENCIA ARTIFICIAL)

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4) ESTADO DEL ARTE:  (Últimos avances de la inteligencia artificial)

A continuación, algunos de las innovaciones que marcan retos logrados dentro del marco de la INTELIGENCIA ARTIFICIAL:

FUENTE DE LA IMAGEN:  https://elpais.com/elpais/2016/10/07/talento_digital/1475834997_597004.html

# 1. Los robots de la IA aprenden a través de la observación

El mecanismo a través del cual la IA "aprende" es generalmente a través del entrenamiento por humanos o el aprendizaje automático, donde el robot aprende mediante el procesamiento de datos. Por ejemplo, un robot puede observar que parece ir al mismo lugar todos los días a la misma hora, y puede comenzar a buscar automáticamente el tráfico y las condiciones meteorológicas para proporcionarle un tiempo de conducción estimado.

Un desarrollo innovador en la IA ha sido el desarrollo de las habilidades de los robots para aprender a través de la observación de las acciones de los humanos. Nvidia demostró un robot que realiza tareas en un entorno del mundo real observando cómo se realizan las tareas, un mecanismo diferente y más práctico de cómo los robots suelen ser entrenados.

Si los robots pueden aprender observando demostraciones, esto tiene implicaciones, especialmente para el lugar de trabajo y para llevar a cabo tareas físicas. ¿Quizás los robots del futuro estarán en los hogares, observando cómo se realizan las tareas del hogar y cuidando de ellos?

En otro desarrollo similar, un programa bot llamado AlphaGo enseñó estrategias avanzadas para jugar al juego Go, sin entrenamiento de humanos. Esto destaca aún más una tendencia creciente de la IA que puede ser independiente del conocimiento humano.

# 2. Los cuidadores de robots de AI están llenando un déficit

¿Cómo se sentiría si lo cuidara una enfermera robot o si los cuidadores de robots atendieran a sus familiares mayores ?

Muchos países en todo el mundo se dirigen hacia una crisis en términos de tener suficientes cuidadores para las poblaciones que envejecen. Particularmente a medida que la gran generación del baby boom alcanza sus años de edad avanzada, se predice que la escasez será más pronunciada.

La inteligencia artificial se está desarrollando para intervenir y compensar el déficit. El gobierno japonés, en particular, está trabajando para aumentar la aceptación de la tecnología que cumple con los roles de enfermería y cuidado humano.

Japón se enfrenta a un déficit previsto de 370,000 cuidadores para el 2025, y los desarrolladores están enfocando su atención en aplicaciones simples de IA. Por ejemplo, un robot podría ayudar a una persona a levantarse de la cama, o podría predecir cuándo un paciente necesitará usar el baño.

La resistencia potencial a la ayuda de un robot es uno de los problemas en los que están trabajando los investigadores. Las siguientes prioridades de investigación incluyen dispositivos portátiles de ayuda a la movilidad y tecnología que guía a las personas al baño en lo que predice que es el momento adecuado.

  

# 3. Inteligencia Artificial Beer Brewers

¿Qué pasaría si la cerveza perfecta pudiera elaborarse con la ayuda de AI? De acuerdo, "perfecto" va a estar en gran medida en el ojo del espectador, pero IntelligentX está utilizando la inteligencia artificial para tener en cuenta los comentarios de los clientes tanto como sea posible. Así que técnicamente, la cerveza es un producto de la experiencia del cliente, AI y cerveceros calificados.

Básicamente, el proceso funciona mediante el uso de un algoritmo que está detrás de un bot de Facebook Messenger. El robot toma los comentarios de los clientes y los transmite a los humanos que están elaborando la cerveza. La tecnología facilita que los cerveceros reciban esa retroalimentación más rápido que nunca antes.

La empresa coloca códigos en botellas que dirigen a los clientes al bot. Luego se les hace una serie de preguntas, cuyas respuestas son interpretadas por el algoritmo. Se acumula retroalimentación para detectar tendencias e informar el proceso de elaboración.

# 4. Ciberseguridad basada en la IA

La ciberseguridad ha sido un tema candente desde que se hizo necesario. A medida que la tecnología evoluciona, también lo hacen las amenazas potenciales a la información y las redes confidenciales.

Ha habido una mayor demanda de soluciones de inteligencia artificial para aumentar la ciberseguridad. Los profesionales esperan que acelere la detección de incidentes, mejore la respuesta a los incidentes, identifique y comunique los riesgos y, en general, los ayude a mantener una conciencia óptima de la situación.

Palo Alto Networks introdujo recientemente Magnifier , una solución de inteligencia analítica de comportamiento. Modela el comportamiento de la red utilizando el aprendizaje automático estructurado y no estructurado para mejorar la detección de amenazas.

También está la compañía matriz de Google, Alphabet presentó Chronicle , que es una plataforma de inteligencia de ciberseguridad. Chronicle es una fuente inagotable de datos de ciberseguridad, que permite una búsqueda y descubrimiento rápidos. La idea es que los equipos de seguridad ya tengan la información que necesitan dentro de sus sistemas, pero a menudo está oculta entre los millones de puntos de datos. Las capacidades de búsqueda avanzada de aprendizaje automático son el controlador para una búsqueda más rápida.

# 5. Diagnóstico IA para rayos X

La tecnología médica es un campo que está maduro para la innovación de AI . Las áreas como el diagnóstico tradicionalmente dependen de que un operador humano pueda leer e interpretar pruebas o resultados de imágenes. Esto, naturalmente, crea algún tipo de retraso en el procesamiento y deja abierta la posibilidad de error humano.

Existen grandes desafíos en el área de la inteligencia artificial para el diagnóstico. Por ejemplo, se debe enseñar a la IA a interpretar correctamente los resultados bajo supervisión humana, y es difícil enseñar la identificación de patologías raras, debido a la escasez de imágenes.

Un desarrollo reciente esencialmente ha "usado el aprendizaje automático, para hacer el aprendizaje automático", al usar rayos X generados por computadora para aumentar el entrenamiento en IA.

"Estamos creando rayos X simulados que reflejan ciertas condiciones raras para poder combinarlos con rayos X reales para tener una base de datos lo suficientemente grande como para entrenar las redes neuronales para identificar estas condiciones en otros rayos X". - Shahrokh Valaee

Este desarrollo trae la idea de que la IA está realmente tomando el rol de diagnóstico aún más cerca.

# 6. IA en aplicaciones para teléfonos inteligentes

AI está apareciendo en una amplia gama de aplicaciones para teléfonos inteligentes que están diseñadas para los consumidores de todos los días. Gartner predice que para 2022, el 80% de los teléfonos inteligentes estarán equipados con capacidades de AI en el dispositivo (en comparación con el 10% que tienen estas capacidades en este momento).

Esto convierte a la AI en una oportunidad clave para los desarrolladores de todo tipo de aplicaciones. Aquí hay algunos que están actualmente en uso:

• Asistente de Google : puede acceder a su asistente manteniendo presionado el botón de inicio en su teléfono Android o diciendo en voz alta, "Bien, Google". Desde allí puede enviar mensajes, consultar citas, reproducir música y muchas otras cosas con manos libres. .
• Socrático - ¡La ayuda matemática está aquí! Socratic es una aplicación de tutoría inteligente que puede explicar cómo resolver problemas analizando una imagen del problema matemático.
• Microsoft Pix : todos quieren poder tomar y compartir la foto perfecta. Microsoft Pix ayuda capturando diez cuadros por cada clic del obturador, utilizando AI para seleccionar los tres mejores, luego borrando el resto, ahorrando espacio de almacenamiento.

# 7. Inteligencia Artificial en FinTech

FinTech ha sido un área para ver una gran cantidad de tecnología disruptiva en la última década. Las instituciones financieras tradicionales se han vuelto mucho menos populares, ya que han aparecido otras soluciones, como las aplicaciones. 

AI puede reducir los tiempos de procesamiento; por ejemplo, su banco probablemente tiene una aplicación que le permite fotografiar un cheque para depósito. Los fondos a menudo están disponibles inmediatamente, en parte debido a que AI puede leer el cheque. Esto elimina la necesidad de que un operador humano lea y deposite con precisión el cheque.

La detección de fraudes es otro esfuerzo en el que AI está ayudando. Por ejemplo, Pixmettle está desarrollando herramientas de inteligencia empresarial a nivel empresarial para ayudar a identificar cosas como gastos duplicados e infracciones de políticas corporativas.

Los chatbots ahora también están ampliamente en uso. Muchas aplicaciones bancarias las utilizan como parte de su conjunto de servicio al cliente, mientras que hay aplicaciones que se han desarrollado específicamente para conectar cuentas financieras con Facebook Messenger (como Trim ), lo que permite a los usuarios hacer preguntas a través de la aplicación, hacer cancelaciones u obtener informes. 

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FIN DE LA "UNIDAD I" 

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SISTEMAS DE PRODUCCIÓN MONÓTONOS Y NO MONÓTONOS

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4) SISTEMAS DE PRODUCCIÓN MONÓTONOS Y NO MONÓTONOS: 

Los sistemas de producción se pueden definir como un tipo de arquitectura cognitiva, en la que el conocimiento se representa en forma de reglas. Por lo tanto, un sistema que utiliza esta forma de representación de conocimiento se denomina sistema de producción. En pocas palabras, los sistemas de producción se componen de reglas y factores. El conocimiento generalmente se codifica en una declaración a partir de la cual forma parte de un conjunto de reglas de la forma.

1. SISTEMA DE PRODUCCIÓN MONÓTONO: es un sistema de producción en el que la aplicación de una regla nunca impide la aplicación posterior de otra regla, que también podría haberse aplicado en el momento en que se seleccionó la primera regla.

En contexto, los sistemas de producción parcialmente conmutativos: son un tipo de sistema de producción en el que la aplicación de una secuencia de reglas transforma el estado X en el estado Y, entonces cualquier permutación de esas reglas que sea permisible también transforma el estado x en el estado Y. La demostración del teorema cae bajo la monotónica Sistema parcialmente comunicativo.

·   Los problemas del mundo de los bloques y 8 problemas como el análisis químico y la síntesis son sistemas monótonos, no parcialmente conmutativos.

·   Aunque, jugar el juego de bridge no es un sistema monótono, ni parcialmente conmutativo. Para cualquier problema, existen varios sistemas de producción. Algunos serán eficientes que otros.

FUENTE DE LA IMAGEN:  https://mundo.sputniknews.com/tecnologia/201810081082566619-china-entrena-inteligencia-artificial-profesion-trabajo/

2. SISTEMA DE PRODUCCIÓN NO MONÓTONO: son útiles para resolver problemas ignorables. Estos sistemas son importantes para el punto de vista de la implementación del hombre porque se pueden implementar sin la capacidad de retroceder a los estados anteriores cuando se descubre que se siguió una ruta incorrecta. Este sistema de producción aumenta la eficiencia, ya que no es necesario realizar un seguimiento de los cambios realizados en el proceso de búsqueda.

En contexto, los sistemas conmutativos: suelen ser útiles para problemas en los que se producen cambios, pero se pueden revertir y en los que el orden de operación no es crítico, por ejemplo, el problema del rompecabezas. Los sistemas de producción que generalmente no son parcialmente conmutativos son útiles para muchos problemas en los que ocurren cambios irreversibles, como el análisis químico. Cuando se trata de tales sistemas, el orden en el que se realizan las operaciones es muy importante y, por lo tanto, las decisiones correctas deben tomarse desde el primer momento.

·   Los problemas del mundo de los bloques y 8 problemas como el análisis químico y la síntesis son sistemas monotónicos, no parcialmente conmutativos.

·   Aunque, jugar el juego de bridge no es un sistema monotónico, ni parcialmente conmutativo. Para cualquier problema, existen varios sistemas de producción. Algunos serán eficientes que otros.

FUENTE DE LA IMAGEN:  https://www.infotechnology.com/online/Vienen-por-todo-se-van-a-perder-800-millones-de-trabajos-quien-corre-mas-peligro-20171129-0002.html

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