martes, 23 de noviembre de 2010
jueves, 11 de noviembre de 2010
Intranet
Una intranet es una red de ordenadores privados que utiliza tecnología Internet para compartir dentro de una organización parte de sus sistemas de información y sistemas operacionales. El término intranet se utiliza en oposición a internet, una red entre organizaciones, haciendo referencia por contra a una red comprendida en el ámbito de una organización.
Evolución de las intranets
Debido a la libertad y la variedad de los contenidos y el número de sistemas de interconexión, las intranets de muchas organizaciones son bastante más complejas que sus propias páginas web, y los usuarios de la misma están creciendo a velocidad vertiginosa. Para hacerse una idea, según el diseño de Intranet anual de 2007 de Nielsen Norman Group, el número de páginas de intranets de los participantes era de 200.000 aproximadamente hasta el año 2005. Del año 2005 al 2007, en cambio, este número ha crecido hasta alcanzar la cota de los 6 millones.
Beneficios de la intranet de los centros docentes
1. Capacidad de compartir recursos (impresoras, escáner...) y posibilidad de conexión a Internet (acceso a la información de la Red y a sus posibilidades comunicativas)
2. Alojamiento de páginas web, tanto la del centro como de estudiantes o profesores, que pueden consultarse con los navegadores desde todos los ordenadores de la Intranet o desde cualquier ordenador externo que esté conectado a Internet.
3. Servicios de almacenamiento de información. Espacios de disco virtual a los que se puede acceder para guardar y recuperar información desde los ordenadores del centro y también desde cualquier equipo externo conectado a Internet. Cada profesor y cada estudiante puede tener una agenda en el disco virtual.
4. Servicio de e-mail, que puede incluir diversas funcionalidades (buzón de correo electronico, servicio de webmail, servicio de mensajería instantánea...)
5. Foros, canales bidireccionales de comunicación entre los miembros de la comunidad escolar, que permiten el intercambio de opiniones, experiencias... Algunos de estos foros pueden estar permanentemente en funcionamiento, y otros pueden abrirse temporalmente a petición de algún profesor, grupo de alumnos... Por ejemplo, tablones de anuncios y servicios de chat y videoconferencia.
6. Instrumentos diversos que permiten, a las personas autorizadas a ello, la realización de diversos trabajos tales como gestiones de tutoría, plantillas que faciliten a profesores y alumnos la creacion de fichas, test, periodicos; gestiones de secretaria y dirección; de biblioteca; y gestiones administrativas como petición de certificados, trámites de matrícula, notas de los estudiantes, etc.
Foros, wikis, blogs y redes sociales: Aplicaciones en intranets
Todavía hay muchas organizaciones que muestran evidencias de las primeras etapas de la intranet en las empresas, cuando era sólo un medio para transmitir información a los empleados.
La Intranet se nutre hoy de "modelos" de comunicación como foros, wikis, blogs y redes sociales. Son sus verdaderos motores y han inspirado su nuevo rol en el mundo empresarial: un verdadero "canal de interacción virtual", con alto impacto en la comunicación interna y objetivos comúnmente centrados en la innovación, la mejora permanente y la gestión del conocimiento.
Sistemas Expertos
Es una aplicación informática capaz de solucionar un conjunto de problemas que exigen un gran conocimiento sobre un determinado tema. Un sistema experto es un conjunto de programas que, sobre una base de conocimientos, posee información de uno o más expertos en un área específica. Se puede entender como una rama de la inteligencia artificial, donde el poder de resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de un dominio específico. Estos sistemas imitan las actividades de un humano para resolver problemas de distinta índole (no necesariamente tiene que ser de inteligencia artificial). También se dice que un SE se basa en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el seguimiento de una acción).
Para que un sistema experto sea herramienta efectiva, los usuarios deben interactuar de una forma fácil, reuniendo dos capacidades para poder cumplirlo:
Explicar sus razonamientos o base del conocimiento: los sistemas expertos se deben realizar siguiendo ciertas reglas o pasos comprensibles de manera que se pueda generar la explicación para cada una de estas reglas, que a la vez se basan en hechos.
Adquisición de nuevos conocimientos o integrador del sistema: son mecanismos de razonamiento que sirven para modificar los conocimientos anteriores. Sobre la base de lo anterior se puede decir que los sistemas expertos son el producto de investigaciones en el campo de la inteligencia artificial ya que ésta no intenta sustituir a los expertos humanos, sino que se desea ayudarlos a realizar con más rapidez y eficacia todas las tareas que realiza.
Debido a esto en la actualidad se están mezclando diferentes técnicas o aplicaciones aprovechando las ventajas que cada una de estas ofrece para poder tener empresas más seguras. Un ejemplo de estas técnicas sería los agentes que tienen la capacidad de negociar y navegar a través de recursos en línea; y es por eso que en la actualidad juega un papel preponderante en los sistemas expertos.
Estructura básica de un SE
Un Sistema Experto está conformado por:
- Base de conocimientos (BC): Contiene conocimiento modelado extraído del diálogo con un experto.
- Base de hechos (Memoria de trabajo): contiene los hechos sobre un problema que se ha descubierto durante el análisis.
- Motor de inferencia: Modela el proceso de razonamiento humano.
- Módulos de justificación: Explica el razonamiento utilizado por el sistema para llegar a una determinada conclusión.
- Interfaz de usuario: es la interacción entre el SE y el usuario, y se realiza mediante el lenguaje natural.
Tipos de SE
Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:
- Basados en reglas previamente establecidas.
- Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning).
- Basados en redes bayesianas.
En cada uno de ellos, la solución a un problema planteado se obtiene:
- Aplicando reglas heurísticas apoyadas generalmente en lógica difusa para su evaluación y aplicación.
- Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a un problema similar planteado con anterioridad se adapta al nuevo problema.
- Aplicando redes bayesianas, basadas en estadística y el teorema de Bayes.
Ventajas y limitaciones de los Sistemas Expertos
Ventajas
- Permanencia: A diferencia de un experto humano un SE (sistema experto) no envejece, y por tanto no sufre pérdida de facultades con el paso del tiempo.
- Duplicación: Una vez programado un SE lo podemos duplicar infinidad de veces.
- Rapidez: Un SE puede obtener información de una base de datos y realizar cálculos numéricos mucho más rápido que cualquier ser humano.
- Bajo costo: A pesar de que el costo inicial pueda ser elevado, gracias a la capacidad de duplicación el coste finalmente es bajo.
- Entornos peligrosos: Un SE puede trabajar en entornos peligrosos o dañinos para el ser humano.
- Fiabilidad: Los SE no se ven afectados por condiciones externas, un humano sí (cansancio, presión, etc.).
- Consolidar varios conocimientos.
- Apoyo Académico.
Limitaciones
- Sentido común: Para un Sistema Experto no hay nada obvio. Por ejemplo, un sistema experto sobre medicina podría admitir que un hombre lleva 40 meses embarazado, a no ser que se especifique que esto no es posible ya que un hombre no puede procrear hijos.
- Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener una conversación informal mientras que con un SE no podemos.
- Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende con relativa facilidad de sus errores y de errores ajenos, que un SE haga esto es muy complicado.
- Perspectiva global: Un experto humano es capaz de distinguir cuales son las cuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestiones secundarias.
- Capacidad sensorial: Un SE carece de sentidos.
- Flexibilidad: Un humano es sumamente flexible a la hora de aceptar datos para la resolución de un problema.
- Conocimiento no estructurado: Un SE no es capaz de manejar conocimiento poco estructurado.
Presentación
Conferencia sistemas expertos
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Raymond Kurzweil
Raymond Kurzweil (Massachusetts, 12 de febrero de 1948) es un inventor estadounidense, además de músico, empresario, escritor y científico especializado en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial.
Experto tecnólogo de sistemas y de Inteligencia Artificial y eminente futurista. Es actualmente presidente de la empresa informática Kurzweil Technologies, que se dedica a elaborar dispositivos electrónicos de conversación máquina-humano y aplicaciones para discapacitados y es canciller e impulsor de la Universidad de la Singularidad de Silicon Valley.
- Video
martes, 9 de noviembre de 2010
Arnoldo Hax
Arnoldo Hax nace en Santiago de Chile en 1936. Estudia la carrera de Ingeniero Industrial en la Universidad Católica de Chile, donde se gradúa, con el número uno de su promoción y la más alta distinción, en 1960. Sus inquietudes por ampliar su formación académica le llevan a realizar, en la Universidad de Michigan, un Master en Ingeniería Industrial, que completa
en 1963. Terminados sus estudios en la Universidad de Michigan, vuelve a Chile para hacerse cargo de la Dirección de la Escuela de Ingeniería de la Universidad Católica, siendo el director más joven de su historia. Desde esa posición co-lideró una renovación completa de la docencia de ingeniería en su Universidad y en su pais. En 1965 regresa a EUA, donde obtiene un Doctorado en Investigación Operativa en la Universidad de California en Berkeley, que concluye en 1967. Merecen destacarse, a lo largo de su carrera, dos constantes:
- su fuerte relación e implicación tanto con su país natal, Chile, como con su país de adopción Estados Unidos ; y
En cuanto a la primera, ha realizado numerosos trabajos para su país de origen, incluyendo su propuesta para definir la “Agenda Estratégica de Chile”. Como reconocimiento a sus méritos y dedicación fue nombrado, en 1991, Doctor Honoris Causa por la Universidad Católica de Chile y, desde 2003, la sala de entrada del principal edificio de dicha Universidad lleva el nombre de Arnoldo Hax.
En cuanto a la segunda, merece destacarse que, antes de incorporarse definitivamente al mundo académico trabaja durante tres años, desde 1967 a 1970, como consultor, en el área de Investigación Operativa, para la empresa Arthur D. Little, Inc. Y, asimismo, que, a lo largo de su carrera profesional, ha desarrollado nuevos modelos para ayuda a la toma de decisiones y nuevos marcos de referencia para ayuda a la gestión y estrategia empresarial.
No sólo ha publicado estos modelos y marcos de referencia en numerosos artículos académicos y libros sino que, además, los ha aplicado a empresas con las que ha colaborado como consultor, tales como: Advanced Micro Devices, Eastman Chemical, Merck, EDS, Saturn, Coca-Cola, Digital Equipment Corporation, Motorola, General Motors, Citibank, Prime Computer, Searle, Analog Devices, Westinghouse Electric, Unilever, 3M y Brown Boveri, entre otras importantes empresas. A este respecto resulta significativo destacar que:
- George Fisher, primer ejecutivo de Motorola, declaró, en una exposición en MIT, que Motorola nunca hubiese crecido con la rapidez y rentabilidad que obtuvo durante su gestión si no hubiese sido por la contribución de Hax. Afirmó que: “Arnoldo nos dio un lenguaje común y nos segmentó los negocios para que pudiéramos definir con mayor claridad sus estrategias exitosas”.
- En Saturn, una de las iniciativas más creativas de General Motors, cuando decide entrar en el mercado de los automóviles pequeños, colaboró con su primer ejecutivo, el legendario Skip LeFauve, ex - alumno de Arnoldo, en la definición de la empresa y la formulación de su estrategia.
Durante más de quince años, Unilever, liderada por su Presidente del Sector dustrial Iain Anderson, también ex – alumno de Arnoldo, adoptó su metodología en la formulación de su estrategia. Además, la gran mayoría de sus ejecutivos participaron en talleres dirigidos por Arnoldo para definir la estrategia de sus diversos negocios.
En Codelco, la empresa de cobre más grande del mundo, cuyo dueño es el Estado de Chile, Arnoldo trabajó durante décadas con sus distintos equipos directivos para redefinir su estructura y procesos de planificación. Concluida la anterior experiencia como consultor, la actividad de Arnoldo Hax se centra en el mundo académico, impartiendo sus enseñanzas en dos de las universidades americanas más prestigiosas en el área de Administración de
Empresas:
- la “Harvard Business School” en la que enseña desde 1970 a 1972, y vuelve a hacerlo en su año sabático de 1992, como Profesor Visitante de la “Ford Foundation”; y
- la “Sloan School of Management” del “MIT” en la que enseña primero, desde 1972 a 1976, como profesor asociado y, desde 1976 a 2006, como catedrático. En la actualidad y, desde el pasado año, es profesor Emérito de Dirección de Empresas del MIT.
Resulta muy importante señalar la evolución del foco de especialización académica del Profesor Hax que:
- comienza en los años 70s en el área de la Investigación Operativa y la Programación Matemática;
- continúa desde la segunda mitad de los años 70 y durante la primera mitad de los años 80 en el área de la Dirección de Operaciones; y que
- a partir de mediados de los años 80 y hasta la actualidad, se centra en la Estrategia Empresarial.
Otro aspecto importante a resaltar es que el Profesor Hax ha conocido y trabajado conjuntamente con casi todos los gigantes que han desarrollado la Investigación Operativa y la Administración de Empresas desde los años 1960 hasta hoy. Entre ellos mencionar a George Dantzig en Investigación Operativa, a John D.C. Little en Procesos Estocásticos y Teoría de Colas, a John Von Newman y Oscar Morgenstein en Teoría de Juegos, a Howard Raiffa y Robert Schleifer en Teoría de la Decisión a Jay Forrester en Dinámica de Sistemas, a Douglas McGregor y Edgar H. Schein en Recursos Humanos, a Glenn Urban y John D.C. Little en Marketing, a Herbert Simon y Michael E. Porter en Estrategia Empresarial, a Stewart C. Myers, Robert Merton y Franco Modigliani en Finanzas .
Las tres etapas de su trayectoria académica antes señaladas, quedan claramente reflejadas con la publicación de cinco, de entre sus ocho principales libros:
La etapa dedicada a la Investigación Operativa queda caracterizada por su libro titulado “Applied Mathematical Programming” del que es co-autor con Stephen Bradley y Thomas Magnanti y que fue publicado por primera vez en 1977 por Addison Wesley. Este libro se ha convertido en todo un clásico en investigación operativa durante los más de 25 años en que ha venido reeditándose. Merece destacarse, por una parte, la inclusión de los principales temas de la programación matemática como: programación lineal, modelos de redes, programación dinámica, sistemas de gran tamaño y programación no lineal. Y por otra, los ejemplos de aplicaciones prácticas de dichos métodos a problemas reales: en el sector del aluminio, en la flota de la marina mercante estadounidense, diseño de ofertas de reparación de barcos en astillero y planificación de una cartera bancaria.
La etapa dedicada a la Dirección de Operaciones está representada rincipalmente por su libro “Production and Inventory Management”, del que es co-autor con Dan Candea y que fue publicado por Prentice-Hall en 1984. Este libro fue distinguido con el Premio del Libro del Año por los Editores de Libros Estadounidenses. Los temas tratados incluyen: diseño de instalaciones, planificación agregada de la producción, gestión de almacenes, planificación de operaciones y sistemas jerárquicos de planificación de la producción.
Sus capítulos dedicados al “Diseño de Sistemas Jerárquicos de Producción”, que integran y optimizan las decisiones de producción, desde la planificación de la planta hasta la programación diaria, constituyen aportaciones de extraordinaria importancia en este campo.
La etapa dedicada a la estrategia empresarial ha sido la más larga de las tres: comienza en la primera mitad de los años 80 y continúa en la actualidad. Entre los libros más representativos de esta etapa, resulta necesario mencionar, al menos, tres:
El titulado: “Strategic Management: An Integrative Perspective”, del que es co-autor con Nicolás Majluf y editado por Prentice Hall en 1984. Este fue el primero de una serie de tres libros sobre estrategia empresarial. Ha sido traducido al español, italiano y alemán. Proporciona una visión completa de los principales conceptos y herramientas en la planificación estratégica: curva de experiencia, matriz crecimiento-cuota de mercado, matriz atractivo del sector-fortaleza de la posición, enfoque del ciclo de vida en la estrategia, concepto de creación de valor económico y empleo de los estados financieros en el análisis competitivo. Especial mención merecen los capítulos en que desarrolla una nueva metodología para la elaboración del plan estratégico de una empresa, que integra las estrategias corporativa, de negocio y funcionales. Asimismo, los capítulos finales en los que analiza la congruencia entre la estructura organizativa y la estrategia y analiza un caso práctico de diseño de una estructura organizativa acorde con la estrategia empresarial.
Las dos ediciones del libro: “The Strategy Concept and Process: a Pragmatic Approach”, del que también es co-autor con Nicolas Majluf y publicados por Prentice Hall en 1991 y 1996, respectivamente.
Ambas ediciones han sido traducidas al español, italiano y chino. Presentan una visión actualizada de las principales contribuciones en el campo de la estrategia y, muy especialmente, desarrollan una metodología, detallada y pragmática, para la formulación de las estrategias a los niveles corporativo, de negocio y funcionales.
Incluye numerosos marcos de referencia como la formulación de la estrategia de cualquier unidad en base a: (a) la misión de la unidad; (b) el conocimiento del entorno y (c) el conocimiento de las fortalezas y debilidades de la unidad. Dedica una atención importante al desarrollo de las estrategias funcionales, en particular a las de recursos humanos, estrategias tecnológica y de producción.
Por último, su libro más reciente: “The Delta Project: Discovering New Sources of Profitability in a Networked Economy”, del que es co-autor con Dean Wilde y publicado por Palgrave en 2001. Ha sido traducido al español, chino y japonés. Se trata de un libro innovador, brillante y original sobre estrategia y, en cierto modo, constituye la culminación de su pensamiento estratégico. Cuestiona la visión estratégica de Porter, centrada esencialmente en la competencia y en cómo obtener ventajas competitivas sostenibles sobre ella. El Modelo Delta, en lugar de considerar a los competidores como el
punto de referencia principal, considera un enfoque centrado en el cliente, con lo que, la esencia de la estrategia pasa a ser la unión con el cliente, a través de un conocimiento profundo del mismo que permita una propuesta diferenciada que aporte valor a cada cliente. Asimismo plantea la estrategia como una búsqueda de la cooperación integral, resaltando la necesidad de cooperación entre todos los actores principales: empresa, proveedores, clientes y productores de productos complementarios.
El profesor Arnaldo C. Hax fue investido Doctor Honoris Causa por la Universidad Politécnica de Madrid, a propuesta de la E.T.S.I. de Industriales, el día 5 de septiembre de 2007. Actuó como Padrino D. Felipe Ruíz.
Video
SUS LIBROS MAGISTRALES
Capital Intelectual
El Capital Intelectual lo podemos definir como el conjunto de Activos Intangibles de una organización que, pese a no estar reflejados en los estados contables tradicionales, en la actualidad genera valor o tiene potencial de generarlo en el futuro ( Euroforum, 1998 ).
Los conocimientos de las personas clave de la empresa, la satisfacción de los empleados, el know-how de la empresa, la satisfacción de los clientes, etc., son activos que explican buena parte de la valoración que el mercado concede a una organización y que, sin embargo, no son recogidos en el valor contable de la misma.
Está claro que existe un capital que nadie se preocupa por medir y del que nadie informa dentro de la organización, pero que sin lugar a dudas tiene un valor real. Identificar y Medir el Capital Intelectual (Activos Intangibles) tiene como objeto convertir en visible el activo que genera valor en la organización.
Como sabemos el peso del Capital Intelectual sobre el valor de mercado de una organización es creciente y por lo tanto los esfuerzos se dirigen a medirlo y a gestionarlo.
Según Brooking (1997) el capital intelectual de una empresa puede dividirse en cuatro categorías:
Activos de mercado (potencial derivado de los bienes inmateriales que guardan relación con el mercado).
Activos de propiedad intelectual (know-how, secretos de fabricación, copyright, patentes, derechos de diseño, marcas de fábrica y servicios).
Activos centrados en el individuo (cualificaciones que conforman al hombre y que hacen que sea lo que es).
Activos de infraestructura (tecnologías, metodologías y procesos que hacen posible el funcionamiento de la organización).
Video Capital Intelectual
jueves, 4 de noviembre de 2010
Inteligencia Artificial
DEFINICION
Se define la inteligencia artificial como aquella inteligencia exhibida por artefactos creados por humanos (es decir, artificial). A menudo se aplica hipotéticamente a los computadores. El nombre también se usa para referirse al campo de la investigación científica que intenta acercarse a la creación de tales sistemas.
Debido a que la inteligencia artificial tuvo muchos padres no hay un consenso para definir ese concepto, pero podemos decir que la inteligencia artificial se encarga de modelar la inteligencia humana en sistemas computacionales.
Puede decirse que la Inteligencia Artificial (IA) es una de las áreas más fascinantes y con más retos de las ciencias de la computación, en su área de ciencias cognoscitivas. Nació como mero estudio filosófico y razonístico de la inteligencia humana, mezclada con la inquietud del hombre de imitar la naturaleza circundante (como volar y nadar), hasta inclusive querer imitarse a sí mismo. Sencillamente, la Inteligencia Artificial busca el imitar la inteligencia humana. Obviamente no lo ha logrado todavía, al menos no completamente.
Historia de la inteligencia artificial
- La idea de algo parecido a la inteligencia artificial existe desde hace millones de años. El primer hombre primitivo que tomo conciencia de su propia existencia, y de que era capaz de pensar, seguramente se pregunto como funcionaria su pensamiento y posteriorme llegaria a la idea de un "creador superior". Por lo tanto, la idea de que un ser inteligente cree a otro, la idea de un diseño virtual para la inteligencia, es tan remota como la toma de conciencia del ser humano.
- Los juegos matematicos antiguos, como el de la torres de hanoi (aprox 3000ac), demuestran el interes por la busqueda de un bucle resolutor, una IA capaz de ganar en los minimos movimientos posibles.
- Los juegos matematicos antiguos, como el de la torres de hanoi (aprox 3000ac), demuestran el interes por la busqueda de un bucle resolutor, una IA capaz de ganar en los minimos movimientos posibles.
- En 1903 Lee De Forest inventa el triodo (tambien llamados bulbo o valvula de vacio). Podria decirse que la primera gran maquina inteligente diseñada por el hombre fue el computador ENIAC, compuesto por 18.000 valvulas de vacio, teniendo en cuenta que el concepto de "inteligencia" es un termino subjetivo que depende de la inteligencia y la tecnologia que tengamos en esa epoca. Un indigena del amazonas en el siglo 20 podria calificar de inteligente un tocadiscos, cuando en verdad no lo es tanto.
- En 1937, el matemático inglés Alan Mathison Turing (1912-1953) publicó un artículo de bastante repercusión sobre los "Números Calculables", que puede considerarse el origen oficial de la Informática Teórica.
- En 1937, el matemático inglés Alan Mathison Turing (1912-1953) publicó un artículo de bastante repercusión sobre los "Números Calculables", que puede considerarse el origen oficial de la Informática Teórica.
En este artículo, introdujo la Máquina de Turing, una entidad matemática abstracta que formalizó el concepto de algoritmo y resultó ser la precursora de las computadoras digitales. Con ayuda de su máquina, Turing pudo demostrar que existen problemas irresolubles, de los que ningún ordenador será capaz de obtener su solución, por lo que a Alan Turing se le considera el padre de la teoría de la computabilidad.
También se le considera el padre de la Inteligencia Artificial, por su famosa Prueba de Turing, que permitiría comprobar si un programa de ordenador puede ser tan inteligente como un ser humano.
- En 1951 William Shockley inventa el transistor de union. El invento del transistor hizo posible una nueva generación de computadoras mucho más rápidas y pequeñas.
- En 1956, se acuño el término "inteligencia artificial" en Dartmouth durante una conferencia convocada por McCarthy, a la cual asistieron, entre otros, Minsky, Newell y Simon. En esta conferencia se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las investigaciones durante quince años.
- En 1980 la historia se repitió con el desafío japonés de la quinta generación, que dio lugar al auge de los sistemas expertos, pero que no alcanzó muchos de sus objetivos, por lo que este campo ha sufrido una nueva detención en los años noventa.
- En 1987 Martin Fischles y Oscar Firschein describieron los atributos de un agente inteligente. Al intentar describir con un mayor ámbito (no solo la comunicación) los atributos de un agente inteligente, la IA se ha extendido a muchas áreas que han creado ramas de investigación enormes y diferenciadas. Dichos atributos del agente inteligente son:
1. Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones
2. Tiene la capacidad de obtener conocimiento, es decir, aprender.
3. Puede resolver problemas, incluso particionando problemas complejos en otros más simples.
4. Entiende. Posee la capacidad de crearle sentido, si es posible, a ideas ambiguas o contradictorias.
5. Planifica, predice consecuencias, evalúa alternativas (como en los juegos de ajedrez)
6. Conoce los límites de su propias habilidades y conocimientos.
7. Puede distinguir a pesar de las similitud de las situaciones.
8. Puede ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y hasta utilizando analogías.
9. Puede generalizar.
10. Puede percibir y modelar el mundo exterior.
11. Puede entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.
Podemos entonces decir que la IA incluye características humanas tales como el aprendizaje, la adaptación, el razonamiento, la autocorrección, el mejoramiento implícito, y la percepción modelar del mundo. Así, podemos hablar ya no sólo de un objetivo, sino de muchos dependiendo del punto de vista o utilidad que pueda encontrarse a la IA.
Estos programas informaticos prometen ser el futuro de la inteligencia artifical. En el futuro podremos ver como a estos actuales bots se les uniran las tecnologias del reconocimiento de voz y el de video.
El cerebro humano tiene 100.000 millones de neuronas. Un programa de ordenador puede simular unas 10.000 neuronas.
Si a la capacidad de proceso de un ordenador la sumamos la de otros 9.999.999 ordenadores, tenemos la capacidad de proceso de 10.000.000 ordenadores.
Multiplicamos 10.000.000 ordenadores por 10.000 neuronas cada uno y da = 100.000 millones de neuronas simuladas. Un cerebro humano sera simulado en el futuro gracias a internet y cualquiera puede programarlo.
Una vez que la inteligencia artificial tenga una inteligencia igual o superior a la del hombre, obligatoriamente surgira un cambio politico y social, en el que la IA tiene todas las de ganar si se da cuenta que no necesita a los humanos para colonizar el universo. Suena a ciencia ficcion pero actualmente orbitando estan los satelites de comunicaciones con sus procesadores 486.
En el futuro, la inteligencia artificial autoreplicante podria facilmente hacerse con todas las colonias humanas fuera de la tierra, y la raza humana nunca podra luchar en el espacio vacio en igualdad de condiciones.
El futuro de una inteligencia superior puede ser la investigacion de tecnologias como la teleportacion, los viajes estelares y cualquier otra tecnologia para aumentar "artificialmente" la inteligencia.
1. Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones
2. Tiene la capacidad de obtener conocimiento, es decir, aprender.
3. Puede resolver problemas, incluso particionando problemas complejos en otros más simples.
4. Entiende. Posee la capacidad de crearle sentido, si es posible, a ideas ambiguas o contradictorias.
5. Planifica, predice consecuencias, evalúa alternativas (como en los juegos de ajedrez)
6. Conoce los límites de su propias habilidades y conocimientos.
7. Puede distinguir a pesar de las similitud de las situaciones.
8. Puede ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y hasta utilizando analogías.
9. Puede generalizar.
10. Puede percibir y modelar el mundo exterior.
11. Puede entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.
Podemos entonces decir que la IA incluye características humanas tales como el aprendizaje, la adaptación, el razonamiento, la autocorrección, el mejoramiento implícito, y la percepción modelar del mundo. Así, podemos hablar ya no sólo de un objetivo, sino de muchos dependiendo del punto de vista o utilidad que pueda encontrarse a la IA.
- Muchos de los investigadores sobre IA sostienen que "la inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute, computador o cerebro".
EL FUTURO DE LA IA
Un robot de charla o chatterbot es un programa de inteligencia artificial que pretende simular una conversación escrita, con la intención de hacerle creer a un humano que está hablando con otra persona.
Un robot de charla o chatterbot es un programa de inteligencia artificial que pretende simular una conversación escrita, con la intención de hacerle creer a un humano que está hablando con otra persona.
Estos programas informaticos prometen ser el futuro de la inteligencia artifical. En el futuro podremos ver como a estos actuales bots se les uniran las tecnologias del reconocimiento de voz y el de video.
El cerebro humano tiene 100.000 millones de neuronas. Un programa de ordenador puede simular unas 10.000 neuronas.
Si a la capacidad de proceso de un ordenador la sumamos la de otros 9.999.999 ordenadores, tenemos la capacidad de proceso de 10.000.000 ordenadores.
Multiplicamos 10.000.000 ordenadores por 10.000 neuronas cada uno y da = 100.000 millones de neuronas simuladas. Un cerebro humano sera simulado en el futuro gracias a internet y cualquiera puede programarlo.
Una vez que la inteligencia artificial tenga una inteligencia igual o superior a la del hombre, obligatoriamente surgira un cambio politico y social, en el que la IA tiene todas las de ganar si se da cuenta que no necesita a los humanos para colonizar el universo. Suena a ciencia ficcion pero actualmente orbitando estan los satelites de comunicaciones con sus procesadores 486.
En el futuro, la inteligencia artificial autoreplicante podria facilmente hacerse con todas las colonias humanas fuera de la tierra, y la raza humana nunca podra luchar en el espacio vacio en igualdad de condiciones.
El futuro de una inteligencia superior puede ser la investigacion de tecnologias como la teleportacion, los viajes estelares y cualquier otra tecnologia para aumentar "artificialmente" la inteligencia.
Técnicas y campos de la Inteligencia Artificial
- Aprendizaje Automático (Machine Learning)
- Ingeniería del conocimiento (Knowledge Engineering)
- Lógica difusa (Fuzzy Logic)
- Redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks)
- Sistemas reactivos (Reactive Systems)
- Sistemas multi-agente (Multi-Agent Systems)
- Sistemas basados en reglas (Rule-Based Systems)
- Razonamiento basado en casos (Case-Based Reasoning)
- Sistemas expertos (Expert Systems)
- Redes Bayesianas (Bayesian Networks)
- Vida artificial (Artificial Life). La VA no es un campo de la IA, sino que la IA es un campo de la VA.
- Computación evolutiva (Evolutionary Computation)
- Estrategias evolutivas
- Algoritmos genéticos (Genetic Algorithms)
- Técnicas de Representación de Conocimiento
- Redes semánticas (Semantic Networks)
- Frames
- Vision artificial
- Audicion artificial
- Lingüística computacional
- Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing)
- Minería de datos (Data Mining)
Video:
Power Point:
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