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Conceptos sistémicos aplicados a la cibernética e inteligencia artificial.…
Conceptos sistémicos aplicados a la cibernética e inteligencia artificial.
Aplicaciones de la cibernética
Campo industrial:
En la actualidad los robots son muy utilizados en la industria, siendo un elemento indispensable en la mayoría de los procesos de manufactura. El robot industrial debido a su naturaleza multifuncional puede llevar a cabo un sin número de tareas, para lo cual es necesario estar dispuesto a a admitir cambios en el desarrollo del proceso primitivo como modificaciones en el diseño de piezas, sustitución de sistemas etc., que faciliten y hagan posible la introducción del robot.
Asistencia robotizada:
Existen sectores en los cuales no es preciso conseguir una elevada productividad, en donde las tareas que se realizan no son repetitivas y no existe un conocimiento detallado del entorno. En éstos no existe la posibilidad de sistematizar y clasificar las posibles aplicaciones, ya que éstas responden a soluciones aisladas a problemas concretos.
Energías renovables:
Las plantas y el modo en que transforman la energía solar es altamente eficiente y puede constituir una solución tanto al problema de obtención de recursos energéticos como para reducir la contaminación ambiental.
Reconocimiento de patrones:
El estudio del área de la visión trata con la necesidad identificar objetos o imágenes y utilizar esta información en la resolución de problemas, debido a que aquí se usa una técnica exhaustiva de búsqueda y comparación de patrones, un sistema con esta característica, puede llegar a detectar detalles que normalmente se escapan a la observación humana.
Medicina
: La ingeniería biónica en este campo puede aportar mucho a corto plazo, la comprensión de los sistemas biológicos es de importancia para poder suplir órganos con homólogos electromecánicos que igualen o incluso mejoren la funcionalidad del órgano original.
Aplicaciones de la IA
Comercio
: En la actualidad, distintas aplicaciones basadas en I.A ofrecen características como pronosticar ventas y detectar productos apropiados para un cliente en especifico. También otro ejemplo de su aplicación en esta área es la optimización de inventario, la cual permite predecir los posibles ingresos de un producto en especifico y a su vez, determinar la cantidad óptima a adquirir.
Educación
: Su aplicación consiste en detectar, a partir de un agente inteligente, si un estudiante está cerca de abandonar su participación en un curso y ofrecerle alternativas para su formación. Incluso, es capaz de diseñar ofertas personalizadas para optimizar el aprendizaje y fomentar la educación.
Sector salud:
En el sector de la salud la I.A está ayudando a médicos y pacientes para obtener un diagnostico mas versátil y preciso. Un claro ejemplo sobre esta aplicación estaría en la identificación de enfermedades terminales a través de muestras de sangre. Dichas muestras contienen una gran cantidad de información, lo que le permite a este tipo de sistemas detectar factores genéticos que podrían ocasionar el desarrollo de una enfermedad en especifico.
Servicios financieros:
En esta área su respectiva aplicación permite dar a conocer a las organizaciones financieras los riesgos que puede suponer un cliente en especifico, predecir patrones del mercado accionista (y sus posteriores efectos) y a su vez, recomendar acciones para contrarrestarlos.
Formación directiva:
Acelerar y simplificar la toma de decisiones es uno de los principales objetivos para las empresas. Sistemas expertos como DANAUS se basan en bases de datos y patrones conductuales para la formación de directivos en distintas ramas profesionales para la toma de decisiones precisas.
Características
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Adaptabilidad
Capacidad de percepción sensorial (auditiva, visual, táctil)
Capacidad para resolver problemas específicos
Capacidad para gestionarse, esto es, una infraestructura coherente y clara para su aplicación;
Memoria y aprendizaje a partir de experiencias determinadas
Posibilidad de manejar eficientemente gran cantidad de información;
Capacidad de reacción ante la información disponible en el entorno.
Definición
El pionero de la I.A fue el matemático & informático teórico británico Alan Turing. (1912 - 1954)
Quien consolidó el campo de la inteligencia artificial con su artículo Computing Machinery and Intelligence, en el que propuso una prueba concreta para determinar si una máquina era inteligente o no, dicha prueba era nada mas y nada menos que la famosa Prueba de Turing. por ello, es que se le considera el padre de la Inteligencia Artificial.
es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano.
Definición
El precursor de esta tecnología fue un matemático estadounidense llamado Norbert Wiener (1894 - 1964)
Según Wiener, su origen surge de la siguiente necesidad: “desarrollar un lenguaje y técnicas que nos permitirán abordar el problema del control y la comunicación en general”.
Es la ciencia que estudia los sistemas de comunicación y de regulación automática de los seres vivos y los aplica a sistemas electrónicos y mecánicos que se parecen a ellos.
Características
Búsqueda de objetivos: la finalidad que persigue un sistema.
Insumos y productos: entrada y salida de un sistema.
Totalidad: el todo de un sistema.
Transformación: cambio que se da en el proceso de un sistema.
Interrelación: que se presenta entre sus componentes.
Tipos de inteligencia artificial
Teoría de la mente:
Se considera para máquinas que son capaces de comprender que hay personas e individuos con emociones y pensamientos propios. Significando que deberán adaptarse y ajustarse de acuerdo con su entorno.
Autoconciencia:
Se trata de máquinas que tendrán la capacidad de ser conscientes de sí mismas, asumiendo que existen y generando un aprendizaje cognitivo en base a la experiencia propia y de otros individuos. De los tipos de inteligencia artificial, se estima que todavía falta mucho para desarrollar IA de estas características.
Máquinas reactivas:
Son el tipo de inteligencia artificial más básico, y se refiere a máquinas que actúan y reaccionan, pero sin utilizar recuerdos o experiencias en beneficio de su funcionamiento.
Memoria limitada:
Se refiere a máquinas que mantienen recuerdos y datos que permiten generar acciones transitorias en base a la información recopilada, pero sin que se genere un aprendizaje en base a la experiencia.
Tipos de cibernética
De segundo orden:
Incluye al observador dentro de lo observado, advirtiendo que la neutralidad es sólo una ilusión, ya que al estar éste implicado en el sistema que observa significa que su
subjetividad está juego.
Humanística:
se ha utilizado para designar la metodología científica y clínica que permite lograr el equilibrio del ser humano reprogramando acondicionamientos adquiridos durante la infancia a través de la psico síntesis ó balance de los dos cerebros (referidos por la teoría que hizo acreedor al Premio Nobel de Medicina en 1982 al Dr. Roger Sperry), que se obtiene en el nivel de actividad cerebral de Alpha (17.5 Hertz), logrando el balance de las identidades física, mental, psicológica y espiritual.
De primer orden:
Se entiende como la ciencia de la pauta y de la organización, la cual se preocupa por los procesos de control y la comunicación. Con la concepción de que no es posible considerar una parte del fenómeno separada de las otras por su interdependencia, aparece el estudio de los mecanismos de regulación como lo es la retroalimentación.
