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Conceptos sistémicos de la cibernética y la inteligencia artificial -…
Conceptos sistémicos de la cibernética y la inteligencia artificial
la cibernetica
es al ciencia de la comunicacion y el control en el animal y en la maquina, la ciencia de organizacion efectiva.
se basa en el principio de la retroalimentacion de comunicacion y cotrol en las maquinas y los seres vivos que ayudan a comprender los comportamientos generados por estos sistemas que se caracterizan por sus propositos, motivados por la busqueda de un objetivo, con capacidades de auto organizacion y de autocontrol, la cibernetica se refiere a los sistemas excesivamente complejo y porbabilisticos.
propiedades de los sistemas ciberneticos
son excesivamente complejos
por tanto deben estudiarse a traves del conepto de la caja negra
caja negra
cuando en un subsistema se conocen solo las entradas y las salidas pero no los procesos internos se dice que es una caja negra, es decir, es un elemento que es estudiado desde el punto de vista de las entradas que recibe y las salidas o repuestas que produce, sin tener en cuenta su funcionamiento interno
son probabilisticos
por tando deben ser enfocados a traves de la estadistica, en los sistemas mas complejos, las nociones estasdisticas son sustituidas por la investigacion operacional o la teoria de la informacion
son autorregulados
por tanto deben focalizarse a traves de la retroalimentación que garantice la homeostasis
principales conceptos
la cibernética comprende procesos y sistemas de transformación de la información y su concrecion en procesos físicos, fisiológicos, ... su núcleo son los sistemas de procesamiento de los mensajes o información entre el sistema y el medio, y dentro del sistema, y del control de la funcion de los sistemas con respecto al ambiente.
campo de estudio
el campo de estudio de la cibernetica son los sistemas de la idea de conectividad.
clases y tipos de modelos
en cuanto a funcion
descriptivo
predictivo
normativo
iconico
en cuanto a estructura
analogo
simbolico
en cuanto a incertidumbre
probabilistico
juegos
en cuanto a tiempo
estatico
dinamico
determinista
en cuanto a generalidad
general
especifico
Inteligencia artificial
Que es?
La IA es una rama de las ciencias computacionales que se encarga del diseño y construcción de sistemas capaces de realizar tareas asociadas con la inteligencia humana, es una ciencia muy amplia que puede ser aplicada en una infinidad de áreas de aprendizaje
ramas de la Inteligencia Artificial
Big Data
Normalmente, un sistema de IA permite procesar grandes cantidades de datos, identificar patrones y tendencias de forma automatizada, y generar predicciones con precisión. El fin de dicho proceso es la automatización, generación de resultados precisos y mejora de la experiencia humana.
Machine Learning
Es una rama de computación de la IA que se basa en el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje automático a través de datos anteriores. Luego de determinado tiempo de aprendizaje, dichos algoritmos mejoran su performance y logran alcanzar su objetivo de optimización de procesos, en su uso más básico es la práctica de usar algoritmos para parsear datos, aprender de ellos y luego ser capaces de hacer una predicción o sugerencia sobre algo
Deep learning
Es una rama compleja de ML. Busca construir y entrenar redes neuronales con múltiples capas. El objetivo de dichas redes es ordenar, clasificar datos y encontrar anomalías en sus patrones, además Deep Learning predica con la idea del aprendizaje desde el ejemplo, en lugar de enseñarle a ordenador una lista enorme de reglas para solventar un problema, le damos un modelo que pueda evaluar ejemplos y una pequeña colección de instrucciones para modificar el modelo cuando se produzcan errores
Neaural Networks
Las redes neuronales son algoritmos de Machine Learning y modelos computacionales diseñados para funcionar como las neuronas en el cerebro humano. Están entrenadas con un conjunto específico de datos que utilizan para adivinar respuestas a una consulta. Si se producen errores, las redes neuronales ajustan su proceso y lo repiten hasta que los niveles de error disminuyan. Es similar a la regresión estadística.
Computer Visión
La visión computacional es la rama de la IA que se encarga de interpretar y extraer el significado de elementos visuales en el mundo real
Natural Language Processing (NLP)
El procesamiento del lenguaje natural hace referencia a la capacidad de máquinas para entender palabras habladas e impresas en lenguaje humano, a diferencia de una computadora la cual entiende lenguajes de programación
Natural Language Generation (NLG)
La generación de lenguaje natural hace alusión a la capacidad de toma de decisión de una computadora sobre cómo comprender un concepto específico y plasmarlo en palabras. Dicha tecnología es muy utilizada en la automatización de procesos manuales para el análisis de datos
Chatbot
Es un programa de computadora que utiliza un conjunto de reglas para conducir una conversación con un humano a través de una interfaz en línea. Los Chatbots están cada vez más impulsados por la IA y usan NLP y NLG para imitar una conversación humana.
Virtual Digital Assistants
Los asistentes digitales virtuales son una versión más sofisticada de Chatbots. Pueden organizar, almacenar y generar información según la ubicación del usuario y pueden responder consultas basadas en voz o texto
Recommender Systems
Los sistemas de recomendación son sistemas de filtrado de información que pueden predecir automáticamente las preferencias del usuario y generar respuestas a consultas basadas en el comportamiento pasado.
Predictive Analysis
El análisis predictivo es un programa que utiliza una combinación de técnicas de ciencia de datos, estadística e IA para analizar conjuntos de datos no estructurados, descubrir patrones y relaciones, y usarlos para hacer predicciones sobre probables resultados futuros.
Se dividen en dos grandes grupos:
la IA robusta
Inteligencia Artificial robusta o Strong AI: trata sobre una inteligencia real en el que las máquinas tienen similar capacidad cognitiva que los humanos
la IA aplicada
Inteligencia Artificial aplicada Weak AI (Narrow AI o Applied AI): aquí es donde entran el uso que hacemos a través de algoritmos y aprendizaje guiado con el Machine Learning y el Deep Learning.