Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

Segundo Parcial - Coggle Diagram

- - - - mejorara
        (mayor eficiencia, precision y personalizacion )
        
        procesos de contratación
        
        automatizacion del proceso de seleccion
        
        con algortimos de aprendizaje automático
        
        analizar grandes cantidades de datos y evaluar las habilidades y experiencia de manera mas eficiente
        
        evaluacion del desempeño
        procutividad
        
        con algoritmos de aprensdiazaje automatico
        para identificar patrones y tendencias
        
        en que areas se necesita mejoras?
        
        desarrollo de planes de acion para mejorar rendimientos personal
        
        gestion de personal
        
        gestion de la capacidtacion y el desarrollo del personal
        
        crear programas de capacitacion personalizados para cada empleado, basados en su habilidad y experiencia
        
        gestion del talento y planificaion de la sucesion
        
        identificar a los empleados con mayo potencial y desarrollar planes de sucesion para asegurar tener a los liders mas adecuados
      - reduce el sesgo huamnos, se toman decisiones con mayor justicia y equidad
  - - - Desafios y preocupacioens
        
        impacto en la privacidade de los datos de losempleados
        
        preocupaciones por la privacidad de datos, es impotatne de ética y conformidad con regulaciones de privacidad
        
        IA etica y responsable
        
        seleccion cuidadosa de algortimos y datos utilizados
        
        trasparencia en la oma de decisiones
        
        capacidacion de los empleados en el uso de la IA
        
        PROTECCION DE LOS Datos de los empleados
        
        si se recopilan de manera inapropiada se pueden violar sus derechos de privacidad y exponerloa a riesgos
        
        discriminacion algoritcmica
        
        sesgos algoritmicos, prejuicios pasados de la poblacion ---> decisisones injustas y discriminatorias
        Si esta programado para discriminar por genero, hará lo mismo
        
        pérdida de empleo
        
        remplazados por la tecnología, impacto negativo a los trabajadores (y en la econocmia en general)
- - - - AÑOS 60
        
        AÑOS 70
        
        AÑOS 80
        
        AÑOS 90
        
        DÉCADA DE LOS 2000
        
        Aprendizaje profundo
        
        2 more items...
        
        Empezó a utilzarse en más campos
        
        diagnostico medico
        
        deteccion de fraude financiero
        
        prediccion del cliema
        
        chatbots y asisitentes virtuales
        
        aprendizaje automático
        
        Permitia a las máqiunas mejorar su rendimeinto mediante la experiecnia y la retroalimentación de datos
        
        Subconjunto de la IA
        Construccion de algoritmos y modelos que aprenden automaticamente
        
        algoritmo de redes neuronales
        (inspirado en como funciona el cerebro humano)
        
        1 more item...
        
        lENGUAJE nATURAL pln
        Técnica de aprendizaje automatico para entender y generar texto y habla
        
        permitieron mayotr interaccion con la maquinas
        
        reconocimiendo de voz
        
        traduccion automática
        
        Los sistemas expertos
        
        Eran programas de computadora que imitaban el razonamiento humano en un [area especifica
        
        en medicina
        
        Se basaban en reglas para llegar a una conclusión, dando recomendaciones
        
        Limitaciones
        
        caros de desarrollar y mantener
        
        requerian grandes cantidades de datos de entrada y no podían adapttarse a neuvso escenarios o actalizarse de forma autónoma
        
        Sistema de reglas
        
        Conjunto de reglas para imitar:
        
        El razonamiento de los humanos
        
        tomar decisiones (if)
        
        Se utilizó en:
        
        diagnóstico médico
        
        planificaión de rutas en sistema de transporte
        
        1969
        Joseph Weizenbaum desarrollo el programa de lenguaje natural ELIZA con patrones de lenguaje predefinidos para conversar con los usuarios
      - Nacimiento oficial de la IA como campo de investigación
        
        Acuñación del término "Inteligencia Artificial" por
        
        John McCarthy
        
        Marvin Minsky
        
        Nathaniel Rochester
        
        Claude Shannon
        
        En una conferencia en Dartmouth Collegue en New Hampshire (evento que dio nacimientos oficial a la IA)
        
        Desarrollo del primer programa de IA
        juego de damas
        por Arthur Samuel
        
        Utilizó técnicas de aprendizaje automático, para que a medidda que juegue más, cada vez sea mejor
    - - La prueba de turing fue un criterio para evaluar si una máquina podía exhibir un comportamiento inteligente similar a un humano
      - La teoría "Máquina Universal de Turing"
        Describe cómo las máquinas pueden realizar cualquier tarea computable (rutinaria, que siga pasos)
    - - Primer modelo de red neuronal por Warren, Mc Culloch
        
        imila la estructura de las neuronas humanas
        
        ventaja
        capacidad de aprendizjae y adaptabilidad
- - - - Diagnósticos tempranos
        
        manda una probabilidad, pero la decicison final debe tomarla el medico
        
        Parkinson
        
        con el simple echo de caminar (irregularidades en la forma de caminar)
        
        Se podría diagnosicar a todos, porque tenemos sus datos a partir del celular, pero tenemos limites eticos
    - - GOOGLE
        
        TIENE nuestros datos, y son muy cuidadosos con no revelar nada, no aceptan entrar
        
        son impenetrables
        
        los monopolios an o ser que esten regulados por el gobierno, pueden tener el control de todo
    - - Es extremadamente dificil de programar el instinto, eso es humano, las personas no son iguales y hacer un patron para generalizar es dificil
        
        hay que estar atento a todo, ciclistas peatons
        
        aveces hay que predecir ¿va cruzar la calle o no?
    - - tomar la decision, a quien matar a los peatones o matar al que esta dentro del auto. La IA no puede ser humana
    - - JAPON TRABAJADORES, mucha competencia laboral
      - El alemania, no quieren trabajar mucho. Tienen mucho tiempo de descanso
- - - - iNENTADA POR Alan Turing en 1936
        
        La maquina nunca fue construida físicamente
        
        , solo su concepto fue fundamental para el desarrollo de las computadoras moderas y la teoría de la computación (rama de la informatcia, que estudia el algoritmo, computabilidad, complejidad computacional)
      - que es
        
        Herramienta te[orica par aestudiar la computaci[on y la l[ogica matem[atica.
        La capacidad para que un problema sea resuelto por un algoritmo computacional
        
        E suna maquina abstracta que lee y escribe simbolos en una cinta infinita
        
        cinta infinita
        
        se mueve de izq a Dere, se divide en celdas, cada una contineue un símbolo
        
        "cabeza"
        
        que lee y escribe simbolos en la sinta
        
        se mueve a lo larfo de la cinta, siguiendo reglas predefinidas (Llamadas tabla de transiciones) determina qué debe hacer en funcion del símbolo bajo la cabeza (si es 1 re esescribe, etc)
      - capacidades
        
        variedad de operaciones (sumar, restar, simular programa de compu) "Cualquier problema que pueda ser resuelto por una compu, pued eser resuelto por una máquina de Turing"
    - - Propuesto por alan Turing en 1950, es un concepto oar adeterminar si una máquina puede ser inteligente
        
        "si una maquina conversacon un humano, y este no se da cuenta que es maquina, entonces se la considerra "INTELIGENTE""
        
        SE COMNICAN A TRAVES DE UN TECLADO Y UNA PANTALLA DE COMPUTADORA, ambos inttentan convencer al juez que son huamnos
        
        el juez.
        
        debe señalas cual de los dos es humano
      - Debate
        
        "es insuficiente para determinar que es inteligente solo por mantener una conversacion"
        
        "es un buen putno de partida para considerarla intelignete"
      - importancia
        
        hheramienta util par ala comprensión de la IA y la computación
        
        llevo al desarrollo de sistemas de procesameinto del
        
        lenguaje natural
        
        chatbots
        
        otros pra comunidcarse con los huamnso
- - - - Experimetno mental
        
        un chino
        
        un ingles
        
        encerrado con un manual para responder chino, solo busca
      - propuesto por el filosofo John Searle en 1980
      - cuestona la capcaidda de las maquinas para comprender verdaderamente el significado de la spalabra. ¿Pueden comprender, puede pensar puede TENER CONCIENCIA?
      - Es una critica al test de turing, dice que en realidad nocomprende solo siguen un montón de intrucciones sistematicas, en realidad no comprende (el ingles responde al chino, en chino porque solosigue intrucciones en realidad no está comprendiendo)
      - debate
        
        critica valida a la IA y la capcadida de procesamiento de lenguaje natual
        
        no Toma en cuenta el hecho de que las máquinas pueden ser programasa pra arpender y comprender el significado de las palabras
    - - Concepto filosófico propuesto por el filosofo Ludiwig Wittgenstein en su obra "investigacione sfilodóficas"
      - concepto pricnipal
        
        el significado de la spalabras y conceptos es subjetivo y varia de persona a persona
      - experimetno
        
        dos persona scon una caja, cada una tiene un objeto llamado "escarabjo"
        
        ninguno puede ver el del otro
        
        es subjetibo y solo tiene significado dentro del marco de referencia de cada persona
      - debato
        
        utilizado para cuestionar la naturaleza del lenguaje y la comprension compartida de la realidad
        
        utilizado para cuestionar la capasida de las palabras y lso concepto para representar la realidad de manera objetiva (no es objetivas, sino producto de la interraccion social, comprensión compartida de lso concepto)