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Inteligencia Artificial (IA) - Coggle Diagram
Inteligencia Artificial (IA)
Tipos de IA
IA estrecha (ANI)
Sistemas que se enfocan en tareas específicas
Ejemplos: Reconocimiento facial, asistentes virtuales, sistemas de recomendación.
Superinteligencia Artificial (ASI)
Sistemas que superan la inteligencia humana en todos los aspectos.
Debate: Posibilidad, implicaciones éticas y existenciales
IA general (AGI)
Sistemas con capacidades cognitivas humanas generalizadas
Estado actual: Investigación en curso, desafíos significativos
Subcampos de la IA (Basado en los archivos)
Sistemas Expertos
Programas que emulan el razonamiento humano en dominios específicos.
Características: Conocimiento explícito, capacidad de aprendizaje
Ejemplos: Diagnóstico médico, análisis financiero.
Robótica
Diseño y construcción de robots para realizar tareas.
Características: Integración hardware/software, percepción, control de movimiento.
Ejemplos: Robots industriales, robots de servicio.
Visión Artificial
Habilidad de las computadoras para "ver" e interpretar imágenes.
Características: Reconocimiento de objetos, análisis de escenas.
Ejemplos: Detección facial, vehículos autónomos.
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
Habilidad de las computadoras para comprender y generar lenguaje humano.
Características: Comprensión del significado, traducción, generación de texto.
Ejemplos: Chatbots, asistentes virtuales.
Aprendizaje Automático (Machine Learning)
Algoritmos que permiten a las computadoras aprender de los datos.
Tipos: Aprendizaje supervisado, no supervisado, por refuerzo.
Ejemplos: Clasificación, predicción, reconocimiento de patrones.
Redes Neuronales
Modelos inspirados en el cerebro humano.
Capas de neuronas, aprendizaje por ajuste de pesos.
Ejemplos: Deep learning, reconocimiento de imágenes, PLN.
Técnicas de IA
Deep Learning (DL)
Redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes.
Algoritmos evolutivos
Inspirados en la evolución biológica para encontrar soluciones óptimas.
Lógica difusa
Manejo de la incertidumbre y la imprecisión en el razonamiento.
Aplicaciones de la IA
Salud
Diagnóstico, descubrimiento de fármacos, atención personalizada.
Finanzas
Detección de fraudes, análisis de riesgos, inversión automatizada.
Transporte
Vehículos autónomos, optimización del tráfico, logística inteligente.
Manufactura
Automatización, control de calidad, mantenimiento predictivo.
Comercio electrónico
Recomendaciones personalizadas, análisis de clientes.
Entretenimiento
Videojuegos, generación de contenido, experiencias interactivas.
Consideraciones éticas
Sesgo en la IA
Fuentes, impacto, mitigación.
Privacidad y seguridad
Protección de datos, seguridad de los sistemas.
Impacto en el empleo
Automatización, creación de nuevos empleos, re-skilling.
Responsabilidad y transparencia
Toma de decisiones, explicabilidad.
Uso malicioso
Armas autónomas, desinformación, manipulación.