Notas sobre Inteligencia Artificial y IoT

Flashcards sobre conceptos clave de Inteligencia Artificial y IoT.

Aumento en la capacidad de cómputo

Factor que ha permitido que los algoritmos de los años 90 funcionen hoy en día.

P en ChatGPT

Significa Pretrained (preentrenado).

T en ChatGPT

Significa Transformer.

Logro destacado en salud de 2012

Desarrollo de sistemas de IA capaces de detectar enfermedades con precisión comparable a expertos humanos.

Técnica de IA fundamental para diabetes

Aprendizaje profundo (deep learning), especialmente redes neuronales.

Mayor obstáculo actual en sanidad con IA

Burocracia, regulaciones y falta de implementación en sistemas reales.

IA y cambio climático

Ayuda a descubrir nuevas sustancias o materiales que reducen emisiones.

Impacto de robots industriales en empleo

Los trabajos cambian: algunos desaparecen pero se crean nuevos roles.

Sensores de dolor y recompensa en IA

Sirven como sistema de retroalimentación que guía el aprendizaje.

Postura del autor sobre IA armamentística

Crítica, advirtiendo sobre los riesgos del uso en armas autónomas.

Meta-aprendizaje

Capacidad de una IA de aprender a aprender, mejorando su proceso de aprendizaje.

Analogía de neuronas en red artificial

Comparadas con interruptores o unidades simples conectadas que generan comportamientos complejos.

Características interesantes de IA según Schmidhuber

Que sean autónomas y capaces de aprender por sí mismas.

Futuro de modelos como ChatGPT

Serán considerados muy primitivos frente a las IA del futuro.

IoT (Internet de las Cosas)

Conexión de objetos físicos a internet para recopilar y compartir datos.

Conexión de dispositivos IoT

Permite comunicación entre máquinas (M2M).

Programabilidad de dispositivos

Capacidad para ser controlados remotamente y automatizar tareas.

Generación de datos por dispositivos IoT

Producción de grandes cantidades de datos (Big Data) que sirven para analizar patrones.

Automatización en IoT

Reduce errores humanos y optimiza procesos.

Seguridad en IoT

Clave para proteger dispositivos conectados vulnerables a ataques.

Transformación Digital

Uso de tecnologías digitales para mejorar procesos y crear nuevos modelos de negocio.

Impacto del IoT en empresas

Más productividad y menores costos.

IOt y salud

Permite el monitoreo remoto de pacientes.

Componentes del IoT

Dispositivos, conectividad, procesamiento y aplicaciones.

Inteligencia Artificial (IA)

Capacidad de las máquinas para imitar funciones humanas como aprender, razonar y tomar decisiones.

Tipos de IA

IA débil: especializada en tareas. IA fuerte: capaz de pensar como humano.

Machine Learning (ML)

Rama de la IA donde las máquinas aprenden a partir de datos sin programación explícita.

Tipos de aprendizaje en ML

Supervisado, no supervisado y por refuerzo.

Deep Learning

Subcampo de ML basado en redes neuronales artificiales que procesan grandes volúmenes de datos.

Redes neuronales

Formadas por neuronas artificiales y capas, sirven para reconocer patrones complejos.

NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural)

Permite a las máquinas entender texto y generar lenguaje.

Visión por computadora

Permite a la IA analizar imágenes y videos.

Datos en IA

Elemento clave, se necesita grandes cantidades y de calidad para el aprendizaje.

Aplicaciones de la IA

Incluye salud, transporte, negocios y juegos.

Ética en IA

Aborda problemas como privacidad, sesgos en datos y uso indebido.

Automatización con IA

Permite automatizar tareas repetitivas y aumentar eficiencia.

Futuro de la IA

Más integrada en la vida diaria y con mayor impacto en empleos.

Desarrollo de sistemas más inteligentes

Perspectiva del futuro en la evolución de la IA.