Inteligencia artificial (IA)¶

¿Alguna vez te has preguntado qué es la inteligencia artificial?
¿Sabrías explicar qué son un asistente virtual y un chatbot?
¿Se te ocurre qué puede significar la palabra sesgo en relación con la inteligencia artificial?
¿Conoces alguna aplicación basada en inteligencia artificial?
¿Para qué crees que usaremos la inteligencia artificial en el futuro?
En esta unidad aprenderemos qué es la inteligencia artificial, tipos de agentes, su impacto social y aplicaciones.

La inteligencia artificial (IA) es la capacidad que tiene una máquina de realizar funciones propias de los seres humanos.

Más allá de la capacidad de cálculo o la memoria, que los ordenadores pueden replicar fácilmente, la inteligencia artificial se refiere a otras capacidades, como la creatividad, el aprendizaje o la toma de decisiones de acuerdo con experiencias anteriores.

En la actualidad, la inteligencia artificial es una rama de la computación que desarrolla algoritmos muy eficientes que permiten a la máquina aprender y, así, dar respuesta a escenarios diferentes a aquellos para los que fueron creados.

Estos sistemas pueden hacer cosas que normalmente solo las personas pueden hacer, como tomar decisiones inteligentes y resolver problemas. A estos sistemas también se les llama agentes inteligentes.

Actividad

📝 AA4.1 Inteligencia Artificial¶

(C.ESP1 / CE1.1, CE 1.2 / IC1-3p)

¿Cómo definirías con tus propias palabras qué es la inteligencia artificial?
Escribe dos ejemplos de aplicaciones o dispositivos que creas que utilizan inteligencia artificial.
¿Crees que una máquina puede aprender por sí sola? Explica tu respuesta brevemente.

Entrega: Crear un documento writer con las respuestas a las preguntas planteadas.

Enfoques inteligencia artificial¶

Existen dos formas de enfocar la inteligencia artificial: el modelo top-down, basado en la programación tradicional, y el modelo bottom-up, que es el más extendido en la actualidad.

Modelo top-down¶

En el modelo top-down (“de arriba abajo”), las personas definen un conjunto de reglas, algoritmos y principios de lógica que las máquinas deben seguir.

Es un enfoque clásico, basado en la programación: el programador, después de analizar el problema, crea un programa a partir de una serie de reglas y principios generales, y el sistema se comporta de acuerdo con lo programado.

Por ejemplo, casi todos los motores de inteligencia artificial para jugar al ajedrez se basan en este modelo. Otra aplicación típica son los sistemas de navegación que buscan el camino más rápido o más corto para llegar a un destino.

Modelo bottom-up¶

En el modelo bottom-up (“de abajo arriba”), inspirado en la biología y en las redes neuronales, las máquinas van aprendiendo a partir de la observación.

Este enfoque se centra en la construcción de un sistema a partir de datos y patrones: los sistemas recopilan una gran cantidad de datos y, tras analizarlos, sacan patrones de comportamiento y generan reglas.

De este modo, los sistemas van aprendiendo automáticamente, y, así, cuanto más se entrenen, más datos tendrán y más precisos serán.

Podemos decir que este enfoque está basado en las redes neuronales porque imita los procesos cognitivos de un cerebro humano, funcionando de un modo parecido al de las neuronas y sus conexiones. Analizando cada resultado creamos una neurona artificial (algoritmo) y su conexión con el resto, con lo cual se generan redes neuronales.

El machine learning o aprendizaje automático es el ejemplo más representativo de este tipo de inteligencia artificial.

En la actualidad es el modelo más utilizado. Casi todos los sistemas de inteligencia artificial basados en el reconocimiento (de textos, imágenes, sonidos, números...) emplean esta técnica.

Actividad

📝 AA4.2 Enfoques inteligencia artificial¶

(C.ESP1 / CE1.1, CE 1.2 / IC1-3p)

Las máquinas pueden “comportarse de forma inteligente” de dos maneras distintas. Vamos a verlas con ejemplos sencillos.

Situación A:
- Si hace frío, enciende la calefacción.
- Si hace calor, apaga la calefacción.
👉 Siempre hace exactamente lo mismo ante la misma situación.

👉 Este programa no aprende ni cambia su comportamiento con el tiempo. Las reglas han sido escritas previamente por una persona.
Situación B:

Ahora imagina un programa diferente:
- Observa durante muchos días la temperatura y si las personas en casa tienen frío o calor.
- Con el tiempo, aprende cuándo es mejor encender o apagar la calefacción.
- Cada vez toma decisiones más acertadas.
👉 Este programa aprende a partir de los datos y de la experiencia.

✏️ Preguntas: Responde a las siguientes preguntas:

¿Cuál de los dos programas aprende con el tiempo, el de la Situación A o el de la Situación B?
Relaciona cada situación con su enfoque correspondiente:

Situación A → ________

Situación B → ________
¿Cuál de los dos enfoques crees que se parece más a la forma en que aprenden las personas? Explica brevemente por qué.

Entrega: Crear un documento writer con las respuestas a cada pregunta.