Ejercicios Capitulo 1

Respuestas

van del punto 1.14.1 al 1.14.14

• 1.14.1 La inteligencia natural es la capacidad que tienen los seres vivos, especialmente los humanos, para razonar, aprender de la experiencia, adaptarse al entorno, resolver problemas y tomar decisiones.
  
  Esta inteligencia nos sirve para sobrevivir, comunicarnos, crear herramientas, desarrollar cultura y enfrentar situaciones nuevas o complejas. Es algo que va evolucionando con el tiempo y se expresa de muchas formas, no solo en lo racional sino también en lo emocional y social.
  
  a) Según Howard Gardner, hay al menos ocho tipos de inteligencia natural en su teoría de las inteligencias múltiples: lingüística, lógico-matemática, espacial, musical, corporal, interpersonal, intrapersonal y naturalista.
  b) Cada tipo de inteligencia es útil para adaptarse mejor a diferentes contextos y tareas. Por ejemplo, la lógico-matemática ayuda en la resolución de problemas abstractos, mientras que la interpersonal permite relacionarnos bien con otras personas. La ciencia considera que reconocer estas diferencias puede mejorar la educación, el trabajo en equipo y el desarrollo personal.
• 1.14.2 La inteligencia artificial (IA) es la rama de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que, si las hiciera un humano, requerirían inteligencia. Puede parecerse a la inteligencia natural en que imita ciertos comportamientos como el aprendizaje, el reconocimiento de patrones o la toma de decisiones. Pero se diferencia porque no tiene conciencia, emociones, ni experiencia vivida. La IA procesa datos, mientras que la inteligencia natural también involucra intuición, valores y contexto humano.
• 1.14.3 ¿Qué aspectos de la inteligencia natural pueden ser modelados mediante la inteligencia artificial?

Muchos aspectos funcionales de la inteligencia natural pueden modelarse con IA, como el reconocimiento de voz, la visión por computadora, el aprendizaje automático o la resolución de problemas concretos. Sin embargo, hay partes más profundas, como la empatía, la creatividad espontánea o la ética vivencial, que todavía no pueden modelarse del todo con IA.

• 1.14.4 ¿Cuáles serian cinco aplicaciones recientes de la IA en al menos cinco áreas del saber o aplicabilidad?.
• Medicina: Diagnóstico por imágenes con IA (detección temprana de cáncer).
• Agricultura: Drones con IA para monitoreo de cultivos.
• Educación: Plataformas adaptativas que personalizan el aprendizaje.
• Seguridad: Sistemas de reconocimiento facial y vigilancia inteligente.
• Industria: Mantenimiento predictivo en fábricas mediante aprendizaje automático.
• 1.14.5 La ética es la rama de la filosofía que reflexiona sobre lo que está bien o mal, y cómo nuestras decisiones afectan a los demás. En IA, la ética se usa para evitar abusos y asegurar que el desarrollo tecnológico respete derechos humanos.
  

  Tres casos reales:

  • Chatbots con sesgo (como el caso de Microsoft y los discursos ofensivos).
  • Vehículos autónomos que deben tomar decisiones morales en accidentes.
  • IA en selección de personal (como el caso de Amazon con discriminación de género).

1.14.6 Tres aspectos éticos por los que la IA no debe usarse en contra de las personas:



• Vulneración de derechos humanos como la privacidad o la libertad de expresión.
• Discriminación algorítmica si no se controlan los sesgos.
• Falta de responsabilidad cuando una IA causa daño sin que haya un responsable claro.
• 1.14.7

  a) Debe usarse para mejorar la calidad de vida porque puede reducir desigualdades, facilitar la vida cotidiana, cuidar el medio ambiente y mejorar salud, educación o seguridad.

  
  

  b) En lo militar, el riesgo de deshumanizar decisiones es muy alto. Debería estar regulada o directamente prohibida en ciertas áreas.

  
  

  c) Usarla para prevenir el terrorismo puede ser útil, pero siempre respetando los derechos fundamentales.

• 1.14.8 Sí, como los modelos de aprendizaje automático: redes neuronales, funciones de optimización, etc. No modelan toda la inteligencia, pero sirven para tareas específicas.
• 1.14.9
  1. Un robot no debe dañar a un ser humano ni, por inacción, permitir que un humano sufra daño.
  2. Debe obedecer las órdenes de los humanos, salvo que contradigan la primera ley.
  3. Debe proteger su existencia, siempre que no entre en conflicto con las anteriores.

a) Hoy es difícil cumplirlas en la práctica porque los contextos son complejos.

b) Si una máquina no sigue estas leyes, puede dañar personas, perder el control humano o tomar decisiones peligrosas.

c) Se puede corregir diseñando IA con ética desde el principio, testeándola en entornos controlados y asegurando supervisión humana.

• 1.14.10

  a) Es cuando una IA mejora su rendimiento con datos o experiencia sin programación directa.

  b) Se divide en tres tipos: supervisado, no supervisado y por refuerzo.

  c) Aplicaciones:

  • Supervisado: diagnóstico médico, clasificación de correos.
  • No supervisado: segmentación de mercado.
  • Por refuerzo: robótica, videojuegos, sistemas de recomendación.
  • 1.14.11

    Son técnicas que permiten a una computadora procesar imágenes y extraer información útil. Reconocer patrones significa identificar formas o características en esos datos.

    Aplicaciones:

    • Diagnóstico médico.
    • Reconocimiento facial.
    • Lectura de matrículas.
    • OCR (reconocimiento óptico de caracteres).
    • Control de calidad en industria.
  • 1.14.12 Es una unidad básica de una red neuronal artificial que procesa información. Se asemeja a la biológica porque recibe datos, los procesa y genera una salida.
  • 1.14.13

    Es un conjunto de neuronas artificiales conectadas que imita cómo aprende el cerebro humano.

    a) Existen al menos tres generaciones en la literatura.

    b) Se diferencian en complejidad y capacidad: desde el perceptrón hasta el deep learning.

  • 1.14.14
    • Perceptrón multicapa (MLP)
    • Redes convolucionales (CNN)
    • Redes recurrentes (RNN, LSTM)
    • Transformers (como los usados en modelos de lenguaje)