Preguntas frecuentes

EDUCAI-HUB está diseñado para adaptarse a diferentes niveles de conocimiento. Se ofrecen módulos introductorios para aquellos que tienen poca o ninguna experiencia en inteligencia artificial, así como módulos avanzados para aquellos que deseen profundizar en temas específicos.

La duración del programa puede variar dependiendo de los módulos seleccionados. Los participantes pueden elegir los cursos que mejor se adapten a sus necesidades y disponibilidad, la duración de cada curso es de 10 horas..

EDUCAI-HUB ofrece diferentes modalidades de formación, la principal es a través del itinerario de cursos de formación pero también se incluyen talleres presenciales, sesiones webinar en vivo, sesiones de video en directo a través de plataformas como YouTube o Twitch, así como recursos en línea disponibles para el aprendizaje autodirigido.

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No, estamos hablando de conceptos muy cercanos e interdependientes, pero aún así no son lo mismo. Volvamos a la definición: la IA es un campo de investigación interdisciplinario a gran escala (como la geografía).

Existen varias áreas de conocimiento especializadas en esta área, una de las cuales es el aprendizaje automático. Junto a él se distinguen el procesamiento de textos en lenguaje natural, los asistentes virtuales y los sistemas de recomendación. Es como la geografía física, económica o social.

Bajamos otro escalón. Una red neuronal es una de las subsecciones del aprendizaje automático, un algoritmo matemático con configuraciones de parámetros automatizadas. En total, hay cuatro subsecciones principales (métodos) de aprendizaje automático: métodos clásicos, de refuerzo, conjuntos y redes neuronales. Piense en ello como la geografía de los océanos en la sección de geografía física mundial.

¿Y dónde en este caso llevar los robots? Chatbots, robots , traductores automáticos, escáneres: todo esto es el resultado final y el formato de presentación de la tecnología AI.

Matemáticos, programadores, futuristas y filósofos luchan por la definición de inteligencia artificial (IA). Por un lado, este es un campo de investigación interdisciplinario a gran escala en la intersección de las matemáticas, la lingüística, la programación y la psicología.

Por otro lado, la IA es un algoritmo matemático que crea programas informáticos inteligentes. Se denominan así porque pueden realizar funciones que se consideran prerrogativa de una persona. Por ejemplo, escriba un poema o música, dirija una conversación.

La IA se crea para resolver problemas específicos; todos estos sistemas son altamente especializados y no pueden realizar varias funciones a la vez. Si un programa está diseñado para transcribir el habla humana, nunca podrá jugar un juego de cartas.

Es costumbre distinguir entre IA débil y fuerte. Cuando las empresas afirman haber creado un producto con inteligencia artificial, se refieren a versiones débiles del mismo: estos son pilotos automáticos, asistentes de voz, traductores. Razonar sobre una IA fuerte, la que puede pensar y ser consciente de sí misma (es decir, de hecho, ponerse a la par de la mente humana), sigue siendo una discusión científica y filosófica.

La inteligencia artificial débil, al traducir un texto, reemplaza una palabra por otra de acuerdo con un cierto algoritmo, mientras que la inteligencia artificial fuerte puede comprender de forma independiente el significado de una oración. Aquí está la principal diferencia.

¡Ciertamente! Lo usamos para una amplia variedad de tareas. Por ejemplo, T9 predice la palabra que está escribiendo: esta IA reconoce una combinación de letras y sugiere una de las opciones disponibles en su base de datos. Un robot asistente doméstico que responde a comandos de voz es un ejemplo de cómo funciona la tecnología. Siri es también inteligencia artificial.

Sí, ya sabe aprender y mejorar. Por ejemplo, Google creó una IA que dominó de forma independiente el antiguo juego de mesa chino Go, aprendiendo de los errores y las victorias.

Sin embargo, vale la pena recordar que el autoaprendizaje no es una característica obligatoria de la inteligencia artificial. Hay sistemas que simplemente realizan muy bien una determinada tarea y en los que la función de aprendizaje no estaba “inscrita”. Estos incluyen robots que trabajan en producción y clasificación.

Sí, existen tales sistemas informáticos que pueden reconocer emociones por las expresiones faciales de una persona durante una conversación. El programa evalúa la posición de los puntos clave del rostro (cejas, ojos, nariz, mandíbula y labios) y la compara con las señales de posibles emociones que están escritas en su código.

Además, los sistemas pueden representar emociones mediante emoticones o emoji . Esta manipulación se basa en una lógica muy simple: las emociones básicas (alegría, diversión, resentimiento) son fáciles de predecir y simular a partir de palabras desencadenantes (“gracias”, “perdón”, “dolor” y otras).

Y advirtiendo la siguiente pregunta: no, la IA no puede experimentar emociones. Se formaron en los humanos en el proceso de evolución y socialización. Un sistema de respuesta similar está presente en los animales: experimentan alegría, rabia, ansiedad, etc. Pero solo un hombre complementó este espectro con la capacidad del pensamiento racional.

Por un lado, esta es una pregunta bastante sin sentido, porque no existe una escala universal para medir la inteligencia. Por ejemplo, sabemos que la frecuencia cardíaca de una persona sana es de unos 60 latidos por minuto. Pero, ¿cómo medir la inteligencia? ¿En el número de libros leídos , el conocimiento de la tabla periódica o la capacidad de dar respuesta a alguna pregunta? ¿Es posible considerar a un gato más inteligente que una ardilla y un águila más inteligente que una víbora? ¿Y cómo comparar la inteligencia de un físico-astrónomo y un cirujano?

Existe un test popular para medir el cociente intelectual (CI) de Hans Eysenck, pero es categóricamente imposible considerarlo un criterio universal. En los humanos, el cerebro funciona de manera diferente y está «aguzado» para uno u otro tipo de actividad. Hasta que no haya un criterio que pueda usarse como indicador absoluto, no habrá tal calificación.

Por otro lado, cuando decimos que “las máquinas se volverán más inteligentes que los humanos”, más bien queremos decir que se volverán más inteligentes. Y la mente es mucho más amplia que el intelecto, se forma en el proceso de la vida y depende de mil millones de factores diferentes. Hasta ahora, científicos y escritores de ciencia ficción están sugiriendo la única opción posible (pero aún no implementada) en la que la IA se volverá más inteligente que los humanos: si la tecnología se implementa sobre la base de moléculas de ADN, y no mediante el modelado de redes neuronales.

No. Para evaluar las acciones, una persona, además del proceso de pensamiento, requiere actitudes morales, emociones y normas culturales que cambian con el tiempo. La tecnología está (al menos no todavía) disponible.

A pesar de que hemos visto muchas historias en las que los robots se convierten en monstruos agresivos, bloquean la vida de las ciudades, capturan información secreta y cometen otros delitos, esto solo es posible en las películas.

AI realiza solo aquellas tareas que le puso el programador. La tecnología no permite el autoestablecimiento de metas. La inteligencia artificial puede estar en manos de delincuentes y causar daño, pero nuevamente estamos hablando de la voluntad del hombre.

Puede surgir un escenario diferente solo si se resuelve el problema de una IA fuerte. Hoy esto no es posible. Por lo tanto, todos los argumentos sobre la probable esclavización de la humanidad por parte de la inteligencia artificial no tienen una base real.

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