{"id":726,"date":"2025-10-15T12:22:06","date_gmt":"2025-10-15T12:22:06","guid":{"rendered":"https:\/\/com-proff.com\/?p=726"},"modified":"2025-10-27T12:25:45","modified_gmt":"2025-10-27T12:25:45","slug":"el-complejo-campo-de-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/com-proff.com\/en\/comunicacion\/el-complejo-campo-de-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"EL COMPLEJO CAMPO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL"},"content":{"rendered":"
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Definir la inteligencia artificial (IA) resulta complicado, dado que lo que este concepto incluye cambia constantemente. Adem\u00e1s, constituye un campo interdisciplinario en el que intervienen antrop\u00f3logos, bi\u00f3logos, inform\u00e1ticos, ling\u00fcistas, fil\u00f3sofos, psic\u00f3logos y neurocient\u00edficos, entre otros. Luckin, Holmes, Griffiths y Forcier la caracterizan como sistemas inform\u00e1ticos que han sido dise\u00f1ados para interactuar con el mundo a trav\u00e9s de diferentes capacidades -por ejemplo, la percepci\u00f3n visual y el reconocimiento del habla-y de comportamientos inteligentes-tales como evaluar la informaci\u00f3n disponible, tomar decisiones y realizar la acci\u00f3n m\u00e1s sensible para alcanzar un objetivo propuesto. Tambi\u00e9n se la concibe como una rama de la ciencia computacional concerniente a la automatizaci\u00f3n del comportamiento inteligente. Son \u00e1reas fundamentales de la inteligencia artificial la representaci\u00f3n del conocimiento y el razonamiento; el aprendizaje autom\u00e1tico; el procesamiento del lenguaje natural; la visi\u00f3n por computadora; la rob\u00f3tica y el reconocimiento autom\u00e1tico del habla.<\/p>\n\n\n\n

El informe “Artificial Intelligence and Life in 2030” de la Universidad de Stanford (2016) plantea que en la pr\u00f3xima d\u00e9cada la inteligencia artificial se incorporar\u00e1 sustancialmente en las actividades educativas, con el prop\u00f3sito de mejorar la interacci\u00f3n entre alumnos y docentes tanto en las aulas como en sus hogares. Este informe expresa que, si bien la educaci\u00f3n de calidad siempre requerir\u00e1 la participaci\u00f3n activa de docentes humanos, la inteligencia artificial promete potenciar la educaci\u00f3n proporcionando personalizaci\u00f3n a gran escala. El procesamiento del lenguaje natural impulsar\u00e1 el aprendizaje en l\u00ednea, permitiendo multiplicar el tama\u00f1o de las aulas en la educaci\u00f3n superior, respondiendo adem\u00e1s a las necesidades y estilos de aprendizaje de los estudiantes. Se pronostica que, en los pr\u00f3ximos quince a\u00f1os, en una ciudad t\u00edpica de Am\u00e9rica del Norte probablemente la utilizaci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas en el aula y en el hogar se expanda de manera significativa, al igual que el aprendizaje basado en aplicaciones de realidad virtual, siempre que puedan integrarse de manera significativa con el aprendizaje cara a cara. <\/p>\n\n\n\n

Los cient\u00edficos computacionales avanzan para lograr aprendizajes profundos en las m\u00e1quinas, a partir de una red neuronal artificial que abarca un sistema de programas y estructuras de datos que intenta emular al cerebro humano, en don-de las neuronas trabajan en paralelo para alcanzar un objetivo com\u00fan. Las redes se alimentan de los datos que provee la memoria local a partir de capas anidadas compuestas por nodos interconectados, los cuales se reacomodan despu\u00e9s de cada nueva experiencia. Las distintas capas posibilitan que el sistema de inteligencia artificial reconozca las cosas desde diferentes niveles de abstracci\u00f3n.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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