lunes, 29 de julio de 2024

Consenso de Beijing sobre la Inteligencia Artificial (IA) y la Educación (2019)

 Investigación: Consenso de Beijing sobre la Inteligencia Artificial (IA) y la Educación (2019) 

Autora: Laura Alarcón

Fecha: 29-07-2024

Fuente: https://unesdoc.unesco.org/in/documentViewer.xhtml?v=2.1.196&id=p::usmarcdef_0000389227&file=/in/rest/annotationSVC/DownloadWatermarkedAttachment/attach_import_2779c7b7-cb65-454a-9a7d-c23bd13628a3%3F_%3D389227spa.pdf&locale=es&multi=true&ark=/ark:/48223/pf0000389227/PDF/389227spa.pdf#2389_23_guide_AI_S.indd%3A.9946%3A1846

El Consenso de Beijing sobre la Inteligencia Artificial (IA) y la Educación (2019) ahonda en lo que implica un enfoque centrado en el ser humano para el uso de la IA en el contexto de la educación. El Consenso afirma que el uso de las tecnologías de IA en la educación debería mejorar las capacidades humanas para el desarrollo sostenible y la colaboración eficaz entre humanos y máquinas en la vida, el aprendizaje y el trabajo. También reclama adoptar nuevas medidas que garanticen un acceso equitativo a la IA para apoyar a las personas marginadas y abordar las desigualdades, a la vez que se promueven las diversidades lingüísticas y culturales. El Consenso sugiere adoptar enfoques integrales, intersectoriales y de múltiples partes interesadas para la planificación de políticas sobre IA en la educación.


miércoles, 10 de julio de 2024

Nuance - herramienta académica

 Autor: Juliana Avendaño Castañeda


Nuance - herramienta académica

Fuentes: My study life
Enlace: https://mystudylife.com/ia-para-estudiantes/

Nuance es una herramienta de reconocimiento de voz, diseñada especialmente para estudiantes y docentes. Es útil para quienes quieren hacer más ágil y amigable el proceso de escritura o que presentan algún tipo de dificultad. Esta herramienta transcribe hasta 160 palabras por minuto. Los usuarios pueden dictar de forma precisa ensayos, lecciones, ejercicios y escritos en general y estos serán digitados tres veces más rápido que escribir a máquina. 

Algor Education - herramienta académica

Autor: Juliana Avendaño Castañeda


Algor Education - herramienta académica

Fuentes: Algor Education
Enlace: https://www.algoreducation.com/es/blog/aplicaciones-con-inteligencia-artificial

Algor Education es una aplicación web que utiliza inteligencia artificial ofreciendo tres servicios principales para estudiantes y profesores, estos servicios buscan favorecer el proceso de aprendizaje de calidad, las funciones son las siguientes:
  1. Mapas conceptuales: esta aplicación ofrece la posibilidad de crear mapas conceptuales desde texto, fotografías, audios, archivos, una frase o palabra clave, entre otros. Una vez creados, permite la personalización, impresión y la posibilidad de compartirlos. 
  2. Resúmenes y esquemas: con base en el tema elegido, la aplicación genera un resumen completo y un esquema sobre el contenido más importante y de interés. 
  3. Flashcards - tarjetas didácticas y cuestionarios: son conocidas como tarjetas de estudio y pueden ser utilizadas como una herramienta muy útil en el proceso de aprendizaje. Las tarjetas tienen doble cara, por un lado se presentan las preguntas y por el otro las respuestas. Estas se pueden adaptar a lsa preferencias de los usuarios.

martes, 9 de julio de 2024

Otter.ai - herramienta IA de productividad

  Autor: Juliana Avendaño Castañeda


Otter.ai - herramienta IA de productividad

Fuentes: GetGuru
Enlace: https://www.getguru.com/es/reference/best-10-ai-productivity-tools

Otter.ai es un asistentes de reuniones que funciona con IA y ayuda a tomar notas de reuniones de manera automática. También puede grabarlas, transcribir y resumir reuniones y de esta manera se puedan recirdar los puntos clave. Esta herramienta se integra con plataformas como Zoom, Google Meet y Microsoft Teams. Asimismo, cuenta con una función que permite generar correos electrónicos de seguimiento y generar respuestas a preguntas sobre las reuniones. 

Dentro de las características principales se encuentran:
  1. Publicación en Slack: comparte de manera automática el resumen de 30 segundos por correo electrónico o en el canal de Slack del equipo de trabajo. 
  2. Canales de IA: cuenta con canales en los que se pueden establecer conversaciones con el equipo de trabajo.
  3. Elementos de acción: asigna de manera automática los elementos de acción a los miembros del equipo, de manera que puedan estar todos al tanto de las siguientes acciones. 

Grammarly - herramienta IA de productividad

 Autor: Juliana Avendaño Castañeda


Grammarly - herramienta IA de productividad

Fuentes: GetGuru
Enlace: https://www.getguru.com/es/reference/best-10-ai-productivity-tools

Grammarly es un asistente de escritura que utiliza IA que ayuda a encontrar palabras y mejorar la escritura. Esta herramienta realiza sugerencias personalizadas con base en la audiencia a quien se dirige el escrito. Tiene la capacidad de comprender el estilo de escritura, por ello es posible utilizarla con fines acadpemicos o profesionales. Se puede usar desde el celular y desde una computadora y es posible integrarla con Gmail y Outllok. 

Sus características principales son:
  1. Corrección: detecta errores ortográficos, tipográficos o gramaticales.
  2. Reescritura: puede reescribir las oraciones de manera que el escrito sea brillante. 
  3. Detección de plagio: puede identificar plagio en diferentes textos.

ChatGPT - herramienta IA de productividad

 Autor: Juliana Avendaño Castañeda


ChatGPT - herramienta IA de productividad

Fuentes: GetGuru
Enlace: https://www.getguru.com/es/reference/best-10-ai-productivity-tools

ChatGPT es un chatbot muy conocido, desarrollado por OpenAI, este fue diseñado para interactuar con los usuarios de manera similar a la interacción humana. Quienes realicen uso de esta herramienta pueden recibir respuestas instantáneas a todas las consultas de búsqueda y así obtener información clara, ordenada e inmediata sobre un tema particular, como ideas de recetas, rutinas de ejercicios, claridad sobre algún tema o instrucciones para llevar adelante alguna tarea. 

El diseño de la herramienta es muy sencillo, solo hace falta realizar la pregunta a través de texto o audio y en cuestión de segundos obtienes una respuesta. Una de sus mejores funciones es la posibilidad de intercambiar ideas, aprender algo nuevo o practicar un idioma. 

Las características más destacadas son:
  1. Realizar un resumen: si se requiere resumir algún documento largo o complejo esta herramienta puede hacerlo por si solo, en este resumen puede extraer rapidamente información o analizar datos.
  2. Generación de imágenes: en conjunto con DALL-E se pueden crear imágenes con la descripción de las ideas, esto permite crear logotipos, paisajes y personajes. 
  3. Capacidades de privacidad y seguridad: permite controlar los datos personales y el uso que se da. 

Principales funciones de inteligencia artificial anunciadas por Apple en 2024

 Autor: Juliana Avendaño Castañeda


Principales funciones de inteligencia artificial anunciadas por Apple en 2024

Fuentes: Techcrunch
Enlace: https://techcrunch.com/2024/06/11/the-top-ai-features-apple-announced-at-wwdc-2024/

Apple ha anunciado las principales funciones de inteligencia artificial generativa en la cual han realizado inversiones importantes y que sus usuarios podrán conocer próximamente. 
  1. Nuevo Siri: este asistente virtual ha recibido cambios, ahora tiene la capacidad de manejar errores de habla con el fin de comprender mejor el contexto. Asimismo, los usuarios pueden escribir a Siri y este puede dar respuesta a diferentes preguntas, incluídas preguntas sobre el uso del Iphone, Ipad o Mac. El asistente podrá reconocer lo que ocurre en pantalla y realizar acciones en las y entre aplicaciones, por ejemplo: puede solicitarse a Siri buscar la imagen de un documento, extraer el número e ingresarlo en un formulario web. Esta renovación estará disponible en iPhone 15 Pro y posteriores.  
  2. Integración con ChatGPT: Apple realizó un acuerdo con OpenAI, este acuerdo permite incorporar ChatGPT a Siri y a otras aplicaciones. De esta manera, los usuarios podrán enviar preguntas a ChatGPT incluyendo fotografías con las preguntas a través de Siri o realizar preguntas relacionadas con documentos o archivos en PDF. ChatGPT, también se integra en herramientas de escritura con tecnología Apple Intelligence que permiten que ChatGPT cree contenido.
  3. Genmoji: con el sistema operativo IOS18 que tienen compatibilidad con Apple Intelligence, se podrán crear imágenes similares a emojis de IA con las personas que aparezcan en las fotografías de la galería. Además, Genmoji se puede usar como un sticker para reacciones a mensajes. Una nueva función permite la creación de imágenes de IA con las personas que estás chateando, y de esta manera poder personalizar el chat con una imagen durante la conversación. 
  4. Llamadas transcrtitas: en el iPhone 15Pro y ediciones posteriores, se podrán grabar y transcribir de manera opcional las llamadas telefónicas. Esta función se habilita de forma manual y se informa a quien está del otro lado de la llamada que la misma se graba y posteriormente proporciona un resumen de puntos clave de la conversación en la aplicación de notas. 

Hoop - IA para gestionar lista de tareas pendientes

 Autor: Juliana Avendaño Castañeda


Hoop - IA para gestionar lista de tareas pendientes

Fuentes: Techcrunch
Enlace: https://techcrunch.com/2024/06/05/hoop-frees-you-from-managing-your-to-do-list/ 

Hoop es una startup de productividad que fue fundada por un equipo que perteneció a los primeros empleados de Trello. y a través de esta herramienta que hace uso de IA se quiere ayudar a las personas a que realicen seguimiento automático de sus tareas. Esta herramienta captura de manera automática las potenciales tareas que salen de reuniones realizadas a través de Zoom, Google Meet y Slack y así realizar una lista de tareas pendientes en Hoop. Con el tiempo se planea incluir otras plataformas de trabajo. 

Actualmente, la herramienta está diseñada para el seguimiento de tareas individuales y se planea integrar una opción para seguimiento de tareas de equipos. En la actualidad, la mayoría de las personas tienen un gran volumen de reuniones y mensajes, por tanto, diseñaron una herramienta que permita realizar seguimiento de todo cuanto deben hacer en un mismo espacio, sin tener que utilizar dos plataformas o posteriormente realizar organización y seguimiento con herramientas de productividad. 

Impacto IA en la vida diaria

Autor: Juliana Avendaño Castañeda


Impacto IA en la vida diaria

Fuentes: Tecnológico de Monterrey
Enlace: https://conecta.tec.mx/es/noticias/guadalajara/investigacion/conoce-4-aplicaciones-de-la-inteligencia-artificial-en-la-vida

El director de Hub de Inteligencia Artificial del Tecnológico de Monterrey, Enrique Cortés, afirma que la IA es una combinación de matemáticas, programación y datos, de manera que no debería sorprendernos el impacto que tiene en la vida diaria. Este impacto se puede ver en diferentes beneficios divididos en 4 aspectos, que se relacionan a continuación:
  1. Procesamiento de lenguaje natural o Chatbots: esta herramienta es una charla virtual de un cliente con una máquina, que aunque ha tenido sus avances, aún no son totalmente inteligentes. Estas herramientas son implementadas en áreas de servicio al cliente a través de un lenguaje que parece cada día más humano.
  2. Procesamiento de imágenes: se encuentran en cámaras inteligentes y automatizadas, utilizadas en sistemas de vigilancia, transporte, logística, prevención del crimen, identificación de personas, entre otras.
  3. Incremento de robots no físicos: estas herramientas corresponden a interacciones de transferencia de información entre máquinas y se utilizan para coordinar servicios con los cuáles interactúan las personas, por ejemplo en cajeros. 
  4. Sistematización en la industria: estas herramientas sin utilizadas en sectores de negocios, la agricultura, ganadería, agronegocios. 

Funciones IA en diferentes áreas de trabajo

Autor: Juliana Avendaño Castañeda


Funciones IA en diferentes áreas de trabajo

Fuentes: Iberdrola
Enlace: https://www.iberdrola.com/innovacion/historia-inteligencia-artificial

La IA tiene un papel importante en diferentes sectores y áreas de trabajo a través de diferentes aplicaciones, a continuación algunos ejemplos relacionados por sectores:
  1. Educación: plataformas que emplean IA con el fin de adaptar contenido de aprendizaje de acuerdo con las necesidades de los estudiantes. Así como herramientas que simplifican tareas como la corrección de exámenes. 
  2. Agricultura: a través de la IA se hace uso de drones y sensores que monitorean el estado de los cultivos para detección temprana de enfermedades. 
  3. Transporte y Logística: desarrollo de vehículos autónomos y optimización de rutas de transporte que reducen costos y emisiones. 
  4. Salud: a través de chatbots que indagan en los síntomas de los pacientes con el fin de establecer diagnósticos. Adempas de el desarrollo de tratamientos personalziados. 
  5. Energía: aplicaciones de IA que optimizan el uso y distribución de energía, que permitan mejorar la eficiencia y fiabilidad de redes eléctricas, de esta manera, se pueden predecir fallas. 
  6. Finanzas: a través de la IA se pueden evaluar oportunidades y riesgos con el fin de tomar mejores decisiones en inversiones o préstamos.
  7. Área Comercial: a través de la IA se pueden realizar pronósticos de ventas y realizar sugerencias de productos apropiados para ser sugeridos a los clientes, 

Aplicaciones IA que no sabíamos que lo eran

  Autor: Juliana Avendaño Castañeda


Aplicaciones IA que no sabíamos que lo eran

Fuentes:Infobae
Enlace: https://www.infobae.com/educacion/2024/01/08/el-80-de-las-personas-usan-inteligencia-artificial-en-su-vida-diaria-y-no-lo-saben-afirma-la-unam/ 

De acuerdo con un estudio realizado por la universidad Nacional Autónoma de México, el 80% de las personas hacen uso de la Inteligencia Artificial en su vida diaria sin saberlo. A continuación te contamos las aplicaciones que son IA y no sabías.
  1. Filtros de correo electrónico - Spam y Bandejas principales: Los filtros hacen uso de algoritmos inteligentes para analizar los patrones de contenido y así identificar mensajes no deseados.
  2. Asistentes Virtuales - Siri, Alexa, Google Assistant: los asistentes personales ahora son parte importante de nuestra vida diaria. a través de ellos encontramos la respuesta a diferentes preguntas, podemos controlar los dispositivos del hogar, adaptándose a nuestras necesidades. 
  3. Traductores automáticos: Microsoft Translator, Google Translate: estos utilizan modelos de lenguaje avanzados con el fin de obtener traducciones rápidas. Con la inteligencia artificial se ha revolucionado la forma de comunicación en diferentes idiomas. 
  4. Recomendaciones en plataformas streaming: cuando las plataformas multimedia de películas, series o música nos realizan recomendaciones, están haciendo uso de sistemas que analizan los patrones de consumo de los usuarios y de esta manera ofrecer contenido personalizado. 
  5. Reconocimiento facial: esta función se encuentra en la opción de desbloquear los teléfonos celulares con solo mirar a la cámara, así como la sugerencia de etiquetado de personas en las fotografías cargadas a las diferentes redes sociales o en las aplicaciones para celulares que almacenan fotografías. 

Pobreza digital IA


Investigación: Pobreza digital 


Autor: Laura Alarcón 
Fecha: 9 de Julio 2024

 La Inteligencia Artificial Generativa IAGen depende de inmensas cantidades de datos y de una enorme potencia computacional, más allá de sus innovaciones en arquitecturas de IA y métodos de entrenamiento que, en su mayoría, solo están al alcance de las más grandes empresas tecnológicas internacionales y de unas pocas economías.

 Esto significa que la posibilidad de crear y controlar la IAGen está fuera del alcance de la mayoría de las compañías y países, especialmente los del Sur Global. Debido a que el acceso a los datos resulta cada vez más esencial para el desarrollo económico de los países y para las oportunidades digitales de los individuos, los países y personas que no tienen acceso o no pueden permitirse suficientes datos quedan en una situación de “pobreza de datos” (Marwala, 2023). 

La situación es similar en cuanto al acceso a la potencia computacional. La rápida penetración de la IAGen en países y regiones tecnológicamente avanzados aceleró exponencialmente la generación y el procesamiento de datos y, al mismo tiempo, intensificó la concentración de la riqueza de la IA en el Norte Global. Como consecuencia inmediata, las regiones pobres en datos han quedado aún más excluidas y expuestas a largo plazo al riesgo de ser colonizadas por los estándares integrados en los modelos GPT. Los actuales modelos de ChatGPT están entrenados con datos de usuarios en línea que reflejan los valores y normas del Norte Global, lo cual los hace inapropiados para algoritmos de IA localmente relevantes en comunidades pobres en datos de muchas partes del Sur Global o en comunidades menos favorecidas del Norte Global.

GPT Educativo - EdGPT

Investigación: GPT Educativo

Autor: Laura Alarcón 
Fecha: 9 de Julio 2024
Fuente: https://unesdoc.unesco.org/in/documentViewer.xhtml?v=2.1.196&id=p::usmarcdef_0000389227&file=/in/rest/annotationSVC/DownloadWatermarkedAttachment/attach_import_2779c7b7-cb65-454a-9a7d-c23bd13628a3%3F_%3D389227spa.pdf&locale=es&multi=true&ark=/ark:/48223/pf0000389227/PDF/389227spa.pdf#2389_23_guide_AI_S.indd%3A.9946%3A1846


Los modelos EdGPT se entrenan con datos específicos para fines educativos. En otras palabras, EdGPT pretende refinar el modelo derivado de cantidades masivas de datos de entrenamiento generales a cantidades menores de datos educativos de dominio específico y de alta calidad.

Por ejemplo, los modelos EdGPT orientados al codiseño curricular podrían permitir a docentes y estudiantes generar materiales educativos apropiados, como planes de clases, cuestionarios y actividades interactivas estrechamente alineados con un enfoque pedagógico eficaz y con objetivos curriculares y niveles de desafío específicos para determinados estudiantes.

El desafío reside en determinar hasta dónde los modelos EdGPT pueden ir más allá del conocimiento de las asignaturas para apuntar también a la pedagogía centrada en el estudiante y a las interacciones positivas docente-estudiante.

Ingeniería de prompts para generar los resultados deseados

 Investigación: Ingeniería de prompts para generar los resultados deseados

Autor: Laura Lizeth Alarcón
Fecha: 9-07-2024

La “ingeniería de prompts” hace referencia a los procesos y técnicas de composición de entradas para producir un resultado de IAGen que se aproxime más a la intención original del usuario.

Aunque utilizar la IAGen puede ser tan sencillo como digitar una pregunta u otro tipo de prompt, la realidad es que aún no es fácil que el usuario obtenga exactamente el resultado deseado.

Por eso, se recomienda

-Utilizar un lenguaje simple, claro y directo que pueda entenderse fácilmente, evitando una redacción compleja o ambigua.

-Incluir ejemplos que ilustren la respuesta deseada o el formato de las respuestas generadas.

-Incluir contexto, crucial para generar respuestas relevantes y significativas.

-Refinar e iterar según sea necesario, experimentando con diferentes variaciones.

-Ser ético, evitando prompts que generen contenidos inapropiados, sesgados o dañinos.


Comprueba estos consejos en tu IA favorita y cuéntanos si obtuviste lo que necesitabas.

IA Generativa de Imagen

Investigación: IA Generativa de Imagen


Autor: Laura Alarcón

Fecha: 9-07-2024

Fuente: UNESCO Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. https://unesdoc.unesco.org/in/documentViewer.xhtml?v=2.1.196&id=p::usmarcdef_0000389227&file=/in/rest/annotationSVC/DownloadWatermarkedAttachment/attach_import_2779c7b7-cb65-454a-9a7d-c23bd13628a3%3F_%3D389227spa.pdf&locale=es&multi=true&ark=/ark:/48223/pf0000389227/PDF/389227spa.pdf#2389_23_guide_AI_S.indd%3A.9946%3A1846

Los modelos de IAGen de imágenes y de música suelen utilizar Red Neuronal Artificial (RNA) conocidas como redes generativas antagónicas (RGAs), que también pueden combinarse con autocodificadores variacionales.

Las RGAs constan de dos partes (dos “adversarios”), el “generador” y el “discriminador”. En el caso de las RGAs de imágenes, el generador crea una imagen aleatoria en respuesta a un prompt (instrucción o pregunta), y el discriminador intenta distinguir entre la imagen generada y las reales.

Posteriormente, el generador utiliza el resultado del discriminador para ajustar sus parámetros y crear otra imagen. El proceso se repite, quizás miles de veces, y el generador crea imágenes cada vez más realistas que el discriminador distingue progresivamente menos de las reales.

Por ejemplo, una RGA entrenado con éxito sobre un conjunto de datos de miles de fotografías de paisajes podría generar imágenes de paisajes nuevas, aunque irreales, casi indistinguibles de las reales.

¿Cómo se procesa la respuesta a preguntas que realizas a una IA Generativa?

Investigación: ¿Cómo se procesa la respuesta a preguntas que realizas a una IA Generativa?

Autor: Laura Alarcón

Fecha: 9-07-2024

Fuente: UNESCO Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. https://unesdoc.unesco.org/in/documentViewer.xhtml?v=2.1.196&id=p::usmarcdef_0000389227&file=/in/rest/annotationSVC/DownloadWatermarkedAttachment/attach_import_2779c7b7-cb65-454a-9a7d-c23bd13628a3%3F_%3D389227spa.pdf&locale=es&multi=true&ark=/ark:/48223/pf0000389227/PDF/389227spa.pdf#2389_23_guide_AI_S.indd%3A.9946%3A1846


Una vez que el GPT ha sido entrenado, la generación de una respuesta de texto a un prompt involucra los siguientes pasos:

1. El prompt (instrucción o pregunta) es dividido en unidades más pequeñas (llamadas tokens) que son ingresadas en el GPT.

2. El GPT utiliza patrones estadísticos para predecir las posibles palabras o frases que podrían conformar una respuesta coherente al prompt.

-El GPT identifica patrones de palabras y frases que suelen coexistir en su modelo prediseñado de datos de gran tamaño (que incluye texto extraído de Internet y de otros sitios).

-Utilizando estos patrones, el GPT estima la probabilidad de que aparezcan palabras o frases específicas en un contexto determinado.

-Partiendo de una predicción aleatoria, el GPT utiliza estas probabilidades estimadas para predecir la siguiente palabra o frase probable en su respuesta.

3. Las palabras o frases predichas son convertidas en texto legible.

4. El texto legible es filtrado a través de lo que se conoce como “barandillas” (guardrails) para eliminar cualquier contenido ofensivo.

5. Los pasos 2 a 4 se repiten hasta que finaliza una respuesta. La respuesta se considera finalizada cuando alcanza un límite máximo de tokens o cumple con criterios de finalización predefinidos.

6. La respuesta se postprocesa para mejorar su legibilidad aplicando formato, puntuación y otras adaptaciones (como empezar la respuesta con palabras que podría utilizar un humano, como “Claro”, “Por supuesto” o “Lo siento”)

 

Aunque los GPTs y su capacidad para generar texto automáticamente han estado disponibles para los investigadores desde 2018, el lanzamiento de ChatGPT fue novedoso por su acceso gratuito a través de una interfaz de uso fácil, lo que significa que cualquier persona con acceso a Internet podría explorar la herramienta.

IA Generativa de texto

 Investigación: IA Generativa de texto

Autor: Laura Alarcón
Fecha: 9 de Julio 2024

La IA generativa de textos utiliza un tipo de RNA conocido como transformador de propósito general, y un tipo de transformador de propósito general llamado modelo de lenguaje de gran tamaño. Por eso, los sistemas de IAGen de texto suelen denominarse modelos de lenguaje de gran tamaño, o LLM. El tipo de LLM utilizado por la IAGen se conoce como transformador generativo preentrenado o GPT, por sus siglas en inglés (de ahí el “GPT” en “ChatGPT”)

Además de los avances en la optimización de las arquitecturas de IA y de los métodos de entrenamiento, la rápida evolución de IA generativa también ha sido posible gracias a las ingentes cantidades de datos y a las mejoras en las capacidades informáticas disponibles para las grandes empresas. Desde 2012, las capacidades informáticas utilizadas para entrenar modelos de IAGen se han duplicado cada 3-4 meses.


¿Qué es la IA Generativa (IAGen) y cómo funciona?

Investigación
¿Qué es la IA Generativa (IAGen) y cómo funciona?

Autor: Laura Alarcón

Fuente: UNESCO Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. https://unesdoc.unesco.org/in/documentViewer.xhtml?v=2.1.196&id=p::usmarcdef_0000389227&file=/in/rest/annotationSVC/DownloadWatermarkedAttachment/attach_import_2779c7b7-cb65-454a-9a7d-c23bd13628a3%3F_%3D389227spa.pdf&locale=es&multi=true&ark=/ark:/48223/pf0000389227/PDF/389227spa.pdf#2389_23_guide_AI_S.indd%3A.9946%3A1846

Fecha:08 de Julio 2024


La IA Generativa (IAGen) es una tecnología de inteligencia artificial (IA) que genera contenidos de forma automática en respuesta a instrucciones escritas en interfaces conversacionales de lenguaje natural.

Las tecnologías específicas en las que se basa la IAGen forman parte de la familia de tecnologías de IA denominada aprendizaje automático (AA), que utiliza algoritmos que le permiten mejorar de forma continua y automática su rendimiento a partir de los datos obtenidos de páginas web, conversaciones en redes sociales y otros medios en línea.

El tipo de AA que ha dado lugar a muchos de los avances en IA que hemos visto en los últimos años, como la IA de reconocimiento facial, se conoce como redes neuronales artificiales (RNAs), que se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y sus conexiones sinápticas entre neuronas. Hay muchos tipos de RNAs.

Tanto las tecnologías de IA generativa de texto como las de imagen, se basan en un conjunto de tecnologías de IA que llevan varios años a disposición de los investigadores. ChatGPT, por ejemplo, utiliza un transformador generativo preentrenado (GPT), mientras que la IAGen de imagen suele utilizar lo que se conoce como redes generativas antagónicas (RGAs)


lunes, 8 de julio de 2024

Machine Learning y Deep Learning

 Autor: Juliana Avendaño Castañeda


Machine Learning y Deep Learning

Fuentes: DataScientst
Enlace: https://datascientest.com/es/inteligencia-artificial-definicion

Las dos técnicas principales de la IA que se utilizan actualmente son:
  1. Machine Learning: es una categoría de la IA y significa "aprendizaje automático". en esta categoría se desarrolla el proceso de alimentar una máquina con datos y esta máquina utiliza ténicas para analizar esos datos con el fin de aprender a realizar una tarea. Para este aprendizaje no se requieren programaciones específicas y es por ello que se denomina "aprendizaje automático". El aprendizaje puede ser supervisado y consiste en una serie de datos etiquetados y puede no serlo y en este caso la serie de datos no están etiquetados.
  2. Deep Learning: es una técnica de Machine Learning y signiica "aprendizaje profundo", esta técnica está inspirada en la arquitectura de las neuronas del cerebro humano, es decir, una red neuronal artificial que se compone de diferentes capas que procesan datos y de esta manera se le permite a la máquina que profundice en el aprendizaje a través de la identificación de conexiones para conseguir resultados óptimos. 

Categorías principales de IA

Autor: Juliana Avendaño Castañeda


Categorías principales de IA

Fuentes: DataScientst
Enlace: https://datascientest.com/es/inteligencia-artificial-definicion

Existes 2 categorías de Inteligencia Artificial: 

  1. Inteligencia artificial especializada, también conocida como "weak" (débil), esta funciona en un contexto limitado, centrándose en una única tarea que puede hacer de manera perfecta. No obstante, es mucho más limitada que la inteligencia humana. 
    • Ejemplos de esta es el buscador web de Google, los asistentes virtuales como Siri o Alexa, el software de reconocimiento de imágenes.
  2. Inteligencia artificial general, esta categoría es como la que se muestra en las películas de ficción, es una máquina dotada de inteligencia comparable con la de los seres humanos que tiene la capacidad de resolver cualquier clase de problema. Sin embargo, esta categoría aún no existe, no hay tecnologías lo avanzadas para competir con el cerebro humano. Aún es difícil crear una máquina con capacidades cognitivas complejas. 

Historia de creación de la IA

 Autor: Juliana Avendaño Castañeda


Historia de creación de la IA

Fuentes: Data Scientst, Iberdrola
Enlace: https://datascientest.com/es/inteligencia-artificial-definicion
https://www.iberdrola.com/innovacion/historia-inteligencia-artificial

  1. 1943: La Inteligencia Artificial (IA) inició con la publicación realizada en 1943 por Warren McCullough y Walter Pits, con el primer modelo matemático para la creación de una red neuronal.
  2. 1950: publicación del test de Turing, creado por Alan Turing, que se utiliza para valorar las IA, el autor afirmaba que si una máquina puede engañar a un humano y hacerle creer que es humano, entonces tiene inteligencia. Asimismo, se realizó la creación del primer ordenador de red neuronal por Marvin Minsky y Dean Edmonds, alumnos de Harvard. 
  3. 1952: creación de un software capaz de aprender a jugar ajedrez de manera autónoma. 
  4. 1956: El término Inteligencia Artificial es usado por primera vez en una conferencia dada por John McCarthy cuyo nombre era "Dartmouth Summer Research Project on Artifical Intelligence". Esta conferencia fue considerada por muchos como el "Real nacimiento de la IA" tal como se conoce hoy. 
  5. 1997: la IA Deep Blue de IBM venció al campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov, por primera vez, el hombre fue derrotado por una máquina. 
  6. 2008: Google hizo grandes avances en el reconocimiento de voz y con el lanzamiento de nuevas aplicaciones para smartphones. 
  7. En la actualidad la IA no deja de sorprender con sus avances y rendimiento, acercándose cada día más a la realidad. 

Inteligencia Artificial

Autor: Juliana Avendaño Castañeda


Inteligencia Artificial

Fuentes: Google Cloud, Oracle
Enlace: https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=es-419
https://www.oracle.com/co/artificial-intelligence/what-is-ai/

La Inteligencia Artificial (IA) puede ser definida como un conjunto de tecnologías que permiten a las computadoras realizar funciones avanzadas y tareas complejas para las que era necesaria la intervención humana, estas funciones incluyen el análisis de datos, traducir lenguaje hablado y escrito, atención al cliente, entre otras.  

La inteligencia artificial hace parte de un campo de la ciencia que crea máquinas que pueden razonar, aprender y actuar de una manera similar a como lo realizaría la inteligencia humana, asimismo, tiene la capacidad de analizar datos a una escala que es superior a la capacidad de análisis humana. 

miércoles, 3 de julio de 2024

Sueño Reparador

 Investigación El sueño reparador


Autor: Laura Alarcón
Fuente: Fundación Clínica Shaio

El sueño es parte fundamental de la salud, es el momento en que el cuerpo descansa y recarga la energía necesaria para cumplir con nuestras actividades diarias.

El sueño se compone de tres aspectos importantes: la duración, continuidad y profundidad, la mala calidad de cada uno estos se relacionan con la sensación de sueño no reparador, ese en que la persona al despertar siente más cansancio de lo normal, se queda dormida fácilmente durante el desarrollo de sus labores y no logra una buena concentración durante el día.

 

·       -Recomendaciones para una buena calidad del sueño

·       -Trate de tener un horario establecido para su descanso.

·       -No consuma alimentos pesados antes de dormir.

·       -Realice actividad física constantemente.

·       -Adecúe su habitación de manera que a la hora de dormir esté oscuro, cómodo y en silencio.

 

 

Escucha Activa

Características de la Escucha Activa


Autora: Laura Lizeth Alarcón

Fuente: https://mexico.unir.net/noticias/educacion/escucha-activa/#:~:text=La%20escucha%20activa%20significa%20escuchar,mensaje%20que%20nos%20est%C3%A1n%20trasladando.


La escucha activa significa escuchar activamente y con plena conciencia e interés en lo que la persona o personas que tenemos delante nos está transmitiendo. Por tanto, la escucha activa implica nuestro interés por la conversación y por lo el mensaje que nos están trasladando.

Todo ello implica una plena atención en la persona y en el mensaje. En definitiva, no se trata de oír sino de escuchar donde se ponen a trabajar nuestras capacidades cognitivas y de empatía que tengamos.

Los mensajes no son solo palabras, también incluyen gestos, sentimientos, formas de transmitirlo y expresión, entre otras cosas. Tenerlo todo en cuenta significa estar escuchando de manera activa. Para saber si estamos escuchando de manera activa, existen ciertas señales o características que lo hacen evidente.

La escucha activa en el trabajo y en otros ámbitos de la vida se caracteriza por:

-Empatía: Tener el interés y la actitud correcta para escuchar a quien nos habla.

-Atención al lenguaje corporal: prestar atención al lenguaje no verbal, por ejemplo, nos permite conocer los sentimientos del interlocutor.

-Mantener el contacto visual: más que importante es mirar a quien nos está enviando el mensaje. Es símbolo de estar prestando atención y mostrando interés.

-Validación del mensaje o palabras de refuerzo: validar el mensaje emitiendo palabras de refuerzo mientras nos hablan es también un síntoma de que estamos escuchando de manera correcta. Sin embargo, esto no debe ser un exceso, sino aplicado en su justa medida para no provocar el efecto contrario.

-No juzgar: es una de las primeras normas de la escucha activa. Si lo hacemos, no servirá de nada el resto de habilidades dentro de la escucha activa. Será necesario que nos despojemos de los prejuicios.

-Hacer un resumen: resumir todas los expuesto y hablado hará que dejemos claro que todo ha sido entendido y escuchado de forma correcta.

 

Deforestación

Investigación Efectos de la Deforestación


Autor: Laura Lizeth Alarcón

Fuente:  

Deforestación es la conversión permanente o a largo plazo del bosque a otros usos de la tierra, por ejemplo agricultura, pastoreo, reservas hídricas, infraestructura y áreas urbanas.

Los impactos ambientales de la deforestación incluyen: el daño a los hábitats, su fragmentación y la sucesiva pérdida de biodiversidad; la alteración de los ciclos del agua, la erosión del suelo y la desertificación.

Tan solo en los últimos 13 años, la deforestación ha arrasado 43 millones de hectáreas en todo el mundo, acabando con bosques y selvas de forma masiva y causando un inmenso daño a la calidad de los suelos. Se ha arrasado un 15 por ciento de la superficie mundial de vegetación, equivalente al territorio de España, Portugal y Francia.

Los árboles desempeñan un papel esencial en el ciclo del carbono, ya que absorben el CO2 y emiten oxígeno, lo que impide que la temperatura global aumente rápidamente y proporciona aire para respirar a todos los seres vivos del planeta.

 


martes, 2 de julio de 2024

G7 - El Grupo de los Siete

 Autor: Juliana Avendaño Castañeda


G7 - El Grupo de los 7

Fuentes: CNN en Español y Global Citizen
Enlace: https://cnnespanol.cnn.com/2021/06/11/cumbre-g7-que-es-poder-paises-lo-que-debes-saber-trax/ 
https://www.globalcitizen.org/es/content/what-is-the-g7-summit/


El grupo de los 7, con su abreviatura G7, esta es una organización conformada por 7 de los países con las economías más grandes del mundo. Fue conformado en 1937, tras la crisis del petróleo y las reuniones iniciaron siendo denominadas "Grupo de la Biblioteca".

Está conformado por Canadá, Francia, Alemania, Italia, Reino Unido, Japón y Estados Unidos. En algún momento Rusia hizo parte de este grupo y se denominada el G8, no obstante, en 2014 fue suspendida luego de su anexión a Crimea.

Las reuniones de este grupo se realizan cada año en una nación diferente y la presidencia rota anualmente. En las cumbres celebradas cada año se discuten temás urgentes e importantes de manera global como: las guerras, conflictos violentos, crisis económicas, pandemias y cambio climático, con el fin de coordinar políticas y acciones particulares. Su función principal es la coordinación de desiciones de importancia mundial. 

Mi historia en la universidad Zion