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Introducción a la Inteligencia Artificial
Que es la IA
- IA débil/estrecha: hace UNA tarea muy bien (reconocer caras, jugar al ajedrez, recomendar canciones). Es la IA actual.
- IA fuerte/general: haría cualquier tarea intelectual que un humano puede hacer. NO existe aun.
- Machine Learning (ML): la IA "aprende" de datos sin ser programada explícitamente. Se le muestran miles de ejemplos y "descubre" patrones.
- Deep Learning: ML con redes neuronales profundas. Imita vagamente el cerebro humano. Base de GPT, DALL-E, reconocimiento facial.
Como funciona (simplificado)
- Datos: se necesitan muchos datos (fotos, textos, números).
- Entrenamiento: el algoritmo analiza los datos y encuentra patrones.
- Modelo: el resultado del entrenamiento. Puede hacer predicciones sobre datos nuevos.
- Inferencia: usar el modelo con datos nuevos (ej: mostrar una foto y que identifique al animal).
Aplicaciones de IA
- Reconocimiento de imagen: identificar objetos, caras, enfermedades en radiografías.
- Procesamiento de lenguaje: traductores, asistentes de voz (Alexa, Siri), ChatGPT.
- Recomendaciones: Spotify, Netflix, TikTok predicen lo que te gustara.
- Conducción autónoma: coches que conducen solos (Tesla, Waymo).
- Generación: crear imágenes (DALL-E, Midjourney), texto (GPT), musica, video.
Ética de la IA
- Sesgo: si los datos tienen sesgo, la IA tendrá sesgo (ej: discriminación racial en reconocimiento facial).
- Privacidad: la IA necesita datos masivos. De donde salen?
- Empleo: la IA automatiza tareas. Algunos empleos desaparecen, otros se crean.
- Responsabilidad: si un coche autónomo tiene un accidente, de quien es la culpa?
- Deepfakes: IA que crea videos falsos realistas. Desinformación.
Sabias que...
ChatGPT (lanzado en 2022) alcanzo 100 millones de usuarios en 2 meses, el producto tecnológico de mas rápido crecimiento de la historia. Detrás esta GPT-4, un modelo de lenguaje entrenado con billones de palabras.
Recuerda
La IA es una herramienta MUY poderosa. Usarla bien requiere entender sus limitaciones: no "piensa", no "entiende", no tiene "emociones". Encuentra patrones en datos. Puede equivocarse y tiene los sesgos de sus datos.
Actividades
1. IA en tu dia: lista 10 veces que usas IA sin darte cuenta (autocorrector, filtros, recomendaciones...).
2. Teachable Machine: usa Google Teachable Machine para entrenar un modelo que reconozca objetos con tu webcam. Sin programar.
3. Sesgo: investiga un caso real de sesgo en IA (contratación, reconocimiento facial, créditos). Preséntalo.
4. Debate: la IA debería tener derechos? Debería un programa ser considerado "autor" de una obra?
5. Futuro: escribe un ensayo: como sera el mundo en 2040 con la IA? Que trabajos existirán? Como cambiara la educación?
📋 Resumen de la lección- IA débil/estrecha
- IA fuerte/general
- Machine Learning (ML)
- Deep Learning
- Datos
- Entrenamiento
- Modelo
- Inferencia
✏️ Actividad de repasoRepasa los conceptos principales de esta lección. Intenta explicar con tus propias palabras lo que has aprendido sobre Introducción a la Inteligencia Artificial.
- Lee de nuevo las secciones que no hayas entendido bien.
- Escribe un resumen de 3-5 líneas con las ideas principales.
- Si hay ejercicios, intenta resolverlos sin mirar las soluciones.