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Vivimos en un mundo que no
sabemos para dónde vamos:
mucha tecnología, se habla de
dinero por aquí y dinero por allá,
pero al mismo tiempo tenemos
una educación con grandes problemas
para que llegue a todos,
guerras no declaradas, muertos
por sus ideas por los que gobiernan
mediante golpes de Estado
y muertos de hambre porque
no les llegan los alimentos. A lo
anterior hay que añadirle el que
todo mundo dice lo que quiere
y toman como verdad lo que
dicen y para agrandar la locura
de este mundo están los que
gobiernan según lo que quieren
porque se sienten como los
nuevos “monarcas” y que los
países les pertenecen.
Estamos en la sociedad
de lo instantáneo: comercio
e información. El comercio
instantáneo se generó con la
Globalización y la Globalización
trajo consigo el desarrollo de la
comunicación que tendría que
ser también rápida, instantánea.
¡Pero la comunicación
instantánea creo desarrollo de
todos los medios que la permitieran
y ahí están las plataformas
y redes sociales!
También surgió el problema
de la veracidad de estos medios
y ahora nos vemos en un problema
grave porque no existen
las leyes que los controlen en
cuanto a lo que publican.
Con la Globalización surgió
el problema de que todos los
países no tenían la infraestructura
para trabajar así. El
tiempo demostró lo que de antemano
se sabía. Se puede ver
la obra de los últimos años del
filósofo y sociólogo francés Edgar
Morin como, por ejemplo
¿Hacia el abismo? Globalización
en el siglo XXI.
Vemos surgir por doquiera
gobiernos cuyas formas
de elección se apoyaron en la
desinformación. El problema
está en que la mayoría de la
población del país que usted quiera no tiene toda la educación
formal necesaria para
identificar lo que es verdadero y
lo que es falso.
La Organización de las Naciones
Unidas- ONU- en su área
dedicada a la Ciencia, la Investigación
y la Cultura, UNESCO,
está trabajando para orientar
hacia la verdad a medios y plataformas
digitales.
“Se han comprometido a
trabajar juntos para aplicar
las Directrices de la UNESCO
mediante la cofinanciación de
un Foro Mundial de Reguladores,
auspiciado por la UNESCO,
que se reunirá periódicamente
junto con la sociedad civil, para
coordinar sus esfuerzos en pro
de una mejor gobernanza de las
plataformas digitales”.
La UNESCO y regul adores de medios
crean un a red mun dial para coo rdinar
la regul ación de las plataformas
digitales . UNESCO, 16 de agos to 2024.
https://www.unesco.org/es/articles/
la-unesco-y-reguladores-de-medioscrean-
una-red-mundial-para-coordinar-
la-regulacion-de-las-
¿Qué tanto hace la UNESCO?
“La UNESCO, con sus 194 Estados
Miembros, contribuye a
la paz y la seguridad al liderar
la cooperación multilateral en
educación, ciencia, cultura,
comunicación e información.
Con sede en París, la UNESCO tiene oficinas en 54 países y
emplea a más de 2300 personas.
Supervisa más de 2000
sitios del Patrimonio Mundial,
Reservas de la Biosfera y Geoparques
Mundiales; redes de
Ciudades Creativas, Educativas,
Inclusivas y Sostenibles; y más
de 13 000 escuelas asociadas,
cátedras universitarias
e instituciones de formación
e investigación. La Directora
General es Audrey Azoulay”.
La UNESCO y regul adores de medios
crean un a red mun dial para coo rdinar
la regul ación de las plataformas
digitales . UNESCO, 16 de agos to 2024.
https://www.unesco.org/es/articles/
la-unesco-y-reguladores-de-medioscrean-
una-red-mundial-para-coordinar-
la-regulacion-de-las-
En la creación de esta Plataforma
la UNESCO tiene como
objetivo que los medios y
plataformas logren enseñar la
forma de identificar la información
falsa que afecta a los ciudadanos de todo el mundo,
La UNESCO tiene como objetivo
reunir a la mayor cantidad
de medios y plataformas y
enseñarles la forma de trabajar
con todos los ciudadanos del
mundo para que promuevan la
verdad. Esta red tendrá reuniones
programadas para hacer
seguimiento a este trabajo.
El transmitir información
falsa con fines precisos es a lo
que se llama desinformación.
“La desinformación, entendida
como la difusión deliberada de
información falsa o engañosa,
y las noticias falsas, que son
presentadas como verdaderas,
pero son completamente
inventadas o distorsionadas,
han encontrado en las redes
sociales un medio propicio para
su propagación. Estas plataformas
digitales, diseñadas para
conectar a personas y facilitar
el intercambio de información,
han amplificado el alcance
y la velocidad con la que la
desinformación puede llegar a
millones de usuarios en todo el
mundo (Jumbo, 2021)”. LATAM -
Revista Latino americana de Cienc ias
Soc iales . 2024. Volu men 5 Número
2, p 139. Introducc ión. https://doi.
org/10.56712/latam.v5i2.1865
Lo interesante será ver qué
sucede para gobernar países
cuando de la verdad sólo se
sigue la verdad.
Si todo lo que han dicho es
falso, de qué manera gobernarán
cuando los hechos cada día demuestren que es imposible
hacer lo que dijeron. Gobernar
no es un chiste; gobernar
significa reglas claras para la
economía, para el derecho y
obligaciones de todos, para
la propiedad privada, para la
enseñanza de todas las ciencias
y para protección a la salud.
Si todo lo dicho es desinformación
el manejo de la cosa
pública demostrará la verdad.
“En la era digital, las redes
sociales han emergido como
un medio poderoso para la
difusión de información, pero
también como un vehículo
significativo para la propagación
de desinformación.
Este fenómeno ha adquirido
una importancia aún mayor
durante los conflictos globales,
donde la información precisa y
veraz puede tener un impacto
significativo en la percepción
pública y en el curso de los
acontecimientos”. LATAM - Revista
latino americana de Cienc ias
Soc iales . 2024. Volu men 5 Número
2, p 139. Introducc ión. https://doi.
org/10.56712/latam.v5i2.1865
Lo grande de la desinformación
es que quienes creen
que porque se les dices por los
medios digitales tiene que ser
verdad; son muchas veces personas
con poca educación formal.
Lo grande de la situación
es que se les compra el voto de
una manera con cara de legalidad:
recibirán estos y aquellos
beneficios. Se las creen, pero después que los que querían el
poder lo logran comienzan los
problemas porque el dinero que
se obtenga es para el grupo que
está junto al “monarca”.
Les dicen es que tienen que
cumplir estos requisitos y
aquellos para que así pase el
tiempo y resulte que fue que
ellos no tenían lo que se les
pidió. El caos y el descontento
se generará de los que ya no
les dieron educación al darse
cuenta de que fueron utilizados.
“Si bien las redes sociales
ofrecen oportunidades sin precedentes
para la comunicación
y la participación pública, también plantean desafíos
significativos en términos de
la difusión de información
errónea y la manipulación de
la opinión pública”. LATAM -
Revista latino americana de Cienc ias
Soc iales . 2024. Volu men 5 Número
2, p 140. Volu men 5 Número 2, p 139
Introducc ión. https://doi.org/10.56712/
latam.v5i2.1865
Parece ser que este 2025 será
un año de sorpresas porque
la economía que se buscó se
hiciera global y al instante los
gobiernos populistas dicen
ahora que sus economías serán
cerradas, no van a comerciar
con nadie por razones que no se le encuentra sentido.
¿Cuánto tiempo pasó para el
intercambio comercial? ¿Puede
un país producir todo lo que
necesita? ¿Qué hará La Organización
Mundial del Comercio?
Parece ser que se olvidó todo
lo que sucedió que produjo un
desacuerdo global razón por la
cual se dio la Segunda Guerra
Mundial. “Las plataformas de
redes sociales deben asumir
una mayor responsabilidad
en la moderación del contenido
y en la promoción de la
alfabetización mediática entre
sus usuarios. Los gobiernos
también pueden desempeñar un papel crucial en la promoción
de la transparencia y en la
contraprestación de la desinformación
a través de políticas
y regulaciones efectivas”.
LATAM - Revista latino americana de
Cienc ias Soc iales . 2024. Volu men
5 Número 2, p 139. Introducc ión.
https://doi.org/10.56712/latam.
v5i2.1865
Si los gobiernos deben de
ocuparse de lo que desinforman
medios y plataformas qué
se va a hacer si los mismos lo
único que buscan es beneficiarse
de todos a los que dejaron
sin educación razón por la
cual les creen.
Es sabido y es lo que propone
la UNESCO, la alfabetización mediática.
Muchos creen que son
expertos en el manejo digital y
que eso significa que son expertos
en ciencia. Son expertos
en el manejo digital pero no en
ciencia para saber la verdad.
Se necesitan las dos cosas:
educación digital y educación
formal. “La alfabetización
mediática se refiere a la capacidad
de comprender, evaluar y
utilizar críticamente los medios
de comunicación en todas
sus formas, desde los medios
tradicionales como la televisión
y el periódico hasta las plataformas digitales como las
redes sociales y los sitios web”.
LATAM - Revista latino americana de
Cienc ias Soc iales . 2024. Volu men 5
Número 2, p 139. Introducc ión. https://
doi.org/10.56712/latam.v5i2.1865
Los momentos de la Historia
no permanecen para siempre
de ser así seguiríamos en la
Edad de Piedra; lo interesante
es saber qué van a hacer los
genios o nuevos “monarcas”
de este siglo XXI con todas las
mentiras que han dicho y lo
que van a hacer.
Una mentira trae a la otra.
La ciencia se hace con enunciados
que han sido demostrados
y comprobados.
Existen también los principios
de la razón, Principios
Lógicos aristotélicos, Principios
bajo los cuales se sigue
haciendo la ciencia. “No
creemos que haya una lógica
no aristotélica en el sentido
en que hay una geometría no
euclidiana, esto es, un sistema
lógico que suponga la verdad
de los contrarios de los principios
aristotélicos de contradicción
y de tercero excluido, así
como de las inferencias válidas
extraídas de ellos; los sistemas
presentados recientemente
como sistemas alternativos no
son sino diferentes sistemas de
notación o simbolización de los
mismos hechos lógicos”. Cohen
y Nagel , 2019, p. 9
“Este concepto va más allá
de simplemente comprende cómo funcionan los medios,
y abarca habilidades como
analizar mensajes mediáticos,
reconocer sesgos y manipulaciones,
y tomar decisiones
informadas sobre la información
consumida y compartida”.
(Cobo, 2009). LATAM - Revista
latino americana de Cienc ias Soc iales .
2024. Volu men 5 Número 2, p 139.
Introducc ión. https://doi.org/10.56712/
latam.v5i2.1865
Las Redes Sociales que tenemos:
1. Redes generalizadoras. Se
comparten videos, enlaces,
textos, ejemplo: Twitter,
Facebook e Instagram
2. Redes para profesionales.
Promueven el desarrollo
profesional y oportunidades
de trabajo. Xing y networking.
3. Redes para contenido visual.
Se comparten videos e imágenes.
Snapchat y Pinterest.
4. Redes de microblogging. Se
publican los posts o tweets.
Tumblr y Twitter
5. Redes de mensajes instantáneos.
Telegram, Facebook,
Messenger y WhatsApp
6. Redes fundamentadas en
intereses. TikTok y Reddit
7. Redes de nicho o intereses
especiales. Gooddreads
y Strava.
Dado el mundo que parece
tendremos para este 2025 lo
conveniente y seguro para
tener una vida satisfactoria es
estudiar. El saber nunca
está de más.
Estás haciendo un programa en
Atlantic International University,
por consiguiente: estudia
para ser libre.
Estudia para saber el
valor que tienes como
ser humano. Estudia
para no ser parte de los
usados por los nuevos
líderes o “monarcas”.
Acuérdate que
no es sólo ser experto
en el uso del mundo
digital, es conocer
también la ciencia.
BIBLIOGRAFÍA. Cohen M. y Ernest Nagel. 2019. Introducción a
la Lógica y al Método Científico. Argentina, Amorrortu editores.
| LATAM- Revista latinoamericana de Ciencias Sociales. 2024.
Volumen 5 Número 2. https://doi.org/10.56712/latam.v5i2.1865https://
doi.org/10.56712/latam.v5i2.1865 | Morin, E. 2010. ¿Hacia el abismo?
Globalización en el siglo XXI. España, Paidos. | UNESCO. Organización
de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia
y la Cultura. La UNESCO y reguladores de medios crean una red
mundial para coordinar la regulación de las plataformas digitales.
UNESCO, 16 de agosto 2024. https://www.unesco.org/es/articles/
la-unesco-y-reguladores-de-medios-crean-una-red-mundial-para-coordinar-
la-regulacion-de-las
3. Aprendizaje automático
y minería de datos:
Álgebra: Las técnicas algebraicas
como la regresión
lineal, el análisis de varianza
y el álgebra lineal son fundamentales
para el aprendizaje
automático y la minería de
datos. Estas técnicas permiten
a los sistemas de IA aprender
patrones a partir de datos,
realizar predicciones y extraer
información relevante.
Lógica: La lógica difusa y la
lógica probabilística se utilizan
para representar la incertidumbre
y el conocimiento
incompleto en el aprendizaje
automático. Esto permite a los
sistemas de IA manejar situaciones
en las que la información
no es precisa o completa.
4. Procesamiento del lenguaje
natural:
Álgebra: Las técnicas algebraicas
como el análisis
vectorial y las representaciones
matriciales se utilizan para
procesar y analizar el lenguaje
natural. Estas técnicas
permiten a los sistemas de
IA comprender la estructura
sintáctica y semántica del lenguaje, identificar entidades
y relaciones, y generar texto
coherente.
Lógica: La lógica formal
se utiliza para representar el
significado del lenguaje natural
y realizar inferencias sobre el
contenido de las oraciones.
Esto permite a los sistemas de
IA comprender el contexto de
las conversaciones, responder
preguntas de manera precisa y
generar respuestas relevantes.
5. Robótica y control de sistemas:
Álgebra: Las técnicas algebraicas
como la cinemática,
la dinámica y la teoría del
control se utilizan para diseñar
y controlar robots y sistemas
autónomos. Estas técnicas
permiten a los sistemas de
IA planificar movimientos,
navegar en entornos complejos
y realizar tareas de manera
precisa y eficiente.
Lógica: La lógica temporal
se utiliza para especificar las
condiciones y los objetivos que
deben cumplirse en el control
de sistemas. Esto permite a los
sistemas de IA tomar decisiones
en tiempo real y adaptarse
a cambios en el entorno.
¿Qué es un sistema
experto?
Un sistema experto (SE) es
un programa de computadora
que emula el razonamiento
de un experto humano en un
dominio específico. Los SE
están diseñados para resolver
problemas complejos
que requieren conocimiento
especializado y experiencia en
un área particular.
Características principales
de los sistemas expertos:
Base de conocimiento:
Contiene información y hechos
relevantes sobre el dominio
del problema. Esta base de
conocimiento puede estar representada
en forma de reglas,
marcos, redes semánticas u
otras estructuras de datos.
Motor de inferencia: Aplica
las reglas de la base de conocimiento
a los datos de entrada
para llegar a conclusiones y
tomar decisiones. El motor
de inferencia utiliza técnicas
de razonamiento como la
deducción, la inducción y la
abducción.
Interfaz de usuario: Permite
al usuario interactuar con el
sistema experto, proporcionando
información, solicitando
datos y mostrando los resultados.
La interfaz de usuario
debe ser fácil de usar y comprensible
para el usuario final.
Aplicaciones de los sistemas
expertos:
Diagnóstico médico: Los
SE se utilizan para diagnosticar
enfermedades, identificar
síntomas y recomendar
tratamientos.
Asesoría financiera: Los SE se utilizan para brindar asesoramiento
financiero, evaluar
inversiones y gestionar riesgos.
Configuración de sistemas:
Los SE se utilizan para configurar
sistemas complejos,
como redes informáticas o
equipos industriales.
Mantenimiento y reparación:
Los SE se utilizan para diagnosticar
problemas en equipos,
sugerir soluciones y guiar a los
técnicos en la reparación.
Planificación y toma de
decisiones: Los SE se utilizan
para planificar proyectos,
tomar decisiones estratégicas y
optimizar procesos.
Ventajas de los sistemas
expertos:
Precisión y confiabilidad:
Los SE pueden proporcionar
soluciones precisas y confiables
a problemas complejos, incluso
con información incompleta o
incierta.
Eficiencia y rapidez: Los SE
pueden resolver problemas
de manera rápida y eficiente,
liberando tiempo para que los
expertos humanos se centren
en tareas más complejas.
Experiencia accesible: Los SE
pueden hacer que la experiencia
de un experto esté disponible
para una amplia gama
de usuarios, incluso aquellos
que no tienen un conocimiento
profundo del dominio.
Explicación y razonamiento:
Los SE pueden explicar sus
decisiones y razonamientos,
lo que permite a los usuarios
comprender cómo se llegó a
una conclusión particular.
Desafíos de los sistemas
expertos:
Adquisición de conocimiento:
La creación de una
base de conocimiento completa
y precisa puede ser un
proceso costoso y lento.
Mantenimiento del conocimiento:
La base de conocimiento
debe actualizarse
constantemente para reflejar
los cambios en el dominio
del problema.
Explicación y transparencia:
Los SE pueden ser difíciles de
explicar y comprender, lo que
puede generar desconfianza en
los usuarios.
Limitaciones de la inteligencia
artificial: Los SE están limitados
por las capacidades de
la inteligencia artificial actual
y pueden no ser capaces de resolver
problemas que requieren
un razonamiento complejo o
sentido común.
¿Por qué se considera
experto a un sistema?
Un sistema experto se
considera experto por las
siguientes razones:
1. Profundo conocimiento
en un dominio específico:
Los sistemas expertos poseen
una amplia y profunda base
de conocimiento en un área específica, comparable a la
de un experto humano en ese
campo. Esta base de conocimiento
está compuesta por
hechos, reglas, relaciones y
procedimientos relevantes para
el dominio del problema.
2. Capacidad para razonar y
tomar decisiones: Los sistemas
expertos no solo almacenan
información, sino que también
pueden razonar sobre ella
y tomar decisiones basadas
en esa información. Utilizan
técnicas de inferencia como la
deducción, la inducción y la
abducción para procesar información,
evaluar alternativas y
llegar a conclusiones.
3. Habilidad para resolver
problemas complejos: Los sistemas expertos están diseñados
para resolver problemas
complejos que requieren un
conocimiento especializado y
experiencia en un área particular.
Pueden analizar situaciones,
identificar patrones, evaluar
soluciones potenciales y seleccionar
la mejor opción.
4. Capacidad para explicar su
razonamiento: A diferencia de los
sistemas de inteligencia artificial
"caja negra", los sistemas expertos
pueden explicar su razonamiento
y las decisiones que toman.
Esto permite a los usuarios
comprender cómo se llegó a una
conclusión particular y generar
confianza en el sistema.
5. Capacidad para aprender
y adaptarse: Algunos sistemas expertos incorporan mecanismos
de aprendizaje automático
que les permiten mejorar su
rendimiento con el tiempo.
A medida que se exponen a
nuevos datos y experiencias,
pueden ajustar sus reglas,
actualizar su base de conocimiento
y refinar sus estrategias
de resolución de problemas.
6. Impacto en la toma de
decisiones: Los sistemas
expertos pueden tener un
impacto significativo en la
toma de decisiones en diversos
ámbitos. Pueden ayudar a
los profesionales a diagnosticar
enfermedades, evaluar
riesgos financieros, configurar
sistemas complejos y
optimizar procesos.
Sin embargo, es importante
tener en cuenta que los sistemas
expertos no son perfectos
ni infalibles. Su desempeño
depende de la calidad de la
información que se les proporciona
y de la sofisticación
de sus algoritmos de razonamiento.
Además, pueden estar
limitados por las capacidades
actuales de la inteligencia
artificial y no ser capaces de
resolver problemas que requieren
un razonamiento complejo
o sentido común.
¿Qué es una base
de conocimiento
y quién la genera?
¿Qué es una base
de conocimiento?
Una base de conocimiento
(BK) es una colección organizada
de información sobre
un dominio o tema específico.
Esta información puede estar
almacenada en diferentes formatos,
como texto, imágenes,
videos o incluso código. Las
BK se utilizan para almacenar,
organizar y recuperar información
de manera eficiente, lo
que las hace herramientas valiosas
para diversos propósitos.
Características principales
de las bases de conocimiento:
Organización: La información en una BK está
estructurada de manera lógica
y sistemática, lo que facilita su
búsqueda y recuperación.
Accesibilidad: La información
en una BK debe ser accesible a
los usuarios autorizados, ya sea
a través de una interfaz web,
una API o cualquier otro medio
adecuado.
Actualización: La información
en una BK debe mantenerse
actualizada y precisa
para reflejar los cambios en el
dominio del conocimiento.
Mantenimiento: Una BK requiere
mantenimiento continuo
para garantizar su integridad,
seguridad y eficiencia.
Tipos de bases
de conocimiento:
Basadas en documentos:
Almacenan documentos
textuales, como informes,
artículos, manuales y otros
materiales escritos.
Basadas en hechos: Almacenan
hechos y relaciones entre
entidades, como nombres,
fechas, lugares y eventos.
Basadas en reglas: Almacenan
reglas que definen relaciones
entre entidades y cómo
se pueden utilizar para inferir
nueva información.
Basadas en casos: Almacenan
casos o ejemplos de
situaciones pasadas que se
pueden utilizar para resolver
problemas nuevos.
Aplicaciones de las bases
de conocimiento:
Soporte al cliente: Las BK
se utilizan para proporcionar
información y asistencia a los
clientes, como respuestas a
preguntas frecuentes, manuales
de usuario y soluciones a
problemas comunes.
Diagnóstico médico: Las BK
se utilizan para ayudar a los
médicos a diagnosticar enfermedades,
identificar síntomas
y recomendar tratamientos.
Detección de fraudes: Las
BK se utilizan para detectar
actividades fraudulentas, como
transacciones financieras
sospechosas o solicitudes de
seguros falsas.
Gestión del conocimiento:
Las BK se utilizan para almacenar,
organizar y compartir
el conocimiento dentro de una
organización, lo que puede
mejorar la colaboración, la eficiencia
y la toma de decisiones.
¿Quién genera las bases
de conocimiento?
La creación de una BK es un
proceso colaborativo que involucra
a diferentes actores:
Expertos en el dominio: Poseen
el conocimiento profundo
y la experiencia necesarios
para identificar la información
relevante y estructurarla de
manera adecuada.
Desarrolladores de software:
Diseñan y construyen
la infraestructura de la BK,
incluyendo la base de datos, la
interfaz de usuario y los mecanismos
de búsqueda.
Editores de contenido: Crean,
revisan y actualizan la información
en la BK, asegurando su
calidad, precisión y coherencia.
Usuarios finales: Proporcionan
retroalimentación sobre
la usabilidad y la utilidad de la
BK, lo que ayuda a mejorarla
con el tiempo.
¿Qué es una red neural?
Las redes neuronales artificiales
(RNA) son un tipo
de sistema de inteligencia
artificial (IA) inspirado en el
funcionamiento del cerebro
humano. Están compuestas por unidades interconectadas
llamadas neuronas artificiales,
que procesan información y
transmiten señales entre sí.
Las neuronas artificiales se
organizan en capas, y cada
capa puede realizar diferentes
funciones de procesamiento.
Funcionamiento básico de las
redes neuronales:
1. Entrada de datos: La red
recibe datos de entrada, como
imágenes, texto o números.
2. Procesamiento en capas:
Los datos de entrada pasan a
través de las diferentes capas
de la red, donde cada neurona
aplica una función matemática
a la información recibida de las
neuronas de la capa anterior.
3. Salida: La última capa de la
red produce la salida final, que
puede ser una predicción, una
clasificación o una decisión.
Tipos de redes neuronales:
Redes neuronales artificiales
biológicamente inspiradas:
Basan su arquitectura en la
estructura y el funcionamiento
del cerebro humano.
Redes neuronales artificiales
convolucionales:
Diseñadas para el procesamiento
de imágenes, como el
reconocimiento de objetos o
la detección de bordes.
Redes neuronales artificiales
recurrentes: Capaces de procesar
secuencias de datos, como
texto o audio.
Aprendizaje en redes
neuronales:
Las redes neuronales
aprenden a partir de datos de
entrenamiento. Este proceso de
aprendizaje se basa en el ajuste
de los pesos de las conexiones
entre las neuronas. Los pesos
se ajustan de manera que la
red minimice un error entre la
salida deseada y la salida real.
Aplicaciones de las redes
neuronales:
Las redes neuronales tienen
una amplia gama de aplicaciones
en diversos campos, como:
Reconocimiento de imágenes:
Identificación de objetos,
personas o patrones en
imágenes.
Procesamiento del lenguaje
natural: Comprensión, traducción
y generación de lenguaje.
Predicción: Pronostico de
tendencias, comportamientos o
eventos futuros.
Toma de decisiones: Automatización
de decisiones complejas
en diversos entornos.
Robótica: Control de robots
para realizar tareas complejas.
Ventajas de las redes
neuronales:
Capacidad de aprendizaje:
Las redes neuronales pueden
aprender a partir de grandes
cantidades de datos sin
necesidad de ser programadas
explícitamente.
Flexibilidad: Se pueden adaptar a una amplia gama de
problemas y tareas.
Tolerancia al ruido: Pueden
manejar datos incompletos o
ruidosos.
Capacidad de generalización:
Pueden aprender
patrones a partir de datos de
entrenamiento y aplicar ese
conocimiento a nuevos datos
no vistos.
Desafíos de las redes
neuronales:
Caja negra: El funcionamiento
interno de las redes
neuronales puede ser difícil de
entender, lo que dificulta la interpretación
de sus resultados.
Gran cantidad de datos:
El entrenamiento de redes
neuronales requiere grandes
cantidades de datos de alta
calidad.
Tiempo de computación: El
entrenamiento de redes neuronales
puede ser un proceso
computacionalmente costoso.
Sesgo: Las redes neuronales
pueden reflejar sesgos
presentes en los datos de
entrenamiento.
¿Qué similitudes hay
entre una red biologica
y una artificial?
Similitudes entre una red
biológica y una artificial:
1. Estructura:
Organización en nodos y
conexiones: Tanto las redes
biológicas (como el cerebro humano) como las artificiales
están compuestas por unidades
interconectadas llamadas
nodos. En las redes biológicas,
los nodos pueden ser neuronas,
células o genes, mientras
que en las redes artificiales
pueden ser unidades de procesamiento
artificial o variables.
Las conexiones entre los nodos
definen la estructura y la organización
de la red.
Capas y jerarquías: Ambas
redes pueden presentar
una organización en capas o
jerarquías. En las redes biológicas,
por ejemplo, el cerebro
se compone de diferentes
regiones y áreas con funciones
específicas, mientras que en
las redes artificiales, las capas
de neuronas artificiales pueden
realizar diferentes tareas de
procesamiento.
2. Procesamiento
de información:
Propagación de señales: En
ambas redes, la información se
propaga a través de las conexiones
entre los nodos. En las
redes biológicas, las neuronas
transmiten señales eléctricas
o químicas entre sí, mientras
que en las redes artificiales, las
señales se transmiten en forma
de valores numéricos.
Procesamiento local y global:
Tanto las redes biológicas como
las artificiales pueden realizar
un procesamiento de información
a nivel local y global. El
procesamiento local se refiere a
las operaciones realizadas por
cada nodo individual, mientras
que el procesamiento global se
refiere a la forma en que la red
en su conjunto integra la información
de todos los nodos.
Aprendizaje y adaptación:
Ambas redes tienen la capacidad
de aprender y adaptarse
a nueva información. En las
redes biológicas, el aprendizaje
y la adaptación se producen a
través de mecanismos como la
plasticidad sináptica, mientras
que en las redes artificiales, el
aprendizaje se basa en el ajuste
de los parámetros de las conexiones
entre los nodos.
3. Funcionalidad:
Resolución de problemas
complejos: Tanto las redes
biológicas como las artificiales
pueden resolver problemas
complejos. El cerebro
humano, por ejemplo, es
capaz de realizar tareas como
el reconocimiento de patrones,
la toma de decisiones y
el control del movimiento,
mientras que las redes artificiales
se utilizan para resolver
problemas en áreas como el
reconocimiento de imágenes,
el procesamiento del lenguaje
natural y la robótica.
Emergencia de comportamientos:
La complejidad de las
redes biológicas y artificiales
da lugar a la emergencia de
comportamientos que no son
fácilmente predecibles a partir
de las propiedades de los nodos
individuales. El comportamiento
emergente del cerebro
humano, por ejemplo, da lugar a la conciencia, la inteligencia
y la creatividad, mientras que
el comportamiento emergente
de las redes artificiales se
utiliza para crear sistemas de
inteligencia artificial que pueden
adaptarse y responder a su
entorno de manera autónoma.
4. Inspiración biológica:
Redes neuronales artificiales:
Las redes neuronales artificiales
se inspiran en la estructura
y el funcionamiento del cerebro
humano. La investigación en
neurociencia ha contribuido al
desarrollo de nuevas arquitecturas
y algoritmos de aprendizaje
para redes neuronales
artificiales. Computación evolutiva: La
computación evolutiva, un
campo de la inteligencia artificial,
se inspira en los procesos
de evolución biológica.
Algoritmos como la programación
genética y los algoritmos
evolutivos se utilizan para
optimizar el diseño de redes
artificiales y resolver problemas
complejos.
Conclusión
1. La IA está revolucionando
diversos sectores y tiene un
gran potencial para mejorar
nuestras vidas.
• La IA ya está presente en
muchos aspectos de nuestra
vida diaria, desde los
smartphones hasta los coches
autónomos.
• Se utiliza en medicina para
el diagnóstico de enfermedades,
en finanzas para detectar
fraudes, en la agricultura para
optimizar la producción y en
la educación para personalizar
el aprendizaje.
• El potencial de la IA para
seguir mejorando nuestras
vidas es enorme. En el futuro,
podría utilizarse para resolver
problemas como el cambio
climático, la pobreza y las
enfermedades.
2. El desarrollo de la IA plantea
importantes retos éticos y sociales
que deben abordarse. • La IA es una herramienta
poderosa que puede ser utilizada
para el bien o para el mal.
Es importante que se desarrolle
y utilice de manera responsable,
teniendo en cuenta los
principios éticos y sociales.
• Algunos de los retos éticos
que plantea la IA incluyen la
discriminación algorítmica,
la pérdida de privacidad y el
potencial de que la IA se utilice
para fines autónomos que podrían
dañar a los humanos.
• Es necesario un debate
público y una regulación para
garantizar que la IA se utilice de
manera responsable y beneficiosa
para toda la humanidad.
3. El futuro de la IA es incierto,
pero está claro que desempeñará
un papel cada vez más importante
en nuestras vidas.
• Es difícil predecir exactamente
cómo será el futuro de
la IA, pero está claro que seguirá
desempeñando un papel
cada vez más importante en
nuestras vidas.
• Es importante que nos
preparemos para este futuro
aprendiendo sobre la IA y participando
en el debate sobre su
desarrollo y uso.
• Debemos asegurarnos de
que la IA se utilice para el bien
y no para el mal, y que beneficie
a toda la humanidad.
FIN
Dr. Franklin Valcin Presidente/Decano Académico |
Dr. José Mercado Presidente Ejecutivo Presidente del Consejo Administrativo |
Ricardo González, PhD Rector |
Dr. Ricardo Gonzalez Jefe de Operaciones y Director de Marketing |
Linda Collazo Coordinadora de Logística |
Coordinadores de Tutores AIU: Deborah Rodriguez Amiakhor Ejaeta Amanda Gutierrez William Mora Miriam James Coordinadores de Admisión: Amalia Aldrett Sandra Garcia Junko Shimizu Veronica Amuz Alba Ochoa Jenis Garcia Judith Brown Chris Soto René Cordón Dr. Anderas Rissler Coordinadores Académicos: Dr. Adesida Oluwafemi Dr. Emmanuel Gbagu Dra. Lucia Gorea Dr. Edgar Colon Dr. Mario Rios Freddy Frejus Dra. Nilani Ljunggren De Silva Dr. Scott Wilson Dr. Mohammad Shaidul Islam |
Dra. Miriam Garibaldi Vicerrectora de Investigación |
Carolina Valdes Coord. de Recursos Humanos |
|
Dra. Ofelia Miller Directora de AIU |
Carlos Aponte Coord. de Telecomunicaciones |
|
Clara Margalef Dir. de Proyectos Especiales AIU |
David Jung Jurídico/Consejero Legal |
|
Juan Pablo Moreno Director de Operaci |
Bruce Kim Asesor/Consultor |
|
Paula Viera Director de Sistemas de Inteligencia |
Thomas Kim Jurídico/Consejero Contable |
|
Felipe Gomez Director de Diseño / Supervisor Informático |
Maricela Esparza Coordinadora Administrativa |
|
Kevin Moll Diseñador Web Desarrollador Frontend |
Chris Benjamin Soporte Informático y de Alojamiento Web |
|
Daritza Ysla Coordinadora Informática |
Maria Pastrana Coordinadora Contable |
|
Nadeem Awan Dir. en Jefe de Programación |
Roberto Aldrett Coordinador de Comunicación |
|
Dr. Edward Lambert Decano Académico |
Giovanni Castillo Soporte Informático |
|
Dra. Ariadna Romero Coordinadora de Asesoría |
Antonella Fonseca Control de Calidad y Análisis de Datos |
|
Jhanzaib Awan Programador Sénior |
Adrián Varela Diseño Gráfico |
|
Leonardo Salas Gerente de Recursos Humanos |
Vanesa D’Angelo Escritora de Contenido |
|
Benjamin Joseph Soporte Informático y Tecnológico |
Jaime Rotlewicz Decano de Admisiones |
|
Rosie Perez Coordinadora de Finanzas |
Michael Phillips Oficina de Registros |