Presentación

jueves, 13 de octubre de 2016

La IT todavía no supera la inteligencia del hombre

4. La Inteligencia Artificial (IT) aún no supera la mente del ser humano
Según un estudio de la Escuela de Medicina de Harvard, establece que los programas de inteligencia artificial creados específicamente para detectar y diagnosticar enfermedades aún no son capaces de igualar y tampoco superar a los humanos en el área de la Medicina.
La revista Archives of Internal Medicine publicó hallazgos que muestran que el rendimiento de los doctores es más superior al de las maquinas, y que los primeros hacen un diagnóstico correcto y exacto en más del doble de ocasiones que 23 aplicaciones de uso para chequeos de salud. Los errores del diagnóstico responden a una falta de reconocimiento de una enfermedad o a una demora en la detección de la misma.
En los últimos dos años las listas de control fundadas en computadoras y otras aplicaciones digitales de seguridad se han utilizado cada vez más para reducir los errores de medicación o simplificar los protocolos de prevención de infecciones.


En el estudio se solicitó a 234 médicos de medicina interna para que evaluaran 45 casos clínicos, con la intervención tanto de condiciones comunes como no comunes con diferentes grados de severidad. Para cada escenario los médicos tenían que identificar el diagnóstico más probable junto con dos posibles diagnósticos adicionales. Cada cuadro clínico fue resuelto por al menos 20 médicos.Cada año millones de personas usan programas de Internet o aplicaciones para comprobar sus síntomas o realizar auto-diagnósticos, por lo que los expertos se preguntan si los ordenadores también puede ayudar a mejorar los diagnósticos clínicos y reducir los errores de diagnósticos.

Los médicos superaron a las aplicaciones al mostrar los síntomas con un primer diagnóstico correcto en el 72% de las ocasiones, en comparación con el 34 % que lo logró las plataformas digitales. Asimismo el 84 % de los médicos hizo un diagnóstico correcto en sus tres primeras opciones, en comparación con el 51% para los verificadores de síntomas digitales.
“Mientras que los programas de ordenador son claramente inferiores a los médicos en cuanto a la exactitud del diagnóstico, será fundamental estudiar las futuras generaciones de programas informáticos que pueden ser más exactos,” dijo el investigador principal, Ateev Mehrotra.
A pesar de superar a las máquinas, los médicos aun así cometen errores en alrededor del 15% de los casos, por lo que los investigadores dicen que el desarrollo de algoritmos basados en ordenadores para ser utilizados en la toma de decisiones humana pueden ayudar a reducir los errores de diagnóstico.
“El diagnóstico clínico es actualmente más un arte que una ciencia, pero hay una gran promesa por parte de la tecnología para ayudar a aumentar los diagnósticos clínicos. Esa es la verdadera propuesta de valor de estas herramientas”, concluyó Mehrotra.

Otras apliaciones de la Inteligencia Artificial en la Educación

3. Otras aplicaciones de la Inteligencia Artificial

Es posible aplicar los logros de la inteligencia artificial en cualquier área del quehacer humano, y la educación no es la excepción.
Es común que se piense solo en la docencia cuando se habla de la relación entre computación y educación, sin considerar todas las demás actividades que tienen que ver con la educación, actividades como la Investigación o la administración educativa entre otras. 
En cualquier aspecto del ámbito educativo que se pueda vislumbrar como posible de ser enriquecido con el uso de computadoras, cabe también la inteligencia artificial y demás aplicaciones que pueda tener.

La educación es una de las áreas de aplicación de la IA. Se plantea que el uso de las técnicas de IA en la elaboración de software educativo permite que los sistemas:

•Se adapten mejor a las características de los estudiantes teniendo en cuenta el historial de actuaciones del alumno y no a una respuesta aislada.

• Generen problemas, soluciones y diagnósticos cómo y cuándo se necesite durante una sesión de aprendizaje.

Los sistemas expertos constituyen un valioso recurso en el proceso docente porque un profesional en formación puede beneficiarse observando cómo un sistema experto resuelve un problema difícil, así como analizando las explicaciones que ofrece y los métodos de búsqueda y solución aplicados por el sistema. La aplicación didáctica de los sistemas expertos permite

• Resolver problemas complicados de manera que su forma de operar sirva de guía para el alumno.

• Organizar el saber disponible sobre la materia, posibilitando su aplicación directa a la solución del problema. 

• Preservar el conocimiento para su utilización futura.

• Establecer una comunicación eficiente con el estudiante.

• Captar y presentar en diferentes formas las respuestas que recibe o proporciona.

• Reconocer una extensa gama de errores de razonamiento.

• Proveer conjuntos de problemas distintos y graduar su dificultad relativa.



Materiales Educativos Para Aprender
• Tutoriales: Un tutorial es una lección educacional que conduce al usuario a través de la características y funciones más importantes de cosas como aplicaciones de software, dispositivos de hardware, procesos, diseños de sistema y lenguajes de programación.
Un tutorial normalmente consiste en una serie de pasos que van aumentando el nivel de dificultad y entendimiento. Por este motivo, es mejor seguir los tutoriales en su secuencia lógica para que el usuario entienda todos los componentes.
El término se utiliza mucho en Internet, ya que hay muchos sitios web que ofrecen tutoriales, desde cómo codificar en html a cómo hacer que una tarjeta gráfica funcione más rápido. Aunque un tutorial también puede presentarse en impreso en papel, el término se utiliza normalmente para referirse a los programas de aprendizaje online.
• Sistemas expertos: Los sistemas expertos se denominan así porque emulan el razonamiento de un experto en un dominio concreto, y en ocasiones son usados por éstos. Con los sistemas expertos se busca una mejor calidad y rapidez en las respuestas, dando lugar a una mejora de la productividad del propio experto al usar este tipo de sistemas informáticos. Es una aplicación informática capaz de solucionar un conjunto de problemas que exigen gran conocimiento de un tema determinado. 
Un sistema experto es un conjunto de programas que, sobre una base de conocimientos, posee información de uno o más expertos en un área específica. Se puede entender como una rama de la inteligencia artificial, donde el poder de resolución de un problema en un programa de computadora viene del conocimiento de un dominio específico. Estos sistemas imitan las actividades de un humano para resolver problemas de distinta índole. También se dice que un SE se basa en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el seguimiento de una acción).
• Simuladores: Un simulador es quizá la aplicación que más aprovecha las especificaciones de la computadora como recurso de aprendizaje y que cada día se extiende más en áreas de la educación. El simulador permite al estudiante aprender de manera práctica, a través del descubrimiento y la construcción de situaciones hipotéticas. Un simulador tiene la ventaja de permitirle al estudiante desarrollar la destreza mental o física a través de su uso y ponerlo en contacto con situaciones que pueden ser utilizadas de manera práctica. Si son usados en trabajo colaborativo, estimulan el trabajo en equipo al estimular la discusión del tema.

• Sistemas de aplicación: El Software de Aplicación son los programas diseñados para o por los usuarios para facilitar la realización de tareas específicas en la computadora, como pueden ser las aplicaciones ofimáticas (procesador de texto, hoja de cálculo, programa de presentación, sistema de gestión de base de datos...), u otros tipos de software especializados como software médico, software educativo, editores de música, programas de contabilidad, etc.


Software de aplicación

Las funciones de una aplicación dependen de su propósito, según el cual pueden clasificarse en dos categorías:


-Programas básicos (o utilitarios)


Son aplicaciones cuyo propósito es mejorar, en alguna forma, el desempeño del ordenador.
-Programas de productividad
Son aplicaciones cuyo propósito es facilitar, agilizar y mejorar para el usuario, la ejecución de ciertas tareas.
Algunos programas de productividad

-Procesadores de texto:
 Aplicaciones diseñadas para editar y/o procesar de texto, logrando documentos de alta calidad.

-Hojas de cálculo: Aplicaciones especialmente diseñadas para introducir, calcular, manipular y analizar conjuntos de números.

-Presentaciones automatizadas: Aplicaciones que permiten al usuario crear y editar presentaciones atractivas, incluyendo imágenes y sonidos.

-Navegadores de Internet:
 Aplicaciones diseñadas para proveer acceso a Internet, sus servicios y sus recursos.

-Administradores de bases de datos:
 Aplicaciones diseñadas para acceder, almacenar y procesar grandes colecciones de datos, en una forma eficiente.

Desarrolladores de sitios web: Aplicaciones que brindan al usuario las herramientas necesarias para diseñar, crear, editar y publicar páginas y sitios Web.
Programas de ejercitaciónson programas que pretenden reforzar las fases aplicación y retro-alimentación presentes en los procesos instructivos. En este tipo de programas se requiere que el alumnado haya adquirido previamente una serie de conceptos y destrezas. Para que un programa pueda considerarse un buen sistema de ejercitación y práctica tiene que reunir tres condiciones: cantidad de ejercicios, variedad en los formatos con que se presentan estos ejercicios y retro-información que oriente de forma indirecta la acción del educando. La transferencia y la generalización de la destreza dependen en gran medida de los dos primeros aspectos. Función Su función es la de reforzar las dos fases finales del proceso de instrucción: aplicación y re información. El profesor le da las bases teóricas al alumno, para que luego haga la práctica mediante el uso de estos sistemas.



En la última década se ha intensificado el interés por introducir las tecnologías informáticas en el dominio de la educación. Ello obedece a una mayor preocupación tanto de las instituciones como de los investigadores a la hora de mejorar las prestaciones de docentes y alumnos en los procesos de aprendizaje. En este sentido, las técnicas y paradigmas de la Inteligencia Artificial están concitando una especial atención como soluciones a los problemas que surgen al intentar introducir los computadores para apoyar las diferentes estrategias de aprendizaje.

lunes, 10 de octubre de 2016

Inteligencia Artificial en la Educación

2. Tutor Inteligente
El ser humano en la búsqueda de realizar las acciones cotidianas de la forma más rápida y eficiente crea maquinas que al pasar de los años van mejorando e imitando la labor de un ser humano; pero es a partir de los años 80 que se comienza a utilizar el computador para el uso de técnicas de inteligencia artificial. De ahí surge el término tutor inteligente con la única función de realizar procesos de enseñanza.


Cuando surge la "gran nube" en 1969 se logra realizar un buen trabajo de interacción tutor-estudiante y los documentos pudieron estar al alcance de todas las personas y por ende al alcance de organizaciones dispuestas a tecnificar la educación.

La Web Sistemática trata de hacer la Web más comprensible por las máquinas (Heflin y Hendler, 2001). También trata de crear una estructura adecuada para agentes inteligentes que basen su funcionamiento en la Web, de realizar acciones complejas para sus usuarios (Hendler, 2001). Los agentes cumplen un gran papel ya que hacen que lo que anteriormente se mencionó se haga realidad, la relación entre los agentes y la web es de suma importancia ya que los mismos nos permiten realizar acciones tales como enviar mensaje, proteger nuestro ordenador y lo más importante entrelazarnos  con el mundo exterior mediante el computador.


Historia de los sistemas inteligentes educativos (SIE).

En los años 50 aparecieron los programas lineales que fueron los primeros sistemas de enseñanza en linea. Eran muy básicos y la mayor desventaja era que el método de enseñanza no se podía cambiar ni el programador podía realizar dicho cambio.
A principio de los años 60 las computadoras la compra y venta de las computadoras comenzó a emerger gracias a que las universidades las requerían en gran cantidad, sobre todo Estados Unidos , he allí que la computadora llego a formar gran parte de la educación de profesionales. Tan pronto como las universidades adquirieron las computadoras comenzaron a cambiar su método de enseñanza obteniendo magníficos resultados.

PROGRAMAS LINEALES
En un principio a los ITS se les llamó ICAI (enseñanza inteligente asistida por ordenador), como se les llama hasta el día de hoy. Sin embargo, algunos investigadores no les gustaba que estos sistemas se diferenciasen de los CAI, sólo por una letra y surgió el nombre de ITS; otros no desean usar el término inteligente y optan por nombres como sistemas tutores basados en el conocimiento (KBTS), sistemas tutores adaptables (ATS) (Stretz, 1988) y sistemas de comunicación del conocimiento (Wenger, 1987). Pero la mayor parte de los expertos en esta área están de acuerdo con la denominación de ITS, aunque acepten que el uso de la palabra inteligente es, estrictamente hablando, una equivocación. Pero lo más importante es dar una definición acertada acerca de que es tutor inteligente, para ello nos basaremos un poco en la función que realiza un docente, y no es sino un programa que hace uso de una interfaz gráfica para comunicarse con el usuario, dicho programa también debe ser flexible y abierto a las posibles sugerencias del alumno, de igual modo debe ser capaz de responder a sus preguntas; en una palabra, un buen ITS debe actuar según lo haría un buen profesor.


PROGRAMAS RAMIFICADOS
Los sucesores de los programas lineales fueron los programas ramificados, con un número fijo de temas, Los programadores viendo la necesidad de mejorar los programas lineales y que mejor forma si se mejoraba la relación ordenador-estudiante, es decir dependiendo de la pregunta que realice el estudiante el ordenador buscara la mejor respuesta posible. La mejoría ofrecida por estos sistemas se consiguió gracias a la técnica de Pattern-matching y al diseño de lenguajes de autor. En cuanto a la técnica de Pattern-matching, esta propuesta nos dio la oportunidad de tener más de dos respuestas ya no solo aceptable o no aceptable sino parcialmente aceptable.
Lo que caracterizaba a los programas ramificados es que permite que el usuario maneje la interfaz a su gusto y necesidad volviendo a repetir explicaciones, ejercicios imágenes, etcétera. De alguna forma el sistema de enseñanza tiene estructurado su conocimiento como un organigrama, ya que en función de la respuesta del alumno el ordenador realiza las siguientes interrogantes. Aunque mejoran las facilidades de los programas lineales, no ofrecen una enseñanza individual; a igual respuesta corresponde igual actuación del sistema, independiente del alumno.

PROGRAMAS GENERATIVOS
A finales de los años 60 surgieron los sistemas generativos, con una nueva filosofía educativa que decía: "los alumnos aprenden mejor enfrentándose a los problemas de dificultad adecuada, que atendiendo a explicaciones sistemáticas"; de acuerdo a lo que necesito o de acuerdo a mis falencias es la enseñanza.
Estos sistemas surgieron al reconocerse el hecho de que el material de enseñanza podría ser generado por la misma computadora; ellos son capaces de generar problemas, construir sus soluciones y diagnosticar las respuestas del alumno, controlando, a su vez, el nivel de dificultad de los problemas.
En los sistemas generativos, el sistema determina el grado de dificultad del problema que se presente; para ello tiene en cuenta cuál es el concepto que se debe tratar y con qué nivel de detalle lo quiere verificar, en dependencia de la profundidad de explicación, a continuación genera el problema correspondiente y lo presenta al alumno. Cuando se recibe la respuesta del alumno, el sistema la compara con su solución; las diferencias entre ambas se considerarán errores. Estos sistemas no servían para todo tipo de enseñanza, ya que las dificultades para generar problemas aumentan en ciertas áreas de trabajo.

Sistemas tutores inteligentes

Con estos sistemas se trata de crear un programa de instrucción que pueda parecerse, lo más posible, a un buen maestro en su actividad de enseñanza, resaltando su capacidad para detectar las lagunas de conocimiento del alumno, acercarse a cada situación de aprendizaje y utilizar estrategias tutoriales a la medida del estudiante. El logro de un sistema con las anteriores características exige desarrollar un programa tutorial compuesto por módulos.




¿Qué es Inteligencia Artificial?


VOKI DE BIENVENIDA 




1. ¿Qué es Inteligencia Artificial? 
El término se aplica cuando una máquina imita las funciones "cognitivas" que los humanos asocian con otras mentes humanas, como por ejemplo:  el proceso que realiza para aprender y resolver problemas. 
medida de que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, la tecnología que alguna vez se pensó que requería de inteligencia se elimina de la definición.
 Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe como un ejemplo de la "inteligencia artificial" habiéndose convertido en una tecnología común. Avances tecnológicos todavía clasificados como inteligencia artificial son los sistemas capaces de jugar ajedrez, GO y manejar por si mismos. En 1956, John McCarthy acuñó la expresión «inteligencia artificial», y la definió como: "...la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes".




Pilares de Nilsson 
Según Nilsson son cuatro los pilares básicos en los que se apoya la inteligencia artificial:

  • Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles. 
  • Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN). 
  • Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).
  • Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento abstracto humano. 

Existen distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente, por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software. Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia, como ajedrez de computador, y otros videojuegos.




Un alumno de la Universidad San Pablo CEU, creo un dispositivo robótico ajedrecista que es capaz de jugar partidas completas y cuyo costo es de tan solo 450 Euros.
Se trata del proyecto final de carrera de Carlos López Turiegano, que curso en forma simultanea Ingeniería Informática e Ingeniería de Telecomunicaciones.
Cuenta con un sistema de visión artificial que le permite detectar movimientos producidos en el tablero sin necesidad de que se introduzcan por teclado. Además posee un motor Crafty, que cuenta con un Elo de 2667, y un brazo mecánico que ejecuta los movimientos determinados por este motor.
Este nuevo robot presenta mejorías notorias con respecto al anterior modelo que no contaba con visión artificial por lo que había que estar informando el desarrollo de la partida mediante un teclado.


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