PRESENTACION DE ENSAYO de comprension pptx.pptx

una presentacion sobre un ensayo

1. UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO FACULTAD DE INGENIERIA CIVIL Y ARQUITECTURA ESCUELA PROFESIONAL DE CIENCIAS FÍSICO – MATEMÁTICAS: MATEMÁTICAS ENSAYO “LAS MATEMATICAS EN EL DESARROLLO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)” PRESENTADO POR: LAURA RAMÍREZ JHON ANDERSON

2. Introducción "Las matemáticas son la clave para desbloquear las puertas del futuro". Esta afirmación es especialmente cierta en la era de la inteligencia artificial (IA), una tecnología revolucionaria que transforma campos como la medicina y la industria. Las matemáticas proporcionan las bases teóricas y herramientas analíticas necesarias para el desarrollo y funcionamiento de la IA. La tesis: Las matemáticas son esenciales para la IA, ofreciendo los cimientos necesarios para la creación y el avance de diversas aplicaciones tecnológicas. Se explorará el vínculo entre las matemáticas y la IA para demostrar esta interdependencia. El tema central de este ensayo es la importancia de las matemáticas en el desarrollo y funcionamiento de la inteligencia artificial (IA La pregunta de investigación que guía este análisis es: ¿Cómo las matemáticas fundamentan y mejoran el desarrollo y funcionamiento de la inteligencia artificial, y cuáles son los impactos específicos de estas bases matemáticas en las diversas aplicaciones tecnológicas de la IA?

3. Objetivos del Ensayo: Analizar el papel fundamental de las matemáticas en el desarrollo y funcionamiento de la IA. Investigar las áreas específicas de las matemáticas que son cruciales para la IA. Evaluar el impacto de las herramientas y técnicas matemáticas en aplicaciones de IA. Identificar los avances recientes en investigaciones de aplicaciones que mejoran y desarrollan la eficiencia de la IA.

4. Relación entre Matemáticas y IA los autores discuten cómo las matemáticas son esenciales para la IA, destacando el papel del álgebra lineal, el cálculo y las probabilidades en la creación y optimización de algoritmos de aprendizaje profundo Goodfellow et al. (2016): Considero que su trabajo destaca de manera excelente cómo los principios matemáticos son esenciales para comprender y desarrollar algoritmos complejos. El álgebra lineal y el cálculo no solo son herramientas teóricas, sino también prácticas que permiten avances significativos en el aprendizaje profundo. Domingos (2015): Su enfoque en la teoría de probabilidades y estadística resalta la importancia de estos campos en la predicción y el aprendizaje a partir de datos. La accesibilidad de su explicación permite a más personas entender la profundidad de las matemáticas en la IA. Touretzky (1998): Su énfasis en la lógica y el álgebra en la IA simbólica aporta una perspectiva valiosa sobre cómo diferentes ramas de las matemáticas pueden ser aplicadas en diversas subdisciplinas de la IA. Es fascinante ver cómo la diversidad de enfoques matemáticos enriquece el campo de la IA.

5. Impacto en Aplicaciones Tecnológicas Las matemáticas juegan un papel crucial en el desarrollo y la implementación de la inteligencia artificial (IA), transformando diversas aplicaciones tecnológicas. Desde el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de patrones en la visión por computadora, hasta la comprensión y generación de lenguaje natural en los asistentes virtuales, los algoritmos matemáticos son el motor detrás de estas innovaciones. Hinton (1980): Hinton demostró que las matemáticas son fundamentales para el desarrollo de tecnologías como las redes neuronales, evidenciando el poder de las matemáticas aplicadas. LeCun (1980 ): LeCun , en el campo de la visión por computadora, mostró cómo la combinación de teoría matemática y experimentación práctica puede superar capacidades humanas, destacando la importancia de la optimización en la IA. Ng (2000) : Ng enfocó su trabajo en el procesamiento del lenguaje natural, demostrando cómo las matemáticas resuelven problemas complejos y hacen la tecnología más accesible, promoviendo la democratización del conocimiento en IA.

6. Avances Recientes y Futuro de la IA Matemática Los avances recientes en inteligencia artificial, impulsados por desarrollos matemáticos, han transformado diversas áreas tecnológicas. Técnicas como el aprendizaje profundo, el aprendizaje por refuerzo y los modelos generativos han llevado a mejoras significativas en procesamiento de imágenes, lenguaje natural y robótica. Yan- Tak Ng (2003): La continua innovación en IA, impulsada por desarrollos matemáticos, es emocionante. Los avances en computación cuántica y aprendizaje profundo no solo mejoran la eficiencia, sino que también abren nuevas posibilidades para aplicaciones antes inexploradas. Li (2000): Su trabajo en la comprensión visual de la IA destaca cómo las matemáticas pueden mejorar significativamente la precisión y capacidad de los sistemas de IA en entornos complejos. La aplicación en la salud y automoción muestra el impacto práctico de estos avances. Tenenbaum (2000): La integración de la teoría matemática con modelos cognitivos para crear sistemas de IA más humanos es una perspectiva fascinante. Su trabajo abre nuevas fronteras en la creación de IA que no solo es eficiente, sino también intuitiva.

7. contraargumentos Accesibilidad y Diversidad ( O'Neil , 2016): Es cierto que el énfasis en matemáticas avanzadas puede crear barreras de entrada. Sin embargo, creo que es esencial encontrar un equilibrio, promoviendo la educación matemática mientras se fomenta la diversidad de pensamiento y perspectivas en el desarrollo de la IA. Dependencia en Datos y Heurísticas ( Daugherty y Wilson, 2018 ): La calidad de los datos y la ingeniería de características son fundamentales para el éxito de los sistemas de IA. Aunque las matemáticas son la base, la habilidad para manejar datos y aplicar heurísticas específicas del dominio es igualmente crucial. Ética y Responsabilidad ( Bostrom , 2014 ): La ética en el desarrollo de la IA es indispensable. Las matemáticas por sí solas no garantizan un uso ético de la IA; se requiere una supervisión ética activa para mitigar riesgos como el sesgo algorítmico y asegurar una implementación equitativa de la tecnología.

8. CONCLUSION Las matemáticas son el cimiento irremplazable de la inteligencia artificial moderna. Desde el álgebra lineal que maneja grandes volúmenes de datos, hasta el cálculo y la optimización que refinan modelos complejos, y la teoría de probabilidades y estadísticas que capacita a los algoritmos para aprender y predecir, cada rama matemática es crucial. Estas herramientas hacen posible la IA actual y continúan impulsando avances en aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. A medida que la investigación en IA avanza, la innovación matemática seguirá siendo indispensable para superar los límites actuales y construir un futuro donde la IA funcione eficazmente y mejore en su capacidad para transformar nuestro mundo. Además, es esencial que cada avance tecnológico se guíe por principios éticos que promuevan la equidad y la inclusión en nuestra sociedad digitalizada. "Al reflexionar sobre el profundo vínculo entre las matemáticas y la inteligencia artificial, surge la imperiosa necesidad de no solo innovar con precisión matemática, sino también de asegurar que cada avance tecnológico se guíe por principios éticos que promuevan la equidad y la inclusión en nuestra sociedad digitalizada.”

9. REFERENCIAS BIBLIOGRAFIAS