Modelos de Inteligencia Artificial

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bloque1:sistemasia [2026/09/16 02:42] – [Otras técnicas de Inteligencia Artificial] fernandobloque1:sistemasia [2026/09/23 09:30] (actual) – [Representación del problema y modelos] fernando
Línea 25: Línea 25:
 ^ Idea clave ^ ^ Idea clave ^
 | Conviene separar tres términos. Un **algoritmo** es un procedimiento; un **modelo** es la representación parametrizada obtenida o definida para resolver una tarea; y un **sistema de IA** es el conjunto sociotécnico que integra ese modelo en un proceso real. | | Conviene separar tres términos. Un **algoritmo** es un procedimiento; un **modelo** es la representación parametrizada obtenida o definida para resolver una tarea; y un **sistema de IA** es el conjunto sociotécnico que integra ese modelo en un proceso real. |
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 +  * Algoritmo: es el conjunto de pasos o reglas que se siguen para realizar una tarea. Por ejemplo, un algoritmo puede indicar cómo ajustar los parámetros de una red neuronal a partir de ejemplos. En aprendizaje automático, algoritmos como el descenso de gradiente sirven para entrenar modelos.
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 +  * Modelo: es el resultado que se utiliza para hacer predicciones o tomar decisiones. Normalmente contiene parámetros que han sido aprendidos durante el entrenamiento. Por ejemplo, un modelo entrenado con miles de imágenes de gatos y perros puede recibir una imagen nueva y estimar si contiene un gato o un perro.
 +
 +  * Sistema de IA: es algo más amplio. Incluye el modelo, pero también el software, los datos, los usuarios, los dispositivos, las reglas de uso y el proceso en el que se integra. Por eso se habla de un sistema sociotécnico: intervienen tanto componentes tecnológicos como personas y organizaciones.
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 +
 +Un ejemplo sencillo sería un sistema para detectar spam en el correo:
 +
 +  * Algoritmo de entrenamiento → aprende a partir de miles de correos clasificados.
 +  * Modelo antispam → recibe un correo y calcula si probablemente es spam.
 +  * Sistema de IA antispam → incluye el modelo, el servidor de correo, la base de datos, las reglas que mandan mensajes a la carpeta Spam, las opciones del usuario para marcar errores y el mantenimiento del sistema.
  
 ==== Agentes, entorno y ciclo percepción-decisión-acción ==== ==== Agentes, entorno y ciclo percepción-decisión-acción ====
Línea 119: Línea 133:
 Un sistema de mantenimiento predictivo industrial puede combinar: Un sistema de mantenimiento predictivo industrial puede combinar:
  
-  * temperatura del moto+  * temperatura del motor
   * nivel de vibraciones   * nivel de vibraciones
   * horas de funcionamiento   * horas de funcionamiento
Línea 129: Línea 143:
 ====  Representación del problema y modelos ==== ====  Representación del problema y modelos ====
  
-Para que un sistema pueda resolver un problema, es necesario representar de alguna forma los elementos relevantes del mismo. +Para que un sistema pueda resolver un problema, es necesario representar de alguna forma los elementos relevantes del mismo. La forma de representación depende de la técnica de IA utilizada.
- +
-La forma de representación depende de la técnica de IA utilizada.+
  
 Por ejemplo: Por ejemplo:
- 
   * Un **sistema experto** puede representar el conocimiento mediante reglas.   * Un **sistema experto** puede representar el conocimiento mediante reglas.
   * Un **algoritmo de búsqueda** puede representar el problema mediante estados y posibles acciones.   * Un **algoritmo de búsqueda** puede representar el problema mediante estados y posibles acciones.
Línea 140: Línea 151:
   * Una **red neuronal** almacena parte del conocimiento aprendido en sus pesos.   * Una **red neuronal** almacena parte del conocimiento aprendido en sus pesos.
  
-Veamos algunos ejemplos. +Veamos algunos ejemplos:
 === Representación mediante reglas === === Representación mediante reglas ===
  
 Un sistema sencillo para decidir si activar una alarma podría contener reglas como: Un sistema sencillo para decidir si activar una alarma podría contener reglas como:
- 
 <code> <code>
 SI temperatura > 80 ºC SI temperatura > 80 ºC
Línea 155: Línea 164:
  
 === Representación mediante un modelo aprendido === === Representación mediante un modelo aprendido ===
- +En un sistema de aprendizaje automático, las relaciones pueden aprenderse automáticamente a partir de datos. Por ejemplo:
-En un sistema de aprendizaje automático, las relaciones pueden aprenderse automáticamente a partir de datos. +
- +
-Por ejemplo: +
 <code> <code>
 temperatura temperatura
Línea 175: Línea 180:
 <note> <note>
 Un **modelo de IA** es una representación utilizada por el sistema para transformar unas entradas en una salida, predicción o decisión. Un **modelo de IA** es una representación utilizada por el sistema para transformar unas entradas en una salida, predicción o decisión.
 +
 +
 +El concepto “representación”, significa que contiene una forma simplificada de representar el problema que queremos resolver. Esa representación puede haberse aprendido a partir de datos o haberse definido mediante reglas y parámetros.
 </note> </note>
  
Línea 1003: Línea 1011:
  
  
 +==== Actividad 4. Diseña un sistema inteligente ====
 +
 +Proponer un pequeño sistema de Inteligencia Artificial que pueda ser útil en alguno de los siguientes ámbitos:
 +
 +  * Instituto
 +  * Comercio
 +  * Transporte
 +  * Industria
 +  * Sanidad
 +  * Turismo
 +  * Agricultura
 +  * Ciberseguridad
 +  * Administración pública
 +  * Deporte
 +
 +La propuesta debe responder a las siguientes preguntas:
 +
 +=== Problema ===
 +¿Qué problema concreto queremos resolver?
 +
 +//Evita propuestas demasiado generales como: Utilizar IA para mejorar un instituto. Una propuesta más concreta sería: Detectar qué equipos informáticos del aula tienen mayor probabilidad de sufrir una avería.//
  
 +=== Datos ===
 +¿Qué datos necesitaría el sistema? Indicad al menos tres.
  
 +=== Técnica ===
 +¿Qué técnica de Inteligencia Artificial utilizaríais? Justificad la elección.
  
 +  - Sistema basado en reglas
 +  - Machine Learning
 +  - Red neuronal
 +  - Razonamiento probabilístico
 +  - Lógica difusa
 +  - Combinación de varias técnicas
  
 +=== Salida ===
 +¿Qué información produciría el sistema?
  
 +=== Acción ===
 +¿Qué ocurriría después de obtener el resultado?
  
 +=== Evaluación ===
 +¿Cómo comprobaríamos que el sistema resulta útil?
  
 +=== Riesgos ===
 +Indicad al menos dos problemas que podrían aparecer. Por ejemplo:
  
 +  - Datos incorrectos
 +  - Falta de datos
 +  - Predicciones incorrectas
 +  - Sesgos
 +  - Problemas de privacidad
 +  - Coste excesivo
 +  - Dependencia excesiva del sistema 
 ===== 5. IA y eficiencia operativa en las organizaciones ===== ===== 5. IA y eficiencia operativa en las organizaciones =====
  
bloque1/sistemasia.1789519324.txt.gz · Última modificación: por fernando