martes, 30 de julio de 2024

Carpool_CHEAT__DE MACHINE LEARNING FOR KIDS_ES UN CARRIL PARA COCHES CON MÁS DE UNA PERSONA

Carpool_CHEAT_ HAY UN CARRIL PARA COCHES CON MÁS DE UNA PERSONA.Es el carril que está dibujado abajo de todo.

(Cheat es hacer trampa para ir por ese carril).

carpool es compartir coche, es el carril que está dibujado abajo de todo.

Los coches con un solo pasajero que van en ese carril llevan multa.

Hay dos plantillas, la de test y la de train.

Lane es pista.  Fine es multa. La camara pone multa a cada coche que pasa por ese carril con un solo pasajero.

Fast Speed------->>>>>coches con pasajeros, es el carpool lane, el carril con la condición para ir por él.


arrow es flecha.

training buckets------>>>>contenedor, cuando lo entrenas:  con pasajeros.

                                                                                                     sin pasajeros.

PASOS 3 y 4 tutorial:
La primera vez que subes las plantilla    TEST  probablemente hayas notado que la cámara de tráfico no es muy inteligente.
No puede distinguir entre un coche con solo conductor y un coche con pasajeros.



Estos son los contenedores, training buckets.

DESPUÉS DE ENTRENAR EL MODELO, LAS CÁMARAS SOLO MULTAN A LOS COCHES CON UN CONDUCTOR QUE CIRCULAN POR EL CARPOOL LANE.

Cuantas más imágenes tengas, cuantos más coches dejes pasar y le des click con el botón adecuado, menos errores habrá, menos probabilidad de error.

Te dice que lo entrenes hasta que no haya errores.

Primero selecciona  la plantilla test. Durante el tiempo del programa, 30 segundos, baja con las flechas el coche al carril de abajo, si el coche  lleva un solo pasajero, el conductor, la cámara le hará una foto para ponerle multa si el modelo estuviera bien entrenado.

Ves que hay muchos fallos, por eso lo vas a entrenar después. 


PASO 20 Click on the Project templates menu

PASO 21 Click on the “Carpool Cheats (train)

Después vas a subir la plantilla TRAIN para entrenarlo. 

 Plantilla para entrenar:                                                                            

Haz click en el botón adecuado, selecciona el botón  cuando pase el coche con solo el conductor  o con más pasajeros.


PASO 38. Click on the “Carpool Cheats (test)” project

Después vas a la plantilla test, paso 38, tienes que tener las dos plantillas abiertas.
En esta plantilla están las variables camara label   y    camara confidence que te piden en el paso 40.


Al final te indica que visualices la variable de confianza y la de pasajeros o no pasajeros  y ves como detecta el coche, con pasajeros o sin pasajeros.


Al final, cuando vuelvas a probarlo vuelve a hacer como antes, baja con las flechas el cohe al carril de abajo, si el coche  lleva un solo pasajero, el conductor, la cámara le hará una foto para ponerle multa si el modelo está bien entrenado.

Reconocer números_Machine learnig for kids_Al elegir el tipo elegir: imágenes


https://www.youtube.com/watch?v=GJODcwLyYcQ&t=8s

Video de  Maria Loureiro
Elegir tipo de programa: imágenes 

TRUCO PARA QUE RECONOZCA LOS NÚMEROS DIBUJADOS CORRECTAMENTE: HAZ LOS NÚMEROS MUY GRANDES Y SIMILARES A LOS DEL VIDEO, PARA QUE NO CONFUNDA LOS NÚMEROS AL COMPROBAR, EL ENTRENAMIENTO.













Los dibujas seleccionando Dibujo


Video en página de Maria Loureiro tecnoloxia.org

Learnigml.org___Reconocer gestos con la webcam_piedra, papel tijera.


 Para subir los disfraces de la izquierda:

A la derecha elige PINTAR PARA CREAR UN SPRITE, APARECE EN BLANCO Y LUEGO  a la izquierda subes los disfraces, las fotos de: nada, piedra, papel  tijera.

Para este programa hace falta la webcam para que reconozca los gesto de tus manos.

Es similar al video de maria loureiro  y al tutorial  del inventor de learnigmachine.org (tutorial que reconoce los gestos de su cara).







domingo, 28 de julio de 2024

LearningML (Filtrado de imágenes ejemplo 1)

 

https://web.learningml.org/

Filtro de imágenes inteligentes.




Hay explicaciones teóricas.

https://web.learningml.org/recursos-para-aprender-ia-y-ml/

En actividades:

https://web.learningml.org/actividades/



lunes, 22 de julio de 2024

Machine learnig for kids_ME HACE FELIZ___ SMART CLASSROOM ___ Y____ Búho_Chatbot (ej. 5) (EJEMPLO 3 , 4 y 5____2024)

Ejemplo 1: Me hace feliz

TIENES DOS OPCIONES:

Primero trabajas sin inteligencia artificial.

(Así aprenderás la necesidad de la inteligencia artificial).


En castellano:







Luego programas  con inteligencia artificial.


En castellano:

Así ves las diferencias.

Los disfraces y los nombres:


 


Ejemplo 2: SMART CLASSROOM (EASY)__AULA INTELIGENTE

Primero trabajas sin inteligencia artificial.
Luego programas  con inteligencia artificial.
Así ves las diferencias.


Búho_ejemplo 3_Chatbot

Crea un chatbot que responda preguntas sobre el tema que elijas.
Enseña a una computadora a identificar preguntas
Con un búho



POKEMON images EJEMPLO 2 _24_Y_CATCH THE BALL_EJEMPLO 6 _2024_MACHINE LEARNIG FOR KIDS


Ejercicio POKEMON IMAGES

 No hace falta registrarte.
Coges la plantilla del entrenamiento de las imágenes.

EN ESTE EJEMPLO NO elijas el tipo de proyecto ni le des nombre al proyecto. COMIENZAS DESDE EL ENTRENAMIENTO DE IMÁGNES INICIAL, no es como el ejercicio de I SPY. Este ejemplo vas a entrenarlo tú con las imágenes de los seis vectores (6 tipos de modelos de POKEMON) que ha seleccionado la aplicación.

Después de entrenar las imágenes puedes probar con www páginas con fotos de pokemon, a ver como las clasifica.

Después vas a Scratch y sigue las instrucciones, solo añade esto al personaje clasify (fondo ROJO) después de entrenar y ya distinguirá los distintos tipos de  POKemon.


...............................................................................................................

CATCH THE BALL _Ejercicio 6

CATCH THE BALL 

En este proyecto entrenarás una computadora para que prediga dónde caerá una pelota, dónde  aterrizará.

(The bounce es el rebote).

Enseñarás a la computadora a hacer estas predicciones

dándole ejemplos de muchas pelotas que rebotan.

Nombra tu proyecto "Atrapa la pelota" y configúralo para aprender a “predecir números” (no elijas "reconociendo números")¡¡¡Ojo!!!

Predecir números es una función muy importante de la IA.

Haga clic en el botón "Crear"

Haga clic en el botón "+ Agregar un nuevo proyecto".

Click on the Scratch 3 button y ve a la plantilla CATH THE BALL

Haga clic en la bandera verde.

Se lanzará una pelota desde el lado izquierdo del escenario, hacia la derecha, en un velocidad y ángulo aleatorios.




First bounce ------>primer rebote: coordenada x del lugar donde la pelota rebota por primera vez en el piso del escenario (donde y = -180) Esto estará en blanco antes de que la pelota haya rebotado.

x,y coordinates for the starting

location of the ball

x coordinate is always -230

y coordinate is random each time

Coordenadas x,y para el inicio.

Ubicación de la pelota

La coordenada x inicial es siempre -230.

La coordenada y es aleatoria cada vez.

El objetivo de este proyecto es predecir dónde botará la pelota la primera vez en el eje x.

Entrenarás a la computadora, usando ejemplos de observación de la pelota rebotando, para que pueda aprender a predecir dónde irá la pelota (antes de que comience el Movimiento).

Paso 12) Después de ver la plantilla por primera vez, cierra la ventana de Scratch y vuelve a la herramienta de entrenamiento.

...............

Paso 28 y 29:

El código de este bloque se ejecutará al final de cada simulación.

Esto es después de que la pelota haya terminado de rebotar, por lo que las coordenadas del primer rebote estarán disponibles.

Bloque "add training data: start y,....."="añadir datos de entrenamiento posición de inicio  Y,......."

Actualiza el código para que almacene los valores de cada simulación para utilizarlos para entrenar su modelo de aprendizaje automático.

............................................................................................................

A continuación, usaremos la predicción en Scratch para mover el "catcher".

Vuelve  a ventana Scratch  y busca  el código de “nueva simulación” en el objeto “catcher” (es el recoge pelotas, la banda azul, se moverá al lugar de la predicción cuando le "enganches " el bloque_glice (deslizador)).

En castellano, el bloque deslizar:





..............................

Para volver a entrenar el programa y obtener hasta 100 filas de datos ( o alguna más):

 46. Separate the glide block from the new simulation hat

Separa el bloque deslizar del sombrero "new simulation".



Obtén nuevos datos y vuelve a engancharlo para ver como mejoran las predicciones del catcher (recoge pelotas, receptor), se acerca al primer rebote de la pelota.

<.......................................................................................................>

Puedes utilizar este bloque de nuevo entrenamiento para entrenar el modelo con los 100 datos (con los datos nuevos  obtenidos):

¡¡¡OJO!!!traducido:
Haga clic en el bloque “Entrenar un nuevo modelo de aprendizaje automático” para entrenar un nuevo modelo utilizando su nuevo y más amplio conjunto de ejemplos de entrenamiento.


Vuelve a enganchar el bloque deslizar a
l sombrero "new simulation".


¡¡¡OJO!!!____________________________________


Al pulsar en el bloque is the machine learning model redy to use? da True si está entrenado el nuevo modelo si he añadido nuevos datos, si está trabajado da FALSE.

¡¡¡OJO!!! Fíjate que aumenten los datos cuando sigas entrenando el modelo, en el ejemplo inferior hemos llegado a 113 muestras.



domingo, 21 de julio de 2024

I SPY_ learning machine for kids_EJEMPLO 1_2024

 I SPY   learning machine for kids.

Cuando subas la plantilla I Spy  añade la extensión que te indican las instrucciones:

Click sobre la the Imagenet extension.

Esto agrega un nuevo bloque de “reconocer imagen” a Scratch. Utilizará el modelo de aprendizaje automático de imagenet para reconocer algo en la imagen que le proporciones.

Compara la imagen con una base de datos de objetos (ImageNet tiene millones de imágenes etiquetadas).

PRIMERO tienes que hacer click en AÑADIR UN NUEVO PROYECTO  Y poner el nombre y tipo de proyecto (reconocimiento de texto, imágenes o número) al proyecto, antes de que te permita elegir la plantilla. En este caso es IMAGEN. 

También te pide que selecciones donde lo vas a almacenar (ELIGE NUBE MEJOR que navegador). Aunque no tengas cuenta y no estés registrado.


Ve directamente a SCRATCH en este ejercicio porque ya está preentrenado.

Añade la extensión de imagenet como indica la explicación pdf. Es el programa preentrenado y se le añadirá lo q dice la hoja de trabajo.
Es un  Modelo preentrenado.

Vas a Scratch 3 directamente y añades el bloque del programa  que falta.
Aquí hemos cambiado el nombre de algún bloque para que sea más intuitivo.


Haz click en el CHECK DE  VISUALIZAR LA VARIABLE   y   ya ves el nombre de lo que ha visto la IA para adivinar, como abajo:
(así es más fácil)









(En paint, al guardar la imagen del tomate, cambiamos la extensión de la foto del tomate que subimos para hacer pruebas, a ver como lo clasificaba la IA).(
Pero no hace falta que añadas fotos, ya trae el juego)
Con la sentencia suelta de la parte inferior clasificó imágenes ( el tomate de google y Abey de Scratch).No hace falta iniciar con bandera verde el programa para eso.


I spy_clue es una pista, el programa da esta pista: une la frase: "veo_veo una cosa que empieza con " con la letra uno del objeto que ha visto la inteligencia artificial.   

(Envíalo por correo)

En castellano, con los bloques que da la plantilla, realizado el programa  en castellano, para clarificar:



HOJA DE TRABAJO:

¡¡¡OJO!!! EL BLOQUE 8 ES LO QUE HAY QUE AÑADIR.






EL BLOQUE 8 ES LO QUE HAY QUE AÑADIR.
PODEMOS TRADUCIR Y MODIFICAR NOMBRES DE LAS FUNCIONES.




miércoles, 17 de julio de 2024

Historia de la IA_Inteligencia artificial

La historia de la inteligencia artificial (IA) es fascinante y ha evolucionado significativamente a lo largo de los años. Aquí tienes un resumen de los hechos más importantes:


Orígenes y Primeros Desarrollos


Alan Turing

1950: Alan Turing, considerado uno de los padres de la informática, propuso el famoso “Test de Turing” para determinar si una máquina puede exhibir comportamiento inteligente indistinguible del de un humano1.


1956: John McCarthy acuñó el término “Inteligencia Artificial” durante la Conferencia de Dartmouth, marcando el inicio formal del campo de la IA1.

Primeras Etapas (1956-1970)

Década de 1960: Se desarrollaron los primeros programas de IA, como ELIZA, un programa de procesamiento de lenguaje natural que simulaba una conversación con un psicoterapeuta1.



Marvin Minsky

1969: Marvin Minsky y Seymour Papert publicaron “Perceptrons”, un análisis crítico de las redes neuronales, que influyó en la investigación futura1.

Segunda Etapa (1970-1980)

Década de 1970: Se desarrollaron los sistemas expertos, programas diseñados para emular la toma de decisiones de un experto humano en campos específicos2.

1980: Se creó Wabot-2, un robot humanoide capaz de comunicarse y tocar música, demostrando avances en robótica y procesamiento de lenguaje1.

Tercera Etapa (1980-Actualidad)



Deep Blue

1997: Deep Blue, una supercomputadora de IBM, venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, demostrando la capacidad de las máquinas para realizar tareas complejas1.

2011: Watson, otra supercomputadora de IBM, ganó el concurso de televisión “Jeopardy!”, mostrando avances en procesamiento de lenguaje natural y análisis de datos1.



AlphaGo

2016: AlphaGo, desarrollado por DeepMind, venció al campeón mundial de Go, un juego mucho más complejo que el ajedrez, marcando un hito en el aprendizaje profundo1.

Avances Recientes

Últimos años: La IA ha avanzado en áreas como el reconocimiento de voz, la visión por computadora, los vehículos autónomos y la medicina personalizada3. Tecnologías como el aprendizaje automático y las redes neuronales profundas han permitido desarrollos impresionantes en diversas aplicaciones.

La evolución de la IA ha sido impulsada por avances en algoritmos, aumento de la capacidad de procesamiento y la disponibilidad de grandes cantidades de datos.



martes, 16 de julio de 2024

Diferencias entre IA e inteligencia natural. Áreas que abarca la IA.

Explicación de las diferencias entre la inteligencia natural y la inteligencia artificial. Además se explica  lo que implica simular la inteligencia en un sistema computacional.

Inteligencia Natural

Definición: La inteligencia natural se refiere a la capacidad de pensar, aprender, razonar, percibir y tomar decisiones que poseen los seres vivos, especialmente los seres humanos.

Características:

  1. Adaptabilidad: La inteligencia natural permite a los seres vivos adaptarse a diferentes entornos y situaciones de manera flexible y creativa.

  2. Emociones: Los seres humanos, y en menor medida otros animales, poseen emociones que influyen en su toma de decisiones y comportamiento.

  3. Conciencia: La inteligencia natural incluye la capacidad de ser consciente de uno mismo y del entorno.

  4. Experiencia y Aprendizaje: Los seres vivos aprenden y se desarrollan a través de la experiencia, mejorando sus habilidades y conocimientos con el tiempo.

  5. Multitarea: Los seres humanos pueden realizar múltiples tareas simultáneamente y cambiar de una tarea a otra con facilidad.

Inteligencia Artificial (IA)

Definición: La inteligencia artificial es una rama de la informática que se dedica a crear sistemas computacionales capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye el aprendizaje, el razonamiento, la percepción y la toma de decisiones.

Características:

  1. Algoritmos: La IA se basa en algoritmos que permiten a las máquinas procesar datos y tomar decisiones basadas en esos datos.

  2. Automatización: La IA puede automatizar tareas repetitivas y procesos complejos, incrementando la eficiencia y reduciendo errores humanos.

  3. Aprendizaje Automático: Utiliza técnicas como el aprendizaje automático (machine learning) para mejorar su rendimiento con el tiempo mediante el análisis de grandes cantidades de datos.

  4. Limitaciones Creativas: Aunque la IA puede simular ciertas formas de creatividad, está limitada por las reglas y datos con los que fue entrenada.

  5. Especialización: La mayoría de los sistemas de IA están diseñados para tareas específicas y no poseen la adaptabilidad general de la inteligencia humana.

Simulación de la Inteligencia en un Sistema Computacional

Simular la inteligencia en un sistema computacional implica replicar ciertas capacidades cognitivas humanas en máquinas. Aquí algunos aspectos clave de esta simulación:

  1. Procesamiento de Datos: La IA puede analizar grandes volúmenes de datos rápidamente para identificar patrones y tomar decisiones informadas.

  2. Redes Neuronales: Estas son modelos computacionales inspirados en el cerebro humano que permiten a las máquinas aprender de los datos de manera similar a como lo hacen los humanos.

  3. Algoritmos de Aprendizaje: Incluyen técnicas como el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, que permiten a la IA mejorar su desempeño a través de la experiencia.

  4. Percepción: La IA puede utilizar sensores y tecnología de visión por computadora para percibir y entender el entorno de manera similar a la percepción humana.

  5. Interacción: Los sistemas de IA pueden interactuar con los humanos mediante el procesamiento del lenguaje natural, facilitando la comunicación y la colaboración entre humanos y máquinas.

En resumen, la inteligencia natural es una capacidad innata de los seres vivos, mientras que la inteligencia artificial es una creación humana diseñada para imitar ciertos aspectos de la inteligencia natural a través de algoritmos y tecnologías avanzadas. La simulación de la inteligencia en sistemas computacionales busca replicar estas capacidades de manera eficiente y aplicable en diversas tareas específicas.

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La inteligencia artificial (IA) abarca diversas áreas.

La inteligencia artificial (IA) abarca diversas áreas, cada una centrada en aspectos específicos de la emulación de la inteligencia humana. A continuación, te explico las principales áreas de la IA y sus características:

1. Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Definición: Es una subdisciplina de la IA que se enfoca en desarrollar algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo sin ser explícitamente programadas para cada tarea específica.

Subáreas:

  • Aprendizaje Supervisado: El sistema aprende a partir de datos etiquetados y se entrena para hacer predicciones o clasificaciones.
  • Aprendizaje No Supervisado: El sistema busca patrones en datos no etiquetados, como agrupamiento y reducción de dimensionalidad.
  • Aprendizaje por Refuerzo: El sistema aprende a tomar decisiones mediante ensayo y error, recibiendo recompensas o castigos por sus acciones.

2. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

Definición: Se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, permitiendo a las máquinas entender, interpretar y generar lenguaje natural.

Aplicaciones:

  • Análisis de Sentimientos: Determinar las emociones detrás de un texto.
  • Traducción Automática: Convertir texto de un idioma a otro.
  • Chatbots y Asistentes Virtuales: Interactuar con los usuarios mediante conversaciones naturales.
  • Reconocimiento de Voz: Convertir el habla en texto.

3. Visión por Computadora

Definición: Se dedica a habilitar a las máquinas para interpretar y comprender el mundo visual mediante imágenes y videos.

Aplicaciones:

  • Reconocimiento de Imágenes: Identificar y clasificar objetos en imágenes.
  • Detección de Objetos: Localizar instancias de objetos dentro de una imagen.
  • Reconocimiento Facial: Identificar o verificar identidades basándose en rostros.
  • Análisis de Vídeo: Extraer información relevante de secuencias de video.

4. Robótica

Definición: Integra la IA en el diseño y control de robots que pueden realizar tareas físicas de manera autónoma o semiautónoma.

Aplicaciones:

  • Robots Industriales: Automatizar tareas repetitivas en la manufactura.
  • Robots de Servicio: Asistir en tareas domésticas o en el cuidado de personas.
  • Robots Móviles: Vehículos autónomos como drones y coches sin conductor.

5. Sistemas Expertos

Definición: Sistemas que emulan la toma de decisiones de un experto humano en un campo específico, utilizando reglas y datos.

Aplicaciones:

  • Diagnóstico Médico: Asistir a los médicos en el diagnóstico de enfermedades.
  • Asesoramiento Financiero: Proporcionar recomendaciones sobre inversiones.
  • Soporte Técnico: Resolver problemas técnicos mediante la consulta de una base de conocimientos.

6. Sistemas de Recomendación

Definición: Utilizan algoritmos para sugerir productos, servicios o contenido a los usuarios basándose en sus preferencias y comportamientos previos.

Aplicaciones:

  • Plataformas de Streaming: Sugerir películas, series o música.
  • E-commerce: Recomendar productos a los compradores.
  • Redes Sociales: Sugerir amigos o contenido relevante.

7. Algoritmos Genéticos

Definición: Inspirados en el proceso de selección natural, estos algoritmos buscan soluciones óptimas a problemas mediante técnicas como mutación, cruce y selección.

Aplicaciones:

  • Optimización: Resolver problemas complejos de optimización en diversas áreas, como ingeniería y economía.
  • Diseño Creativo: Generar soluciones innovadoras en diseño y arte.

8. Inteligencia Artificial Emocional (Affective Computing)

Definición: Se enfoca en la detección y simulación de emociones humanas en las máquinas.

Aplicaciones:

  • Interacción Humano-Computadora: Mejorar la empatía y la efectividad de las interacciones entre humanos y máquinas.
  • Salud Mental: Monitorizar y apoyar el bienestar emocional de las personas.

9. Lógica Difusa

Definición: Utiliza conceptos de lógica matemática para manejar la incertidumbre y la imprecisión, imitando la forma en que los humanos toman decisiones.

Aplicaciones:

  • Control de Sistemas: Aplicado en sistemas de control de temperatura, lavado automático y otros electrodomésticos.
  • Toma de Decisiones: Mejora la toma de decisiones en entornos inciertos.

Estas áreas se interrelacionan y a menudo se combinan para desarrollar sistemas más complejos y capaces. La IA continúa evolucionando, expandiendo sus aplicaciones y mejorando su capacidad para realizar tareas que tradicionalmente requerían inteligencia humana.

domingo, 14 de julio de 2024

Unidad 2: Oportunidades Éticas y Medioambientales de la IA_Amenazas Éticas y Medioambientales_Impactos ambientales positivos y negativos de la IA

 

El uso cotidiano de la inteligencia artificial (IA) presenta diversas oportunidades y amenazas, tanto éticas como medioambientales. A continuación, se desglosan estas oportunidades y amenazas:

Oportunidades Éticas y Medioambientales

Oportunidades Éticas

  1. Acceso a la Información y Educación:

    • La IA puede proporcionar acceso a recursos educativos y materiales de aprendizaje personalizados, mejorando la educación y reduciendo las brechas de conocimiento.

  2. Salud y Medicina:

    • La IA puede ayudar en el diagnóstico temprano de enfermedades, el desarrollo de tratamientos personalizados y la gestión de registros médicos, mejorando la calidad y eficiencia de la atención sanitaria.

  3. Inclusión y Accesibilidad:

    • Tecnologías basadas en IA, como asistentes de voz y aplicaciones de reconocimiento de voz, pueden ayudar a personas con discapacidades a acceder a servicios y comunicarse más fácilmente.

  4. Seguridad Pública:

    • La IA puede mejorar la seguridad mediante sistemas de vigilancia avanzados, detección de fraudes y análisis predictivo para prevenir delitos y accidentes.

Oportunidades Medioambientales

  1. Gestión de Recursos Naturales:

    • La IA puede optimizar el uso de recursos naturales, como el agua y la energía, mediante sistemas de gestión inteligente que reducen el desperdicio y aumentan la eficiencia.

  2. Agricultura de Precisión:

    • La IA puede mejorar la agricultura mediante el análisis de datos para optimizar el uso de fertilizantes y pesticidas, mejorar el rendimiento de los cultivos y reducir el impacto ambiental.

  3. Transporte Sostenible:

    • La IA puede contribuir al desarrollo de sistemas de transporte más eficientes, como vehículos autónomos y rutas de tráfico optimizadas, reduciendo las emisiones de carbono y mejorando la movilidad urbana.

  4. Monitorización Ambiental:

    • La IA puede ayudar en la monitorización y predicción de fenómenos ambientales, como el cambio climático, la deforestación y la calidad del aire, facilitando la toma de decisiones informadas para la protección del medio ambiente.

Amenazas Éticas y Medioambientales

Amenazas Éticas

  1. Privacidad y Seguridad de los Datos:

    • El uso de la IA implica la recopilación y análisis de grandes cantidades de datos, lo que puede llevar a violaciones de la privacidad y problemas de seguridad si no se manejan adecuadamente.

  2. Desigualdades y Discriminación:

    • Los algoritmos de IA pueden perpetuar y amplificar sesgos existentes en los datos, lo que puede resultar en discriminación en áreas como el empleo, la justicia y el acceso a servicios.

  3. Desplazamiento Laboral:

    • La automatización impulsada por la IA puede llevar a la pérdida de empleos en sectores específicos, afectando negativamente a los trabajadores y aumentando la desigualdad económica.

  4. Responsabilidad y Transparencia:

    • La toma de decisiones automatizada puede dificultar la atribución de responsabilidad en caso de errores o resultados negativos, y la falta de transparencia en los algoritmos puede socavar la confianza pública.

Amenazas Medioambientales

  1. Consumo de Energía:

    • Los centros de datos y los procesos de entrenamiento de modelos de IA requieren grandes cantidades de energía, lo que puede contribuir a las emisiones de carbono y al agotamiento de recursos naturales.

  2. E-Waste (Desechos Electrónicos):

    • La rápida obsolescencia de los dispositivos y tecnologías utilizados en la IA puede aumentar la cantidad de desechos electrónicos, que son difíciles de gestionar y pueden ser perjudiciales para el medio ambiente.

  3. Impacto en la Biodiversidad:

    • El uso de IA en la explotación de recursos naturales, como la minería y la pesca, puede tener un impacto negativo en la biodiversidad y los ecosistemas si no se regula adecuadamente.

Estrategias para Mitigar las Amenazas

  1. Políticas de Privacidad y Regulación de Datos:

    • Implementar y hacer cumplir políticas robustas de privacidad y seguridad de datos para proteger la información personal y garantizar el uso ético de los datos.

  2. Desarrollo Responsable de IA:

    • Fomentar prácticas de desarrollo de IA que prioricen la equidad, la transparencia y la inclusión, asegurando que los algoritmos sean auditables y libres de sesgos.

  3. Educación y Recapacitación Laboral:

    • Invertir en programas de educación y recapacitación para los trabajadores afectados por la automatización, ayudándoles a adquirir nuevas habilidades y adaptarse a la evolución del mercado laboral.

  4. Eficiencia Energética y Energías Renovables:

    • Promover el uso de energías renovables y tecnologías de eficiencia energética en los centros de datos y procesos de IA para reducir el impacto ambiental.

  5. Gestión de Desechos Electrónicos:

    • Desarrollar e implementar sistemas efectivos de gestión de desechos electrónicos, incluyendo programas de reciclaje y reutilización.

  6. Regulación y Supervisión Ambiental:

    • Establecer regulaciones claras y mecanismos de supervisión para asegurar que el uso de la IA en la explotación de recursos naturales no comprometa la biodiversidad y los ecosistemas.

Al aprovechar las oportunidades y mitigar las amenazas asociadas con la IA, podemos asegurar que esta tecnología se utilice de manera ética y sostenible para el beneficio de la sociedad y el medio ambiente.

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Impactos ambientales positivos y negativos de la IA

Impactos positivos

Mitigación del cambio climático: la IA se está aprovechando para combatir el cambio climático mejorando el seguimiento de los cambios ambientales. Por ejemplo, la IA ayuda a detectar la deforestación ilegal, predecir y gestionar los incendios forestales y rastrear la biodiversidad mediante imágenes satelitales y análisis de datos. Además, la IA ayuda a pronosticar desastres naturales, lo que permite evacuaciones oportunas y reduce los daños.


Optimización de la energía renovable: la IA mejora la eficiencia de las fuentes de energía renovable, como la eólica y la solar. Ayuda a predecir la producción de energía, optimizar el rendimiento y agilizar el mantenimiento. Por ejemplo, GE Renewable Energy utiliza la IA para predecir las condiciones del viento y ajustar las operaciones de las turbinas en consecuencia, lo que aumenta la producción y la eficiencia energética.


Gestión eficiente de los recursos: la IA contribuye a la agricultura sostenible mediante el análisis de los datos del suelo, la previsión del rendimiento de los cultivos y la detección de brotes de plagas. Esto permite a los agricultores maximizar la producción de cultivos y minimizar el uso de fertilizantes y pesticidas. Además, los robots guiados por IA mejoran los procesos de reciclaje al clasificar de manera eficiente los materiales reciclables, lo que promueve una economía circular .


Monitoreo ambiental: las plataformas impulsadas por IA como la Sala de Situación Ambiental Mundial (WESR) del PNUMA agregan y analizan datos sobre factores como las concentraciones de CO2 y el aumento del nivel del mar, lo que proporciona un análisis en tiempo real para informar las políticas y acciones ambientales (PNUMA - Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente).


Impactos negativos

Alto consumo de energía: el desarrollo y el funcionamiento de grandes modelos de IA requieren una potencia informática sustancial, lo que genera un alto consumo de energía y emisiones de CO2. Por ejemplo, los modelos de entrenamiento como GPT-3 consumen cantidades significativas de electricidad y agua, lo que contribuye a la degradación ambiental. Los centros de datos que respaldan la IA también generan emisiones considerables y sus procesos de enfriamiento a menudo utilizan grandes volúmenes de agua.


Agotamiento de recursos: el rápido crecimiento de la tecnología de IA aumenta la demanda de componentes electrónicos, lo que agrava el agotamiento de los recursos naturales. Esto se combina con el costo ambiental de la fabricación y eliminación de dispositivos electrónicos.


Potencial de desinformación climática: la IA tiene el potencial de difundir información errónea relacionada con el clima, incluidas las falsificaciones profundas, que pueden engañar a la opinión pública y obstaculizar la acción climática efectiva. Además, la publicidad dirigida impulsada por la IA puede promover comportamientos de consumo no sostenibles, como la moda rápida, lo que lleva a un mayor desperdicio y uso de recursos.


Impacto en las comunidades marginadas: el aumento de las emisiones de las tecnologías de IA puede afectar desproporcionadamente a las comunidades históricamente marginadas que viven en áreas muy contaminadas, lo que exacerba los riesgos para la salud asociados con la contaminación.


Consideraciones éticas

Las implicaciones éticas del impacto ambiental de la IA giran en torno al equilibrio de los avances tecnológicos con las prácticas sostenibles. Existe la necesidad de transparencia y rendición de cuentas en el desarrollo de la IA para garantizar que se minimicen los impactos ambientales. Las políticas y los marcos, como las evaluaciones del ciclo de vida y las evaluaciones de costo-beneficio, son esenciales para cuantificar y gestionar los costos ambientales de la IA (MIT Climate & Sustainability Consortium). Además, fomentar la colaboración entre las distintas partes interesadas, incluidos los responsables de las políticas, las entidades corporativas y la sociedad civil, es crucial para promover un crecimiento responsable de la IA que se alinee con los objetivos de sostenibilidad (MIT Climate & Sustainability Consortium).


Al gestionar y mitigar cuidadosamente los impactos negativos y aprovechar el potencial de la IA para los beneficios ambientales, podemos garantizar que el desarrollo de la IA avance de una manera ambiental y éticamente responsable.


Bloque 2_continuación: Impacto de la inteligencia artificial en el empleo, la economía y el medio ambiente

Impacto de la inteligencia artificial en el empleo, la economía y el medio ambiente

 Empleo


 Impacto

1. **Desplazamiento de puestos de trabajo**: la IA y la automatización pueden desplazar a los trabajadores, especialmente en sectores como la fabricación, el comercio minorista y la atención al cliente. Las tareas rutinarias y repetitivas son las que corren mayor riesgo de automatización.

2. **Creación de puestos de trabajo**: por el contrario, la IA puede crear nuevas oportunidades laborales en el desarrollo de IA, el análisis de datos y el mantenimiento de IA. Existe una creciente demanda de habilidades en IA, aprendizaje automático y ciencia de datos.

3. **Brecha de habilidades**: el cambio hacia tareas impulsadas por la IA requiere nuevos conjuntos de habilidades, de las que muchos trabajadores actuales pueden carecer. Esta brecha de habilidades puede conducir a un mayor desempleo y desigualdad si no se aborda adecuadamente.


 Soluciones

1. **Programas de reciclaje y mejora de las habilidades**: los gobiernos y las empresas deben invertir en programas de aprendizaje continuo para reciclar a los trabajadores cuyos trabajos están en riesgo. Esto incluye asociaciones con instituciones educativas y plataformas de aprendizaje en línea.

2. **Apoyo a la transición laboral**: proporcionar sistemas de apoyo sólidos para los trabajadores que pasan a nuevos roles, incluidos asesoramiento profesional, asistencia financiera y servicios de colocación laboral.

3. **Promoción del aprendizaje permanente**: fomentar una cultura de aprendizaje permanente para ayudar a los trabajadores a adaptarse a los requisitos laborales cambiantes y a las nuevas tecnologías.

Economía


Impacto

1. **Mayor productividad**: la IA puede mejorar significativamente la productividad al automatizar tareas rutinarias y optimizar procesos complejos. Esto puede conducir al crecimiento económico y a ganancias de eficiencia en varios sectores.

2. **Desigualdad económica**: existe el riesgo de que la IA pueda exacerbar la desigualdad económica si los beneficios de las ganancias de productividad impulsadas por la IA no se distribuyen ampliamente. Los trabajadores altamente calificados y los propietarios de capital tienen más probabilidades de beneficiarse, mientras que los trabajadores poco calificados pueden quedar rezagados.

3. **Disrupción del mercado**: la IA puede alterar los modelos de negocio existentes, lo que lleva a cambios en el dominio del mercado. Las empresas que no se adapten pueden verse expulsadas del mercado, mientras que las primeras en adoptar la IA pueden obtener importantes ventajas competitivas.


Soluciones

1. **Políticas de crecimiento inclusivo**: Implementar políticas para garantizar que los beneficios económicos de la IA se compartan ampliamente. Esto incluye impuestos progresivos y programas de bienestar social para apoyar a quienes se ven afectados negativamente por los cambios impulsados ​​por la IA.

2. **Apoyo a la innovación**: Fomentar la innovación a través de subvenciones, subsidios e incentivos fiscales para la investigación y el desarrollo de la IA. Esto puede estimular el crecimiento económico y crear nuevas industrias.

3. **Regulación e IA ética**: Desarrollar marcos regulatorios para garantizar que la IA se desarrolle e implemente de manera ética, teniendo en cuenta la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas.

Medio ambiente natural


Impacto

1. **Consumo de energía**: las tecnologías de IA, especialmente los modelos a gran escala, consumen cantidades significativas de energía, lo que contribuye a las emisiones de carbono y la degradación ambiental.

2. **Agotamiento de recursos**: la producción y eliminación de hardware de IA puede provocar el agotamiento de los recursos naturales y aumentar los desechos electrónicos.

3. **Monitoreo ambiental**: en el lado positivo, la IA puede mejorar el monitoreo y la gestión ambiental, lo que ayuda a abordar problemas como el cambio climático, la deforestación y la conservación de la vida silvestre.

Soluciones

1. **Iniciativas de IA ecológica**: desarrollar y promover tecnologías de IA que sean energéticamente eficientes y tengan un menor impacto ambiental. Esto incluye la optimización de algoritmos para reducir el consumo de energía y el uso de fuentes de energía renovables para los centros de datos.

2. **Gestión de desechos electrónicos**: implementar prácticas sólidas de gestión de desechos electrónicos, incluido el reciclaje y la reutilización de hardware antiguo. Alentar a los fabricantes a diseñar productos con una vida útil más larga y una reciclabilidad más sencilla.

3. **Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)**: Alinear el desarrollo de la IA con los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas para garantizar que la IA contribuya a las prácticas ambientales sostenibles y a la conservación de la biodiversidad.


 Resumen

El impacto de la IA en el empleo, la economía y el medio ambiente natural presenta oportunidades y desafíos. Al abordar de manera proactiva estos desafíos a través de políticas e iniciativas específicas, podemos maximizar los beneficios de la IA y, al mismo tiempo, mitigar sus posibles consecuencias negativas.


- **Empleo**: Invertir en programas de capacitación y perfeccionamiento, apoyar las transiciones laborales y promover el aprendizaje permanente.

- **Economía**: Garantizar un crecimiento inclusivo, apoyar la innovación y regular el desarrollo de la IA para garantizar prácticas éticas.

- **Medio ambiente**: Promover la IA energéticamente eficiente, implementar una gestión eficaz de los desechos electrónicos y alinear la IA con los objetivos de desarrollo sostenible.

Al adoptar estas soluciones, podemos aprovechar el poder de la IA para impulsar un cambio positivo y, al mismo tiempo, protegernos de sus riesgos.

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