Por: María Alejandra del Río.
Although we live in an age we call modern and scientific in a contradictory way, mankind still believes in magic recipes and extrasensorial solutions to explain different situations of daily life, putting aside all that rational knowledge of the humanity has been so proud.
A pesar de que vivimos en una época a la que llamamos moderna y científica, de manera contradictoria, la humanidad sigue creyendo en fórmulas mágicas y en soluciones extrasensoriales para explicar diferentes situaciones de la vida cotidiana, dejando de lado todo ese conocimiento racional del que se ha sentido tan orgullosa.
Este es un mundo en el que el funcionamiento del universo se entiende mejor que en ninguna otra época, la sociedad actual tiene mayores oportunidades de recibir una educación que está por encima de las de cualquier otra en la historia del mundo como lo conocemos; y sin embargo, todavía hay gran cantidad de gente culta que cree en cosas como la astrología o en que los extraterrestres, pequeñas personitas, provenientes de lejanos mundos, mundos avanzados, vendrán a la Tierra a secuestrar ganado o personas, o creen también que existen cristales que irradian energías mágicas y curativas o que pueden ejercerse influencias mágicas usando los electrodomésticos. Todas estas creencias las defienden sin tener alguna prueba que las apoye o con argumentaciones engañosas, y algunos creen que la ciencia no tiene nada que ver con el Ser humano y que por ello no debería intervenir en la vida y su desarrollo.
Esas creencias sin razón las analiza Carl Sagan en su libro “El mundo y sus demonios”, más específicamente en capítulo 6 llamado “Alucinaciones”. Permitiéndonos identificar qué es lo cierto y qué es lo falso o engañoso o hasta qué punto estamos tan necesitados de esta realidad ficticia e irracional, que nosotros mismos nos creemos las historias fantásticas que inventamos y las hacemos creer como verdaderas.
No se trata de atacar a quienes tienen esas creencias, que al fin y al cabo no son más que “Ilusiones” que se convierten en alucinaciones, las cuales reconoce como parte importante de la naturaleza humana, pero no por ello son reales. Por eso es que según lo que se plantea en este capítulo, negar a la ciencia puede ser peligroso, porque limita la comprensión que tenemos del mundo e impide tomar decisiones reales para arreglar problemas reales.
El autor hace dos preguntas bastante interesantes al final del capítulo, dice: “¿Por qué tanta gente declara hoy en día esa serie particular de alucinaciones? ¿Por qué seres pequeños y sombríos platillos volantes y experimentos sexuales?” Y es eso justamente lo que viene cuestionando todo el tiempo, ¿Qué sentido tiene “inventar” todo eso dentro de nuestras cabezas?, ¿Qué sentido tiene “creerse” aquello que jamás existió?; al citar los diferentes ejemplos de personas que dijeron ser “abducidas” por extraterrestres, demuestra lo maravilloso que es el funcionamiento del cerebro humano, pues es capaz de tomar pequeños pedazos de diferentes experiencias y crear toda una aventura de secuestro extraterrestre; pero lo más significativo es cómo demuestra que a través de la lógica y la racionalidad se pueden derribar todas esas historias acerca de seres de otros mundos que vienen a “supervisar” y dar consejos sobre cómo vivir mejor o incluso a amenazar la existencia de la humanidad en la Tierra.
Finalmente, si bien se debe reconocer que las alucinaciones son parte de la formación inicial del ser humano, de la sociedad, también hay que comprender que es una etapa que el hombre debe superar por el bien mismo la humanidad.
jueves, 10 de noviembre de 2011
jueves, 3 de marzo de 2011
CONCEPTOS DE ROBOTICA
ROBOT.
Un robot es una entidad virtual o mecánica artificial. En la práctica, esto es por lo general un sistema electromecánico que, por su apariencia o sus movimientos, ofrece la sensación de tener un propósito propio. La palabra robot puede referirse tanto a mecanismos físicos como a sistemas virtuales de software, aunque suele aludirse a los segundos con el término de bots.
En la clasificación final se considerara el nivel del lenguaje de programación. La clave para una aplicación efectiva de los robots para una amplia variedad de tareas, es el desarrollo de lenguajes de alto nivel. Existen muchos sistemas de programación de robots, aunque la mayoría del software más avanzado se encuentra en los laboratorios de investigación. Los sistemas de programación de robots caen dentro de tres clases:
1.Sistemas guiados, en el cual el usuario conduce el robot a través de los movimientos a ser realizados.
2.Sistemas de programación de nivel-robot, en los cuales el usuario escribe un programa de computadora al especificar el movimiento y el sensado.
Un robot es una entidad virtual o mecánica artificial. En la práctica, esto es por lo general un sistema electromecánico que, por su apariencia o sus movimientos, ofrece la sensación de tener un propósito propio. La palabra robot puede referirse tanto a mecanismos físicos como a sistemas virtuales de software, aunque suele aludirse a los segundos con el término de bots.
En la clasificación final se considerara el nivel del lenguaje de programación. La clave para una aplicación efectiva de los robots para una amplia variedad de tareas, es el desarrollo de lenguajes de alto nivel. Existen muchos sistemas de programación de robots, aunque la mayoría del software más avanzado se encuentra en los laboratorios de investigación. Los sistemas de programación de robots caen dentro de tres clases:
1.Sistemas guiados, en el cual el usuario conduce el robot a través de los movimientos a ser realizados.
2.Sistemas de programación de nivel-robot, en los cuales el usuario escribe un programa de computadora al especificar el movimiento y el sensado.
lunes, 28 de febrero de 2011
GUIA 5
EL APRENDIZAGE AUTOMATICO.
Es una rama de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos. Es, por lo tanto, un proceso de inducción del conocimiento. En muchas ocasiones el campo de actuación del Aprendizaje Automático se solapa con el de la Estadística, ya que las dos disciplinas se basan en el análisis de datos. Sin embargo, el Aprendizaje Automático se centra más en el estudio de la Complejidad Computacional de los problemas. Muchos problemas son de clase NP-hard, por lo que gran parte de la investigación realizada en Aprendizaje Automático está enfocada al diseño de soluciones factibles a esos problemas. El Aprendizaje Automático puede ser visto como un intento de automatizar algunas partes del Método Científico mediante métodos matemáticos.
INGENIERIA DEL CONOCIMENTO.
El trabajo de los ingenieros del conocimiento consiste en extraer el conocimiento de los expertos humanos en un determinado área, y en codificar dicho conocimiento de manera que pueda ser procesado por un sistema.
El problema es que el ingeniero del conocimiento no es un experto en el campo que intenta modelar, mientras que el experto en el tema no tiene experiencia modelando su conocimiento (basado en la heurística) de forma que pueda ser representado de forma genérica en un sistema.
La ingeniería del conocimiento engloba a los científicos, tecnología y metodología necesarios para procesar el conocimiento. Su objetivo es extraer, articular e informatizar el conocimiento de un experto.
LOGICA DIFUSA.
Es aquella disciplina moderna que forma parte de la Inteligencia Artificial y cuyo fin es el diseño y desarrollo de Sistemas Expertos (o Sistemas Basados en el Conocimiento SS.BB.CC). Para ello, se apoya en metodologías instruccionales y en las ciencias de la computación y de las tecnologías de la información, intentando representar el conocimiento y razonamiento humanos en un determinado dominio, dentro de un sistema artificial.
La lógica difusa o lógica heurística se basa en lo relativo de lo observado. Este tipo de lógica toma dos valores aleatorios, pero contextualizados y referidos entre sí. Así, por ejemplo, una persona que mida 2 metros es claramente una persona alta, si previamente se ha tomado el valor de persona baja y se ha establecido en 1 metro. Ambos valores están contextualizados a personas y referidos a una medida métrica lineal.
la lógica difusa se adapta mejor al mundo real en el que vivimos, e incluso puede comprender y funcionar con nuestras expresiones, del tipo "hace mucho calor", "no es muy alto", "el ritmo del corazón está un poco acelerado", etc.
La clave de esta adaptación al lenguaje, se basa en comprender los cuantificadores de nuestro lenguaje (en los ejemplos de arriba "mucho", "muy" y "un poco").
En la teoría de conjuntos difusos se definen también las operaciones de unión, intersección, diferencia, negación o complemento, y otras operaciones sobre conjuntos en los que se basa esta lógica.
Para cada conjunto difuso, existe asociada una función de pertenencia para sus elementos, que indican en qué medida el elemento forma parte de ese conjunto difuso. Las formas de las funciones de pertenencia más típicas son trapezoidales, lineales y curvas.
REDES NEURONALES ARTIFICIALES.
Las redes de neuronas artificiales son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida. En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales.
SISTEMAS REACTIVOS.
Los sistemas reactivos, a diferencia de los puramente transformacionales, mantienen una continua interacción con su entorno, respondiendo ante los estímulos externos en función de su estado interno. Esto causa que su comportamiento sea complejo de analizar y muy sujeto a errores. Muchos de estos errores pueden causar problemas de seguridad, por lo que a menudo los sistemas reactivos son también sistemas críticos.
Entre los formalismos utilizados para especificación de sistemas en tiempo real y sistemas reactivos destacan los métodos estructurados. Son métodos operacionales que tienen amplia difusión en la industria por ser gráficos, fáciles de aprender, de utilizar y de revisar. Sin embargo, al no ser métodos formales, no existe, en general la posibilidad de analizar propiedades tan importantes como pueden ser las de seguridad.
SISTEMA MULTI-AGENTE.
El dominio del sistema multiagente o de inteligencia artificialdistribuida es una ciencia y una técnica que trata con los sistemas de inteligencia artificial en red.
El bloque fundamental de construcción de un sistema multiagente, como es de esperarse, son los agentes.
Aunque no existe una definición formal y precisa de lo que es un agente, éstos son por lo general vistos como entidades inteligentes, equivalentes en términos computacionales a unproceso del sistema operativo, que existen dentro de cierto contexto o ambiente, y que se pueden comunicar a través de un mecanismo de comunicación inter-proceso, usualmente un sistema de red, utilizando protocolos de comunicación.
En cierto modo, un sistema multiagente es un sistema distribuido en el cual los nodos o elementos son sistemas de inteligencia artificial, o bien un sistema distribuido donde la conducta combinada de dichos elementos produce un resultado en conjunto inteligente.
SISTEMA BASADO EN REGLAS.
Los sistemas basados en reglas trabajan mediante la aplicación de reglas, comparación de resultados y aplicación de las nuevas reglas basadas en situación modificada. También pueden trabajar por inferencia lógica dirigida, bien empezando con una evidencia inicial en una determinada situación y dirigiéndose hacia la obtención de una solución, o bien con hipótesis sobre las posibles soluciones y volviendo hacia atrás para encontrar una evidencia existente (o una deducción de una evidencia existente) que apoye una hipótesis en particular.
El Razonamiento basado en casos es el proceso de solucionar nuevos problemas basándose en las soluciones de problemas anteriores. Un mecánico de automóviles que repara un motor porque recordó que otro auto presentaba los mismos síntomas está usando razonamiento basado en casos. Un abogado que apela a precedentes legales para defender alguna causa está usando razonamiento basado en casos. También un ingeniero cuando copia elementos de la naturaleza, está tratando a esta como una “base de datos de soluciones”. El Razonamiento basado en casos es una manera de razonar haciendo analogías. Se ha argumentado que el razonamiento basado en casos no sólo es un método poderoso para el razonamiento de computadoras, sino que es usado por las personas para solucionar problemas cotidianos. Más radicalmente se ha sostenido que todo razonamiento es basado en casos porque está basado en la experiencia previa.
RAZONAMIENTO BASADO EN CASOS.
El Razonamiento basado en casos es el proceso de solucionar nuevos problemas basándose en las soluciones de problemas anteriores. Un mecánico de automóviles que repara un motor porque recordó que otro auto presentaba los mismos síntomas está usandorazonamiento basado en casos. Un abogado que apela a precedentes legales para defender alguna causa está usando razonamiento basado en casos. También un ingeniero cuando copia elementos de la naturaleza, está tratando a esta como una “base de datos de soluciones”. ElRazonamiento basado en casos es una manera de razonar haciendo analogías. Se ha argumentado que el razonamiento basado en casos no sólo es un método poderoso para el razonamiento de computadoras, sino que es usado por las personas para solucionar problemas cotidianos. Más radicalmente se ha sostenido que todo razonamiento es basado en casos porque está basado en la experiencia previa.
SISTEMAS EXPERTOS.
Los sistemas expertos son llamados así porque emulan el comportamiento 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 así lugar a una mejora de la productividad del experto.
Es una aplicación informática capaz de solucionar un conjunto de problemas que exigen un gran conocimiento sobre un determinado tema. 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 (no necesariamente tiene que ser de inteligencia artificial). 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).
REDES BAYESIANAS.
Una red bayesiana, o red de creencia, es un modelo probabilísticomultivariado que relaciona un conjunto de variables aleatorias mediante un grafo dirigido que indica explícitamente influencia causal. Gracias a su motor de actualización de probabilidades, elTeorema de Bayes, las redes bayesianas son una herramienta extremadamente útil en la estimación de probabilidades ante nuevas evidencias.
Una red bayesiana es un tipo de red causal. Un híbrido de red bayesiana y Teoría de la Utilidad es un diagrama de influencia.
VIDA ARTIFICIAL.
La vida artificial es el estudio de la vida y de los sistemas artificiales que exhiben propiedades similares a los seres vivos, a través de modelos de simulación. El científico Christopher Langton fue el primero en utilizar el término a fines de la década de 1980 cuando se celebró la "Primera Conferencia Internacional de la Síntesis y Simulación de Sistemas Vivientes" (también conocido como Vida Artificial I) en Laboratorio Nacional de Los Álamos en 1987.
El área de vida artificial es un punto de encuentro para gente de otras áreas más tradicionales como lingüística, física, matemáticas,filosofía,psicología, ciencias de la computación, biología, antropología y sociología en las que sería inusual que se discutieran enfoques teóricos y computacionales. Como área, tiene una historia controvertida; John Maynard Smith criticó ciertos trabajos de vida artificial en1995calificándolos de "ciencia sin hechos", y generalmente no ha recibido mucha atención de parte de biólogos. Sin embargo, la reciente publicación de artículos sobre vida artificial en revistas de amplia difusión,1 como Science y Nature son evidencia de que las técnicas de vida artificial son cada vez más aceptadas por los científicos, al menos como un método de estudio de la evolución.
ESTRATEGIAS EVOLUTIVAS.
En informática, las estrategias evolutivas son métodos computacionales que trabajan con una población de individuos que pertenecen al dominio de los números reales, que mediante los procesos de mutación y de recombinación evolucionan para alcanzar el óptimo de la función objetivo.
Cada individuo de la población es un posible óptimo de la función objetivo; la representación de cada individuo de la población consta de 2 tipos de variables: las variables objeto y las variables estratégicas. Las variables objeto son los posibles valores que hacen que la función objetivo alcance el óptimo global y las variables estratégicas son los parámetros mediante los que se gobierna el proceso evolutivo o, en otras palabras, las variables estratégicas indican de qué manera las variables objeto son afectadas por la mutación.
Haciendo una analogía más precisa, el genotipo en las estrategias evolutivas es el conjunto formado por las variables objeto y las variables estratégicas. Y el fenotipo son las variables objeto, ya que conforme se da la variación de éstas, se percibe un mejor o peor desempeño del individuo.
ALGORITMOS GENÉTICOS.
Los algoritmos genéticos establecen una analogía entre el conjunto de soluciones de un problema, llamado fenotipo, y el conjunto de individuos de una población natural, codificando la información de cada solución en una cadena, generalmente binaria, llamada cromosoma. Los símbolos que forman la cadena son llamados los genes. Cuando la representación de los cromosomas se hace con cadenas de dígitos binarios se le conoce como genotipo. Los cromosomas evolucionan a través de iteraciones, llamadas generaciones. En cada generación, los cromosomas son evaluados usando alguna medida de aptitud. Las siguientes generaciones (nuevos cromosomas), llamada descendencia, se forman utilizando dos operadores genéticos, de sobre cruzamiento y de mutación.
Son llamados así porque se inspiran en la evolución biológica y su base genético-molecular. Estos algoritmos hacen evolucionar una población de individuos sometiéndola a acciones aleatorias semejantes a las que actúan en la evolución biológica(mutaciones y recombinaciones genéticas), así como también a una Selección de acuerdo con algún criterio, en función del cual se decide cuáles son los individuos más adaptados, que sobreviven, y cuáles los menos aptos, que son descartados. También es denominado algoritmos evolutivos, e incluye las estrategias evolutivas, la programación evolutiva y la programación genética.
TÉCNICAS DE REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO.
La representación del conocimiento se utiliza para la clasificación en bibliotecas y para procesar conceptos en un sistema de información. En el área de la inteligencia artificial, la resolución de problemas puede ser simplificada con la elección apropiada de representación del conocimiento.
Si bien representar el conocimiento de una manera hace la solución más simple, elegir una representación inadecuada puede hacer que la solución sea difícil. Una analogía es hacer cálculos con números arábigos o con números romanos. Dentro de las técnicas de representación del conocimiento tenemos: reglas, marcos, redes semánticas, entre otras. Asimismo, no se conoce una representación que pueda servir para cualquier propósito.
REDES SEMÁNTICAS.
Una red semántica o esquema de representación en Red es una forma de representación de conocimiento lingüístico en la que los conceptos y sus interrelaciones se representan mediante un grafo. En caso de que no existan ciclos, estas redes pueden ser visualizadas como árboles. Las redes semánticas son usadas, entre otras cosas, para representar mapas conceptuales y mentales.
En un grafo o red semántica los elementos semánticos se representan por nodos. Dos elementos semánticos entre los que se admite se da la relación semántica que representa la red, estarán unidos mediante una línea, flecha o enlace o arista. Cierto tipo de relaciones no simétricas requieren grafos dirigidos que usan flechas en lugar de líneas.
FRAMES.
Se denomina frame en inglés, a un fotograma o cuadro, una imagenparticular dentro de una sucesión de imágenes que componen una animación. La continua sucesión de estos fotogramas producen a lavista la sensación de movimiento, fenómeno dado por las pequeñas diferencias que hay entre cada uno de ellos.
La frecuencia es el número de fotogramas por segundo que se necesitan para crear movimiento.
VISIÓN ARTIFICIAL.
La Visión artificial, también conocida como Visión por Computador oVisión técnica, es un subcampo de la inteligencia artificial. El propósito de la visión artificial es programar un computador para que "entienda" una escena o las características de una imagen.
Los objetivos típicos de la visión artificial incluyen:
La detección, segmentación, localización y reconocimiento de ciertos objetos en imágenes (por ejemplo, caras humanas).
La evaluación de los resultados (ej.: segmentación, registro).
Registro de diferentes imágenes de una misma escena u objeto, i.e., hacer concordar un mismo objeto en diversas imágenes.
Seguimiento de un objeto en una secuencia de imágenes.
Mapa o de una escena para generar un modelo tridimensional de la escena; tal modelo podría ser usado por un robot para navegar por la escena.
Estimación de las posturas tridimensionales de humanos.
Búsqueda de imágenes digitales por su contenido.
Es una rama de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos. Es, por lo tanto, un proceso de inducción del conocimiento. En muchas ocasiones el campo de actuación del Aprendizaje Automático se solapa con el de la Estadística, ya que las dos disciplinas se basan en el análisis de datos. Sin embargo, el Aprendizaje Automático se centra más en el estudio de la Complejidad Computacional de los problemas. Muchos problemas son de clase NP-hard, por lo que gran parte de la investigación realizada en Aprendizaje Automático está enfocada al diseño de soluciones factibles a esos problemas. El Aprendizaje Automático puede ser visto como un intento de automatizar algunas partes del Método Científico mediante métodos matemáticos.
INGENIERIA DEL CONOCIMENTO.
El trabajo de los ingenieros del conocimiento consiste en extraer el conocimiento de los expertos humanos en un determinado área, y en codificar dicho conocimiento de manera que pueda ser procesado por un sistema.
El problema es que el ingeniero del conocimiento no es un experto en el campo que intenta modelar, mientras que el experto en el tema no tiene experiencia modelando su conocimiento (basado en la heurística) de forma que pueda ser representado de forma genérica en un sistema.
La ingeniería del conocimiento engloba a los científicos, tecnología y metodología necesarios para procesar el conocimiento. Su objetivo es extraer, articular e informatizar el conocimiento de un experto.
LOGICA DIFUSA.
Es aquella disciplina moderna que forma parte de la Inteligencia Artificial y cuyo fin es el diseño y desarrollo de Sistemas Expertos (o Sistemas Basados en el Conocimiento SS.BB.CC). Para ello, se apoya en metodologías instruccionales y en las ciencias de la computación y de las tecnologías de la información, intentando representar el conocimiento y razonamiento humanos en un determinado dominio, dentro de un sistema artificial.
La lógica difusa o lógica heurística se basa en lo relativo de lo observado. Este tipo de lógica toma dos valores aleatorios, pero contextualizados y referidos entre sí. Así, por ejemplo, una persona que mida 2 metros es claramente una persona alta, si previamente se ha tomado el valor de persona baja y se ha establecido en 1 metro. Ambos valores están contextualizados a personas y referidos a una medida métrica lineal.
la lógica difusa se adapta mejor al mundo real en el que vivimos, e incluso puede comprender y funcionar con nuestras expresiones, del tipo "hace mucho calor", "no es muy alto", "el ritmo del corazón está un poco acelerado", etc.
La clave de esta adaptación al lenguaje, se basa en comprender los cuantificadores de nuestro lenguaje (en los ejemplos de arriba "mucho", "muy" y "un poco").
En la teoría de conjuntos difusos se definen también las operaciones de unión, intersección, diferencia, negación o complemento, y otras operaciones sobre conjuntos en los que se basa esta lógica.
Para cada conjunto difuso, existe asociada una función de pertenencia para sus elementos, que indican en qué medida el elemento forma parte de ese conjunto difuso. Las formas de las funciones de pertenencia más típicas son trapezoidales, lineales y curvas.
REDES NEURONALES ARTIFICIALES.
Las redes de neuronas artificiales son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida. En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales.
SISTEMAS REACTIVOS.
Los sistemas reactivos, a diferencia de los puramente transformacionales, mantienen una continua interacción con su entorno, respondiendo ante los estímulos externos en función de su estado interno. Esto causa que su comportamiento sea complejo de analizar y muy sujeto a errores. Muchos de estos errores pueden causar problemas de seguridad, por lo que a menudo los sistemas reactivos son también sistemas críticos.
Entre los formalismos utilizados para especificación de sistemas en tiempo real y sistemas reactivos destacan los métodos estructurados. Son métodos operacionales que tienen amplia difusión en la industria por ser gráficos, fáciles de aprender, de utilizar y de revisar. Sin embargo, al no ser métodos formales, no existe, en general la posibilidad de analizar propiedades tan importantes como pueden ser las de seguridad.
SISTEMA MULTI-AGENTE.
El dominio del sistema multiagente o de inteligencia artificialdistribuida es una ciencia y una técnica que trata con los sistemas de inteligencia artificial en red.
El bloque fundamental de construcción de un sistema multiagente, como es de esperarse, son los agentes.
Aunque no existe una definición formal y precisa de lo que es un agente, éstos son por lo general vistos como entidades inteligentes, equivalentes en términos computacionales a unproceso del sistema operativo, que existen dentro de cierto contexto o ambiente, y que se pueden comunicar a través de un mecanismo de comunicación inter-proceso, usualmente un sistema de red, utilizando protocolos de comunicación.
En cierto modo, un sistema multiagente es un sistema distribuido en el cual los nodos o elementos son sistemas de inteligencia artificial, o bien un sistema distribuido donde la conducta combinada de dichos elementos produce un resultado en conjunto inteligente.
SISTEMA BASADO EN REGLAS.
Los sistemas basados en reglas trabajan mediante la aplicación de reglas, comparación de resultados y aplicación de las nuevas reglas basadas en situación modificada. También pueden trabajar por inferencia lógica dirigida, bien empezando con una evidencia inicial en una determinada situación y dirigiéndose hacia la obtención de una solución, o bien con hipótesis sobre las posibles soluciones y volviendo hacia atrás para encontrar una evidencia existente (o una deducción de una evidencia existente) que apoye una hipótesis en particular.
El Razonamiento basado en casos es el proceso de solucionar nuevos problemas basándose en las soluciones de problemas anteriores. Un mecánico de automóviles que repara un motor porque recordó que otro auto presentaba los mismos síntomas está usando razonamiento basado en casos. Un abogado que apela a precedentes legales para defender alguna causa está usando razonamiento basado en casos. También un ingeniero cuando copia elementos de la naturaleza, está tratando a esta como una “base de datos de soluciones”. El Razonamiento basado en casos es una manera de razonar haciendo analogías. Se ha argumentado que el razonamiento basado en casos no sólo es un método poderoso para el razonamiento de computadoras, sino que es usado por las personas para solucionar problemas cotidianos. Más radicalmente se ha sostenido que todo razonamiento es basado en casos porque está basado en la experiencia previa.
RAZONAMIENTO BASADO EN CASOS.
El Razonamiento basado en casos es el proceso de solucionar nuevos problemas basándose en las soluciones de problemas anteriores. Un mecánico de automóviles que repara un motor porque recordó que otro auto presentaba los mismos síntomas está usandorazonamiento basado en casos. Un abogado que apela a precedentes legales para defender alguna causa está usando razonamiento basado en casos. También un ingeniero cuando copia elementos de la naturaleza, está tratando a esta como una “base de datos de soluciones”. ElRazonamiento basado en casos es una manera de razonar haciendo analogías. Se ha argumentado que el razonamiento basado en casos no sólo es un método poderoso para el razonamiento de computadoras, sino que es usado por las personas para solucionar problemas cotidianos. Más radicalmente se ha sostenido que todo razonamiento es basado en casos porque está basado en la experiencia previa.
SISTEMAS EXPERTOS.
Los sistemas expertos son llamados así porque emulan el comportamiento 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 así lugar a una mejora de la productividad del experto.
Es una aplicación informática capaz de solucionar un conjunto de problemas que exigen un gran conocimiento sobre un determinado tema. 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 (no necesariamente tiene que ser de inteligencia artificial). 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).
REDES BAYESIANAS.
Una red bayesiana, o red de creencia, es un modelo probabilísticomultivariado que relaciona un conjunto de variables aleatorias mediante un grafo dirigido que indica explícitamente influencia causal. Gracias a su motor de actualización de probabilidades, elTeorema de Bayes, las redes bayesianas son una herramienta extremadamente útil en la estimación de probabilidades ante nuevas evidencias.
Una red bayesiana es un tipo de red causal. Un híbrido de red bayesiana y Teoría de la Utilidad es un diagrama de influencia.
VIDA ARTIFICIAL.
La vida artificial es el estudio de la vida y de los sistemas artificiales que exhiben propiedades similares a los seres vivos, a través de modelos de simulación. El científico Christopher Langton fue el primero en utilizar el término a fines de la década de 1980 cuando se celebró la "Primera Conferencia Internacional de la Síntesis y Simulación de Sistemas Vivientes" (también conocido como Vida Artificial I) en Laboratorio Nacional de Los Álamos en 1987.
El área de vida artificial es un punto de encuentro para gente de otras áreas más tradicionales como lingüística, física, matemáticas,filosofía,psicología, ciencias de la computación, biología, antropología y sociología en las que sería inusual que se discutieran enfoques teóricos y computacionales. Como área, tiene una historia controvertida; John Maynard Smith criticó ciertos trabajos de vida artificial en1995calificándolos de "ciencia sin hechos", y generalmente no ha recibido mucha atención de parte de biólogos. Sin embargo, la reciente publicación de artículos sobre vida artificial en revistas de amplia difusión,1 como Science y Nature son evidencia de que las técnicas de vida artificial son cada vez más aceptadas por los científicos, al menos como un método de estudio de la evolución.
ESTRATEGIAS EVOLUTIVAS.
En informática, las estrategias evolutivas son métodos computacionales que trabajan con una población de individuos que pertenecen al dominio de los números reales, que mediante los procesos de mutación y de recombinación evolucionan para alcanzar el óptimo de la función objetivo.
Cada individuo de la población es un posible óptimo de la función objetivo; la representación de cada individuo de la población consta de 2 tipos de variables: las variables objeto y las variables estratégicas. Las variables objeto son los posibles valores que hacen que la función objetivo alcance el óptimo global y las variables estratégicas son los parámetros mediante los que se gobierna el proceso evolutivo o, en otras palabras, las variables estratégicas indican de qué manera las variables objeto son afectadas por la mutación.
Haciendo una analogía más precisa, el genotipo en las estrategias evolutivas es el conjunto formado por las variables objeto y las variables estratégicas. Y el fenotipo son las variables objeto, ya que conforme se da la variación de éstas, se percibe un mejor o peor desempeño del individuo.
ALGORITMOS GENÉTICOS.
Los algoritmos genéticos establecen una analogía entre el conjunto de soluciones de un problema, llamado fenotipo, y el conjunto de individuos de una población natural, codificando la información de cada solución en una cadena, generalmente binaria, llamada cromosoma. Los símbolos que forman la cadena son llamados los genes. Cuando la representación de los cromosomas se hace con cadenas de dígitos binarios se le conoce como genotipo. Los cromosomas evolucionan a través de iteraciones, llamadas generaciones. En cada generación, los cromosomas son evaluados usando alguna medida de aptitud. Las siguientes generaciones (nuevos cromosomas), llamada descendencia, se forman utilizando dos operadores genéticos, de sobre cruzamiento y de mutación.
Son llamados así porque se inspiran en la evolución biológica y su base genético-molecular. Estos algoritmos hacen evolucionar una población de individuos sometiéndola a acciones aleatorias semejantes a las que actúan en la evolución biológica(mutaciones y recombinaciones genéticas), así como también a una Selección de acuerdo con algún criterio, en función del cual se decide cuáles son los individuos más adaptados, que sobreviven, y cuáles los menos aptos, que son descartados. También es denominado algoritmos evolutivos, e incluye las estrategias evolutivas, la programación evolutiva y la programación genética.
TÉCNICAS DE REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO.
La representación del conocimiento se utiliza para la clasificación en bibliotecas y para procesar conceptos en un sistema de información. En el área de la inteligencia artificial, la resolución de problemas puede ser simplificada con la elección apropiada de representación del conocimiento.
Si bien representar el conocimiento de una manera hace la solución más simple, elegir una representación inadecuada puede hacer que la solución sea difícil. Una analogía es hacer cálculos con números arábigos o con números romanos. Dentro de las técnicas de representación del conocimiento tenemos: reglas, marcos, redes semánticas, entre otras. Asimismo, no se conoce una representación que pueda servir para cualquier propósito.
REDES SEMÁNTICAS.
Una red semántica o esquema de representación en Red es una forma de representación de conocimiento lingüístico en la que los conceptos y sus interrelaciones se representan mediante un grafo. En caso de que no existan ciclos, estas redes pueden ser visualizadas como árboles. Las redes semánticas son usadas, entre otras cosas, para representar mapas conceptuales y mentales.
En un grafo o red semántica los elementos semánticos se representan por nodos. Dos elementos semánticos entre los que se admite se da la relación semántica que representa la red, estarán unidos mediante una línea, flecha o enlace o arista. Cierto tipo de relaciones no simétricas requieren grafos dirigidos que usan flechas en lugar de líneas.
FRAMES.
Se denomina frame en inglés, a un fotograma o cuadro, una imagenparticular dentro de una sucesión de imágenes que componen una animación. La continua sucesión de estos fotogramas producen a lavista la sensación de movimiento, fenómeno dado por las pequeñas diferencias que hay entre cada uno de ellos.
La frecuencia es el número de fotogramas por segundo que se necesitan para crear movimiento.
VISIÓN ARTIFICIAL.
La Visión artificial, también conocida como Visión por Computador oVisión técnica, es un subcampo de la inteligencia artificial. El propósito de la visión artificial es programar un computador para que "entienda" una escena o las características de una imagen.
Los objetivos típicos de la visión artificial incluyen:
La detección, segmentación, localización y reconocimiento de ciertos objetos en imágenes (por ejemplo, caras humanas).
La evaluación de los resultados (ej.: segmentación, registro).
Registro de diferentes imágenes de una misma escena u objeto, i.e., hacer concordar un mismo objeto en diversas imágenes.
Seguimiento de un objeto en una secuencia de imágenes.
Mapa o de una escena para generar un modelo tridimensional de la escena; tal modelo podría ser usado por un robot para navegar por la escena.
Estimación de las posturas tridimensionales de humanos.
Búsqueda de imágenes digitales por su contenido.
jueves, 17 de febrero de 2011
GUIA 4
CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN: son aquellas que abarcan el estudio de las bases teóricas de la información y la computación, así como su aplicación en sistemas computacionales.
TEORÍA DE LA DECISIÓN: es una área interdisciplinaria de estudio, relacionada con casi todos los participantes en ramas de la ciencia, ingeniería principalmente la psicología del consumidor (basados en perspectivas cognitivo-conductuales). Concierne a la forma y al estudio del comportamiento y fenómenos psíquicos de aquellos que toman las decisiones (reales o ficticios), así como las condiciones por las que deben ser tomadas las decisiones óptimas.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL: la rama de las ciencias de la Computación dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos.
TEORÍA DE JUEGOS: es un área de la matemática aplicada que utiliza modelos para estudiar interacciones en estructuras formalizadas de incentivos (los llamados juegos) y llevar a cabo procesos de decisión. Sus investigadores estudian las estrategias óptimas así como el comportamiento previsto y observado de individuos en juegos. Tipos de interacción aparentemente distintos pueden, en realidad, presentar estructura de incentivo similar y, por lo tanto, se puede representar mil veces conjuntamente un mismo juego. JOSEPH WEIZENBAUM: (8 de enero de 1923 - 5 de marzo de 2008) fue profesor emérito de Informática en el Instituto Tecnológico de Massachusetts y se le considera uno de los padres de la cibernética. Nació en Berlín, Alemán de padres judíos, escapó del régimen de Hitler en 1936, emigrando con su familia a los Estados Unidos. Empezó a estudiar matemáticas en 1941, pero sus estudios fueron interrumpidos por la guerra, durante la que sirvió en el ejército. Sobre los años 50, trabajó en computación analógica, y ayudó a crear un ordenador digital para la Universidad Wayne State. En 1955 trabajó para General Electric en el primer ordenador utilizado por un banco y en 1963 entró en el Instituto Tecnológico de Massachusetts, dos años después creó allí su célebre departamento de ciencias de la computación. En 1966 publicó un aparentemente simple programa llamado ELIZA que utilizaba el procesamiento del lenguaje natural para dar la sensación de cierta empatía. El programa aplicaba reglas de concordancia de patrones a las frases de los humanos para calcular sus respuestas. Weizenbaum se sorprendió del impacto que este programa tuvo, al tomarse en serio por mucha gente que incluso llegaban a abrirle sus corazones. Esto le hizo pensar sobre las implicaciones filosóficas de laInteligencia Artificial y más adelante se convirtió en uno de sus más fervientes críticos. Su influyente libro de 1976 El Poder de las Computadoras y la Razón Humana (Computer Power and Human Reason) muestra su ambivalencia en cuanto a la tecnología introducida por la informática y afirma que cuando la Inteligencia Artificial sea posible, no deberemos dejarles tomar decisiones importantes porque los ordenadores nunca tendrán cualidades humanas como la compasión y la sabiduría al no haber crecido en el entorno emocional de una familia humana. En los últimos años había sido también reconocido como un gran pacifista por su firme oposición al uso de los ordenadores y la tecnología como armas y se contrapuso firmemente a la creación de robots-soldado. En este sentido se le considera que es a la Informática lo que Albert Einstein fue a la Física Nuclear. Llegó a ser el presidente del Consejo Científico del Intituto de Comercio electrónico de Berlin. Falleció el 5 de marzo de 2008 en Gröben, Alemania por complicaciones de cáncer
DINÁMICA DE SISTEMAS: es un enfoque para entender el comportamiento de sistemas complejos a través del tiempo. Lidia con ciclos de realimentacion interna y retrasos en los tiempos que afecta el comportamiento del sistema total.
SISTEMAS COMPLEJOS:está compuesto por varias partes interconectadas o entrelazadas cuyos vínculos crean información adicional no visible antes por el observador. Como resultado de las interacciones entre elementos, surgen propiedades nuevas que no pueden explicarse a partir de las propiedades de los elementos aislados. Dichas propiedades se denominan propiedades emergentes.
TEORÍA DE LA INFORMACIÓN:es una rama de la teoría matemática de la probabilidad y la estadística que estudia la información y todo lo relacionado con ella: canales, compresión de datos, criptografía y temas relacionados.
CIBERNETICA DE SEGUNDO ORDEN:nace unos treinta años después de la cibernética de primer orden, a principios de 1970.La cibernética de segundo orden estudia ya no solo el sistema o concepto cibernético, sino también al cibernetista, es decir, al observador, como parte del sistema mismo.
CIBERNETICA HUMANÍSTICA: o se ha utilizado para designar la metodología científica y clínica que permite lograr el equilibrio del ser humano re-programando acondicionamientos adquiridos durante la infancia a través de la psicosíntesis ó balance de los dos cerebros.
CIBERCULTURA: es la cultura que emerge, o está emergiendo, del uso del computador para la comunicación, el entretenimiento y el mercadeo electrónico. Cultura nacida de la aplicación de las nuevas tecnologías de la información y comunicación como Internet. Cultura basada en las ventajas y desventajas de la libertad absoluta, el anonimato,y ciberciudadanos con derechos y obligaciones.
ELECTROMECÁNICA: es la combinación de las ciencias del electromagnetismo de la ingeniería eléctrica y la ciencia de la mecánica. La mecatrónica es la disciplina de la ingeniería que combina la mecánica, la electrónica y la tecnología de la información, entre otras cosas, como programación a niveles elevados.
CONEXIONISMO: es un conjunto de enfoques en los ámbitos de la inteligencia artificial, psicología cognitiva, ciencia cognitiva, neurociencia y filosofía de la mente, que presenta los fenómenos de la mente y del comportamiento como procesos que emergen de redes formadas por unidades sencillas interconectadas. Hay muchas formas de conexionismo, pero las formas más comunes son los modelos de redes neuronales.
INGENIERÍA DE SISTEMAS: es un modo de enfoque interdisciplinario que permite estudiar y comprender la realidad, con el propósito de implementar u optimizar sistemas complejos. Puede verse como la aplicación tecnológica de la teoría de sistemas a los esfuerzos de la ingeniería, adoptando en todo este trabajo el paradigma sistémico. La ingeniería de sistemas integra otras disciplinas y grupos de especialidad en un esfuerzo de equipo, formando un proceso de desarrollo estructurado.
INGENIERÍA ELECTRÓNICA: es una rama de la ingeniería, que utiliza la electricidad, específicamente la electrónica para resolver problemas de la ingeniería tales como el control de procesos industriales, la transformación de la electricidad para el funcionamiento de diversos dispositivos y tiene aplicación en la industria, en las telecomunciaciones, en el diseño y análisis de instrumentación electrónica, microcontroladores y microprocesadores
INGENIERÍA EN AUTOMATIZACIÓN: . .es una rama de la ingeniería que aplica la integración de tecnologías de vanguardia que son utilizadas en el campo de la automatización y el control automático industrial las cuales son complementadas con disciplinas paralelas al área tales como los sistemas de control y supervisión de datos, la instrumentación industrial, el control de procesos y las redes de comunicación industrial.
TEORÍA DE LA DECISIÓN: es una área interdisciplinaria de estudio, relacionada con casi todos los participantes en ramas de la ciencia, ingeniería principalmente la psicología del consumidor (basados en perspectivas cognitivo-conductuales). Concierne a la forma y al estudio del comportamiento y fenómenos psíquicos de aquellos que toman las decisiones (reales o ficticios), así como las condiciones por las que deben ser tomadas las decisiones óptimas.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL: la rama de las ciencias de la Computación dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos.
TEORÍA DE JUEGOS: es un área de la matemática aplicada que utiliza modelos para estudiar interacciones en estructuras formalizadas de incentivos (los llamados juegos) y llevar a cabo procesos de decisión. Sus investigadores estudian las estrategias óptimas así como el comportamiento previsto y observado de individuos en juegos. Tipos de interacción aparentemente distintos pueden, en realidad, presentar estructura de incentivo similar y, por lo tanto, se puede representar mil veces conjuntamente un mismo juego. JOSEPH WEIZENBAUM: (8 de enero de 1923 - 5 de marzo de 2008) fue profesor emérito de Informática en el Instituto Tecnológico de Massachusetts y se le considera uno de los padres de la cibernética. Nació en Berlín, Alemán de padres judíos, escapó del régimen de Hitler en 1936, emigrando con su familia a los Estados Unidos. Empezó a estudiar matemáticas en 1941, pero sus estudios fueron interrumpidos por la guerra, durante la que sirvió en el ejército. Sobre los años 50, trabajó en computación analógica, y ayudó a crear un ordenador digital para la Universidad Wayne State. En 1955 trabajó para General Electric en el primer ordenador utilizado por un banco y en 1963 entró en el Instituto Tecnológico de Massachusetts, dos años después creó allí su célebre departamento de ciencias de la computación. En 1966 publicó un aparentemente simple programa llamado ELIZA que utilizaba el procesamiento del lenguaje natural para dar la sensación de cierta empatía. El programa aplicaba reglas de concordancia de patrones a las frases de los humanos para calcular sus respuestas. Weizenbaum se sorprendió del impacto que este programa tuvo, al tomarse en serio por mucha gente que incluso llegaban a abrirle sus corazones. Esto le hizo pensar sobre las implicaciones filosóficas de laInteligencia Artificial y más adelante se convirtió en uno de sus más fervientes críticos. Su influyente libro de 1976 El Poder de las Computadoras y la Razón Humana (Computer Power and Human Reason) muestra su ambivalencia en cuanto a la tecnología introducida por la informática y afirma que cuando la Inteligencia Artificial sea posible, no deberemos dejarles tomar decisiones importantes porque los ordenadores nunca tendrán cualidades humanas como la compasión y la sabiduría al no haber crecido en el entorno emocional de una familia humana. En los últimos años había sido también reconocido como un gran pacifista por su firme oposición al uso de los ordenadores y la tecnología como armas y se contrapuso firmemente a la creación de robots-soldado. En este sentido se le considera que es a la Informática lo que Albert Einstein fue a la Física Nuclear. Llegó a ser el presidente del Consejo Científico del Intituto de Comercio electrónico de Berlin. Falleció el 5 de marzo de 2008 en Gröben, Alemania por complicaciones de cáncer
DINÁMICA DE SISTEMAS: es un enfoque para entender el comportamiento de sistemas complejos a través del tiempo. Lidia con ciclos de realimentacion interna y retrasos en los tiempos que afecta el comportamiento del sistema total.
SISTEMAS COMPLEJOS:está compuesto por varias partes interconectadas o entrelazadas cuyos vínculos crean información adicional no visible antes por el observador. Como resultado de las interacciones entre elementos, surgen propiedades nuevas que no pueden explicarse a partir de las propiedades de los elementos aislados. Dichas propiedades se denominan propiedades emergentes.
TEORÍA DE LA INFORMACIÓN:es una rama de la teoría matemática de la probabilidad y la estadística que estudia la información y todo lo relacionado con ella: canales, compresión de datos, criptografía y temas relacionados.
CIBERNETICA DE SEGUNDO ORDEN:nace unos treinta años después de la cibernética de primer orden, a principios de 1970.La cibernética de segundo orden estudia ya no solo el sistema o concepto cibernético, sino también al cibernetista, es decir, al observador, como parte del sistema mismo.
CIBERNETICA HUMANÍSTICA: o se ha utilizado para designar la metodología científica y clínica que permite lograr el equilibrio del ser humano re-programando acondicionamientos adquiridos durante la infancia a través de la psicosíntesis ó balance de los dos cerebros.
CIBERCULTURA: es la cultura que emerge, o está emergiendo, del uso del computador para la comunicación, el entretenimiento y el mercadeo electrónico. Cultura nacida de la aplicación de las nuevas tecnologías de la información y comunicación como Internet. Cultura basada en las ventajas y desventajas de la libertad absoluta, el anonimato,y ciberciudadanos con derechos y obligaciones.
ELECTROMECÁNICA: es la combinación de las ciencias del electromagnetismo de la ingeniería eléctrica y la ciencia de la mecánica. La mecatrónica es la disciplina de la ingeniería que combina la mecánica, la electrónica y la tecnología de la información, entre otras cosas, como programación a niveles elevados.
CONEXIONISMO: es un conjunto de enfoques en los ámbitos de la inteligencia artificial, psicología cognitiva, ciencia cognitiva, neurociencia y filosofía de la mente, que presenta los fenómenos de la mente y del comportamiento como procesos que emergen de redes formadas por unidades sencillas interconectadas. Hay muchas formas de conexionismo, pero las formas más comunes son los modelos de redes neuronales.
INGENIERÍA DE SISTEMAS: es un modo de enfoque interdisciplinario que permite estudiar y comprender la realidad, con el propósito de implementar u optimizar sistemas complejos. Puede verse como la aplicación tecnológica de la teoría de sistemas a los esfuerzos de la ingeniería, adoptando en todo este trabajo el paradigma sistémico. La ingeniería de sistemas integra otras disciplinas y grupos de especialidad en un esfuerzo de equipo, formando un proceso de desarrollo estructurado.
INGENIERÍA ELECTRÓNICA: es una rama de la ingeniería, que utiliza la electricidad, específicamente la electrónica para resolver problemas de la ingeniería tales como el control de procesos industriales, la transformación de la electricidad para el funcionamiento de diversos dispositivos y tiene aplicación en la industria, en las telecomunciaciones, en el diseño y análisis de instrumentación electrónica, microcontroladores y microprocesadores
INGENIERÍA EN AUTOMATIZACIÓN: . .es una rama de la ingeniería que aplica la integración de tecnologías de vanguardia que son utilizadas en el campo de la automatización y el control automático industrial las cuales son complementadas con disciplinas paralelas al área tales como los sistemas de control y supervisión de datos, la instrumentación industrial, el control de procesos y las redes de comunicación industrial.
GUIA 3 - (IMAGEN FUTURISTA - EXPLICACION)
Me imagino cuidades sobre el agua, y con mucha tecnologia, tal y como en esta imagen por que el planeta estara tan lleno que habra que ocupar cada rincon de el.
jueves, 10 de febrero de 2011
LAS TICS
- Agrupan elementos y tecnicas utilizados en el tratamiento y la transmición de las informaciones.
- Pueden mejorar la vida de todos los habitantes del planeta y pueden considerarse como concepto dinamico.
- Las TIC convierten la información tradicional y sujeta a un medio fisico e inmortal y es posible almacenar cantidad de información en pequeños dispositivos
- Las TIC estan modificando las fuentes creando el potencial de un nuevo contenido originado de una combinación totalmente nueva de las fuentes.
- A medida que fue avanzando el tiempo muchas cosas en la humanidad también avanzaron. Desde un punto de vista, las TIC no eran tan conocidas ya qeu muchas personas no tenian la posibilidad de centrarsen en ese fenomeno.
- La información periodistica en este nuevo milenio viene caracterizada por las tecnologias avanzadas que afectan de manera sustancial a este campo. La prensa busca la aplausible, lo que nesesita de explicaciones.
- Las TIC son un fenomeno que han globalizado el mundo entero, pues ya la prensa, la tv y las comunicaciones audiovisuales las han hecho un poco mas significativas ya que el hombre tiene quien piense por ellos y hagan las cosas mas faciles.
- El hombre ha dejado de ser dueño de su tiempo, pues las tecnologias estan acelerando nuestro ritmo de vida y estan llevando a las empresas a crecer y a los hombres a ser mucho mas mediocres.
COMO AFECTA LA TECNOLOGIA A LA SOCIEDAD
La tecnologia afectaria a la sociedad tanto de manera negativa como positiva es decir, positivamente en que facilitaria y haria mas simple la vida a a las personas. y del mismo modo la afectaria negativamente ya que las personas serian menos eficientes y dependeria tanto de la tecnologia hasta llegar al punto, que si no la tiene se volverian inutiles.
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