TRABAJO DE INFORMÁTICA

• Nombre: Angie Zuniga
• Seccion: 11vo B
• Doscente: prf. Germin
• Informacion basada segun el autor "Alan Turing"

Contexto Histórico

La Revolución del 40 La década de 1940 fue testigo de avances significativos en la tecnología y la ciencia, en gran parte debido a la Segunda Guerra Mundial. Durante este tiempo, Alan Turing trabajó en el desarrollo de la Máquina de Turing, un modelo teórico de computación que podía simular cualquier algoritmo matemático. Este concepto fue revolucionario porque demostró que una máquina podía, en teoría, realizar cualquier tarea computacional si se le daban las instrucciones adecuadas.

Contribuciones de Alan Turing

El Legado de Turing Alan Turing no solo desarrolló la Máquina de Turing, sino que también propuso el Test de Turing, una prueba para determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente indistinguible de un humano. Esta prueba sigue siendo una referencia en el campo de la IA. Además, Turing jugó un papel crucial en la descodificación de los mensajes encriptados de la máquina Enigma durante la Segunda Guerra Mundial, lo que tuvo un impacto significativo en el resultado del conflicto.

Impacto en la Industria

IA en la Industria 4.0 La Industria 4.0 se refiere a la cuarta revolución industrial, caracterizada por la integración de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial, el Internet de las cosas (IoT) y la robótica. La IA ha permitido la automatización de procesos, la optimización de cadenas de suministro y la creación de productos y servicios personalizados. Por ejemplo, en la fabricación, los robots inteligentes pueden realizar tareas complejas con alta precisión, mientras que en el sector de servicios, los sistemas de recomendación impulsados ​​por IA mejoran la experiencia del cliente.

Desafíos y Consideraciones Éticas

Desafíos y Ética en la IA A medida que la inteligencia artificial avanza, surgen varios desafíos y consideraciones éticas que deben abordar. Uno de los principales desafíos es garantizar que los sistemas de IA sean transparentes y explicables. Es crucial que las decisiones tomadas por las máquinas sean comprensibles para los humanos, especialmente en áreas críticas como la salud y la justicia.

Otro aspecto importante es la privacidad y seguridad de los datos. Los sistemas de IA a menudo requieren grandes cantidades de datos para entrenarse, lo que plantea preocupaciones sobre cómo se recopilan, almacenan y utilizan estos datos. Es esencial implementar medidas de seguridad robustas para proteger la información sensible.