Loops

Variables

Condiciones

Números Aleatorios

Broadcast

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que busca crear sistemas que puedan pensar, aprender y resolver problemas como lo haría un ser humano.

En pocas palabras, es como enseñarle a las máquinas a ser "inteligentes".

Asistentes virtuales: Como Siri, Alexa o Google Assistant.

Filtros de redes sociales: Cuando TikTok o Instagram te muestran videos que te encantan.

Recomendaciones de series y música: Netflix o Spotify que adivinan lo que te gustaría ver o escuchar.

ChatGPT

Claude

Gemini

Copilot

Grok AI (X)

Datos: La información que usamos para entrenar a las máquinas.

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Algoritmos: Las reglas o pasos que siguen las máquinas para aprender.

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Entrenamiento: Como cuando aprendes algo nuevo practicando, las máquinas también "practican" analizando datos.

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La IA Generativa se basa en grandes conjuntos de datos para aprender patrones.

Si los datos son sesgados, incompletos o de baja calidad, los resultados pueden reflejar esos defectos.

• En 2016, un modelo de Word2Vec mostró asociaciones sesgadas, como "hombre : programador :: mujer : ama de casa", debido a patrones en textos en línea

Sesgo de género

• En 2018, un estudio de la ACLU encontró que Amazon Recognition identificó erróneamente a 28 congresistas estadounidenses, mayoritariamente afroamericanos, como criminales, debido a un conjunto de datos de entrenamiento con sobre representación de rostros de piel clara.

Sesgo racial

Las "alucinaciones" ocurren cuando la IA genera información falsa o inventada con aparente confianza. Esto es común en modelos de lenguaje cuando no tienen datos suficientes o cuando se les pide extrapolar más allá de su conocimiento.

Por ejemplo, podría inventar citas, fechas o hechos históricos que no existen.

Falta de verificación interna:

Los modelos no tienen mecanismos para comprobar la veracidad de lo que generan; priorizan la coherencia lingüística o visual sobre la precisión factual.

Datos limitados o ambiguos:

Si el modelo no tiene información suficiente, extrapola basándose en patrones, lo que lleva a invenciones.

La precisión es fundamental en la IA generativa, ya que errores pueden llevar a resultados engañosos y problemáticos.

El contenido generado incorrectamente puede resultar en malentendidos y decisiones erróneas, especialmente en áreas críticas.

Según los términos y condiciones de Scratch, los Estudiantes pueden interactuar con estos bloques sin importer la edad.

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La razón, esto corre directamente en el navegador, por lo tanto, imágenes y data no se guardan ni se comparten.

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Es por esto, que los proyectos que se realicen hoy, no quedan grabados en la carpeta de proyectos, ni se pueden compartir, solamente se verán desde su propia computadora mientras lo programa.

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