Dia_del_niño

Es importante resaltar que la aplicación de la inteligencia artificial en la robótica todavía supone un reto, tanto desde el prisma tecnológico como ético. Por ejemplo, no se ha garantizado la seguridad en la toma de decisiones autónomas de los robots. Con tal efecto, es necesario la implicación de un humano capaz de supervisar las tareas. Aunque las máquinas no se suelen equivocar, siempre hay un cierto margen de error.

  Aunque existen bastantes diferencias entre la robótica y la Inteligencia Artificial, son dos ramas que se benefician entre sí Tanto la robótica como la IA pretenden automatizar las tareas y facilitar los procesos a los seres humanos, y utilizan los datos recopilados por sensores de entrada y salida de datos que facilitan la toma de decisiones.  

Por otro, la inteligencia artificial se centra en el procesamiento de datos y diseño de algoritmos. En este sentido, se aplica en una variedad de contextos, desde la atención personalizada, hasta la educación.

Otra diferencia es el área de aplicación. Por un lado, la robótica crea máquinas que tienen movilidad propia y pueden interactuar con el entorno, por ejemplo, en sectores industriales de producción en cadena o en el ámbito de la medicina.

La principal diferencia entre robótica  e Inteligencia Artificial reside en el enfoque. La robótica se centra en la manipulación del área física, mientras que la IA se orienta a la parte interna o digital.

La inteligencia artificial es una rama de la computación que estudia la forma de que las máquinas imiten los procesos cognitivos de los humanos, que puedan aprender y razonar con el objetivo de solucionar problemas y llevar a cabo tareas específicas, tal y como lo haría un ser humano. I nteligencia Artificial, robots y PYMEs Que las grandes corporaciones invierten ya en robótica e Inteligencia Artificial es un hecho. Pero, ¿Cuál es la situación de las PYMEs en relación a esta tecnología? Las fábricas e industrias de tamaño medio están utilizando inteligencia artificial principalmente para gestionar la cadena de suministro, para optimizar ciertos procesos de fabricación, integrar el mantenimiento predictivo o para agilizar inventario. Sin embargo, todavía existen retos que superar en este sentido. Uno de los principales problemas es sin duda que, para integrar IA en la industria, se requiere de personal especializado. Sigue habiendo una brecha entre la comunidad especializada en IA y...