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El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la creación de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana.
Debido a las nuevas tecnologías informáticas, el aprendizaje automático actual no es como el del pasado. Nació del reconocimiento de patrones y de la teoría de que los ordenadores pueden aprender sin estar programados para realizar tareas específicas; los investigadores interesados en la inteligencia artificial querían ver si los ordenadores podían aprender de los datos. El aspecto iterativo del aprendizaje automático es importante porque, a medida que los modelos se exponen a nuevos datos, son capaces de adaptarse de forma independiente. Aprenden de los cálculos anteriores para producir decisiones y resultados fiables y repetibles. Es una ciencia que no es nueva, pero que ha cobrado un nuevo impulso.
Aunque muchos algoritmos de aprendizaje automático existen desde hace mucho tiempo, la capacidad de aplicar automáticamente complejos cálculos matemáticos a grandes datos -una y otra vez, cada vez más rápido- es un desarrollo reciente. He aquí algunos ejemplos ampliamente difundidos de aplicaciones de aprendizaje automático que quizá conozcas:
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Las tecnologías interactivas que se basan en tecnologías clave como, por ejemplo, la tecnología de la información y la comunicación o la robótica, optimizan la interacción entre el ser humano y la tecnología. Esta última ya no sólo reacciona a los impulsos dados por los humanos, sino que actúa cada vez más de forma autónoma. La financiación del ministerio pretende sustituir una función inflexible y mecánica por una interacción natural entre el ser humano y la tecnología que se asemeje a los sentidos humanos. En este caso, la tecnología aprende de los humanos, sin vigilar ni controlar completamente a los humanos y sus acciones.
Como gestor de proyectos, VDI/VDE-IT apoya al Ministerio Federal de Educación e Investigación en la conceptualización e implementación de medidas de financiación dirigidas a la interacción hombre-tecnología. Asesoramos en cuestiones de política de innovación, organizamos el apoyo a los proyectos, conectamos a los socios de investigación y preparamos talleres y conferencias. Por último, también diseñamos actividades de relaciones públicas concomitantes para los expertos y para los ciudadanos.
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El determinismo tecnológico es una teoría reduccionista que supone que la tecnología de una sociedad determina el desarrollo de su estructura social y sus valores culturales. Se cree que el término tiene su origen en Thorstein Veblen (1857-1929), sociólogo y economista estadounidense. El determinista tecnológico más radical del siglo XX en Estados Unidos fue probablemente Clarence Ayres, seguidor de Thorstein Veblen y John Dewey. William Ogburn también fue conocido por su determinismo tecnológico radical y su teoría sobre el retraso cultural.
La primera elaboración importante de un punto de vista determinista tecnológico del desarrollo socioeconómico vino de la mano del filósofo y economista alemán Karl Marx, quien argumentó que los cambios en la tecnología, y específicamente en la tecnología productiva, son la principal influencia en las relaciones sociales humanas y en la estructura organizativa, y que las relaciones sociales y las prácticas culturales giran en última instancia en torno a la base tecnológica y económica de una sociedad determinada. La posición de Marx se ha arraigado en la sociedad contemporánea, donde la idea de que las tecnologías que cambian rápidamente alteran la vida humana es omnipresente[1].
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La mayoría de las veces, cuando se estudia el impacto de las nuevas tecnologías en el mundo de la beneficencia, la atención se centra en el modo en que estas tecnologías podrían ofrecer nuevas formas de abordar los problemas sociales y medioambientales. Esto se puede ver en todos los diversos ejemplos de iniciativas de “tecnología para el bien”, que suelen tratar de aplicar una mentalidad de hacker a los problemas sociales con la esperanza de encontrar enfoques innovadores que ofrezcan mejores resultados.
Se ha prestado algo menos de atención al posible impacto de las tecnologías en la forma en que los donantes pueden relacionarse con las organizaciones benéficas, o en la forma en que éstas se gestionan, aunque hay algunas ideas interesantes al respecto. (Hemos estudiado ambos aspectos a través de nuestro trabajo en Giving Thought).
Sin embargo, hasta ahora se ha prestado poca atención al impacto que las nuevas tecnologías podrían tener en las organizaciones benéficas en cuanto a la creación de problemas sociales totalmente nuevos a los que habrá que hacer frente. Es importante tener claro que las tecnologías en sí mismas no son buenas ni malas: son simplemente herramientas. Y como cualquier herramienta, pueden tener un buen o mal uso: un martillo puede servir para construir un refugio para los sin techo, pero también puede utilizarse como arma. Pero lo que hace diferentes a muchas de las nuevas tecnologías que surgen hoy en el mundo es su escala, complejidad y nivel de conectividad. Esto significa que hay muchas más posibilidades de que se produzcan consecuencias imprevistas y de que esas consecuencias tengan efectos a nivel sistémico.
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