Clave Principal

En el diseño de bases de datos relacionales, se llama clave primaria o clave principal a un campo o a una combinación de campos que identifica de forma única a cada fila de una tabla. Una clave primaria comprende de esta manera una columna o conjunto de columnas. No puede haber dos filas en una tabla que tengan la misma clave primaria.

Ejemplos de claves primarias son DNI (asociado a una persona) o ISBN (asociado a un libro). Las guías telefónicas y diccionarios no pueden usar nombres o palabras o números del sistema decimal de Dewey como claves candidatas, porque no identifican unívocamente números de teléfono o palabras.

El modelo relacional, según se lo expresa mediante cálculo relacional y álgebra relacional, no distingue entre clave primaria y otros tipos de claves. Las claves primarias fueron agregadas al estándar SQL principalmente para conveniencia del programador. En un modelo entidad-relación, la clave primaria permite las relaciones de la tabla que tiene la clave primaria con otras tablas que van a utilizar la información de esta tabla.

Tanto claves únicas como claves primarias pueden referenciarse con claves foráneas.

Clave Foránea

En el contexto de bases de datos relacionales, una clave foránea o clave ajena (o Foreign Key FK) es una limitación referencial entre dos tablas. La clave foránea identifica una columna o grupo de columnas en una tabla (tabla hija o referendo) que se refiere a una columna o grupo de columnas en otra tabla (tabla maestra o referenciada). Las columnas en la tabla referendo deben ser la clave primaria u otra clave candidata en la tabla referenciada.

Los valores en una fila de las columnas referendo deben existir solo en una fila en la tabla referenciada. Así, una fila en la tabla referendo no puede contener valores que no existen en la tabla referenciada. De esta forma, las referencias pueden ser creadas para vincular o relacionar información. Esto es una parte esencial de la normalización de base de datos. Múltiples filas en la tabla referendo pueden hacer referencia, vincularse o relacionarse a la misma fila en la tabla referenciada. Mayormente esto se ve reflejado en una relación uno (tabla maestra o referenciada) a muchos (tabla hija o referendo).

Tablas Relacionales

Una base de datos relacional consta de una o varias tablas relacionadas que, cuando se utilizan de forma conjunta, contienen la información que necesita. Cada instancia de los datos se guarda en una única tabla en cada momento, pero se puede tener acceso a los datos, que se pueden mostrar desde cualquier tabla relacional. Puede cambiar cualquier instancia de los datos relacionados y los cambios aparecen de forma dinámica en todas las ubicaciones. Esto significa que cuando modifica los datos en una ubicación, esos datos se cambian dondequiera que aparezcan para sus datos estén siempre actualizados. Las bases de datos relacionales le permiten trabajar con datos en su estado más actual, configurar y administrar datos de manera eficaz y con flexibilidad, y ahorrar espacio en el disco.

Para recuperar datos de una tabla relacionada y copiarlos en la tabla actual, defina una búsqueda. Los datos copiados se almacenan entonces en dos ubicaciones, como si los hubiera copiado y pegado en un campo de destino. Los datos buscados son actuales en el momento en el que se copian, pero una vez copiados permanecen estáticos a no ser que se vuelvan a buscar.

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es la inteligencia llevada a cabo por máquinas. En ciencias de la computación, una máquina «inteligente» ideal es un agente flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea.​ Coloquialmente, el término inteligencia artificial se aplica cuando una máquina imita las funciones «cognitivas» que los humanos asocian con otras mentes humanas, como por ejemplo: «percibir», «razonar», «aprender» y «resolver problemas».Andreas Kaplan y Michael Haenlein definen la inteligencia artificial como «la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, para aprender de dichos datos y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a través de la adaptación flexible».A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, tecnología que alguna vez se pensó que requería de inteligencia se elimina de la definición. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe como un ejemplo de la «inteligencia artificial» habiéndose convertido en una tecnología común. Avances tecnológicos todavía clasificados como inteligencia artificial son los sistemas de conducción autónomos o los capaces de jugar al ajedrez o al Go.

Escuelas de Pensamiento

La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:

• La inteligencia artificial convencional.
• La inteligencia computacional.

Inteligencia artificial convencional

Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:
Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y, aparte de que son muy importantes, requieren de un buen funcionamiento.
Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.
Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.
Inteligencia artificial basada en comportamientos: Esta inteligencia contiene autonomía y puede auto-regularse y controlarse para mejorar.
Smart process management: Facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un especialista en dicha actividad.

Inteligencia artificial computacional
La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas de conexiones). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.

Historia de la inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial surge definitivamente a partir de algunos trabajos publicados en la década de 1940 que no tuvieron gran repercusión, pero a partir del influyente trabajo en 1950 de Alan Turing, matemático británico, se abre una nueva disciplina de las ciencias de la información.

Si bien las ideas fundamentales se remontan a la lógica y algoritmos de los griegos, y a las matemáticas de los árabes, varios siglos antes de Cristo, el concepto de obtener razonamiento artificial aparece en el siglo XIV. A finales del siglo XIX se obtienen lógicas formales suficientemente poderosas y a mediados del siglo XX, se obtienen máquinas capaces de hacer uso de tales lógicas y algoritmos de solución.

Inteligencia Artificial: Ventajas y Desventajas

Ventajas de la inteligencia artificial

1. Se minimizan los errores

En primer lugar, a través de la inteligencia artificial se reducen los errores humanos. Las máquinas son más precisas y menos susceptibles a errores externos.

2. AI es compatible con numerosos sectores e industrias

Se puede emplear desde el ámbito sanitario, hasta en el sector de la aviación o de los transportes, etc.

3. La inteligencia artificial optimiza al máximo

De tal forma que una máquina aprovecha al máximo el rendimiento, siendo capaz de llevar a cabo varias tareas al mismo tiempo, y dejando de lado las funciones innecesarias. Por ejemplo, los coches autónomos.

Desventajas de la Inteligencia Artificial
1. El aumento del desempleo
Tengamos en cuenta que si las máquinas son capaces de realizar las mismas tareas que los humanos, provocarán que los niveles de desempleo suban.

2. Tiene un coste elevado.
La inversión en inteligencia artificial requiere de una inversión elevada, por lo que son las organizaciones más grandes quienes primero están implantándola en sus procesos y gestión.

3. Al fin y al cabo carece de sentimientos y de valores.
Por muy eficaz que sea esta tecnología, no es un ser humano, y carece de sentimientos. Así, como comentábamos anteriormente, no tiene límites y desconoce la barrera moral. 

Circunstancia a la que si no se pone freno puede resultar muy peligrosa.