DICCIONARIO DE INFORMÁTICA Y TECNOLOGÍA
  ¿Qué significa Inteligencia artificial? - Información sobre Inteligencia artificial

Definición de Inteligencia artificial

Leandro Alegsa (Contacto) 2019-05-08

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Conocida también como IA. Parte de la informática dedicada al estudio de la simulación de inteligencia en programas. Suelen utilizar técnicas complejas similares al razonamiento humano.

Existen dos opiniones referentes a la IA: Fuerte (Strong), la cual piensa que se podrán crear ordenadores inteligentes y con razón; Débil (weak), quienes piensan que pueden simular muy bien el cerebro humano, pero sólo simular.


Introducción

La inteligencia artificial (IA) es la capacidad de un programa de ordenador o de una máquina para pensar y aprender. También es un campo de estudio que intenta que los ordenadores sean "inteligentes": trabajar por su cuenta sin ser codificados con comandos. John McCarthy inventó el nombre de "inteligencia artificial" en 1955.

En el uso general, el término "inteligencia artificial" significa una máquina que imita la cognición humana. Al menos algunas de las cosas que asociamos con otras mentes, como el aprendizaje y la resolución de problemas, pueden hacerse por computadora, aunque no de la misma manera que nosotros lo hacemos. Andreas Kaplan y Michael Haenlein definen la IA como la capacidad de un sistema para interpretar correctamente los datos externos, aprender de ellos y utilizarlos para alcanzar metas y tareas específicas a través de una adaptación flexible.

Una máquina inteligente ideal (perfecta) es un agente flexible que percibe su entorno y toma medidas para maximizar sus posibilidades de éxito en una meta u objetivo. A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, se eliminan de la definición las instalaciones mentales que antes se creía que requerían inteligencia. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe como un ejemplo de "inteligencia artificial": es sólo una tecnología rutinaria.

En la actualidad utilizamos el término IA para entender con éxito el habla humana, competir a un alto nivel en sistemas de juego estratégico (como el ajedrez y el Go), conducir automóviles e interpretar datos complejos. Algunas personas también consideran que la IA es un peligro para la humanidad si continúa progresando a su ritmo actual.

Un objetivo extremo de la investigación de la IA es crear programas de computadora que puedan aprender, resolver problemas y pensar de manera lógica. En la práctica, sin embargo, la mayoría de las aplicaciones han escogido problemas que las computadoras pueden resolver bien. Buscar en bases de datos y hacer cálculos son cosas que los ordenadores hacen mejor que las personas. Por otro lado, "percibir su entorno" en cualquier sentido real va mucho más allá de la informática actual.

La IA involucra muchos campos diferentes como la informática, las matemáticas, la lingüística, la psicología, la neurociencia y la filosofía. Con el tiempo, los investigadores esperan crear una "inteligencia artificial general" que pueda resolver muchos problemas en lugar de centrarse en uno solo. Los investigadores también están tratando de crear una IA creativa y emocional que posiblemente pueda empatizar o crear arte. Se han probado muchos enfoques y herramientas.

Inteligencia artificial.
Inteligencia artificial.


Clasificación de la inteligencia artificial

A partir de la literatura de gestión, Kaplan y Haenlein clasifican la inteligencia artificial en tres tipos diferentes de sistemas de IA: analítica, inspirada en el ser humano y humanizada.

La IA analítica sólo tiene características consistentes con la inteligencia cognitiva que genera representación cognitiva del mundo y utiliza el aprendizaje basado en la experiencia pasada para informar las decisiones futuras.

La IA inspirada en el ser humano tiene elementos de inteligencia cognitiva y emocional, comprensión, además de elementos cognitivos, también emociones humanas que los tienen en cuenta en su toma de decisiones.

La IA humanizada muestra características de todo tipo de competencias (es decir, inteligencia cognitiva, emocional y social), capaces de ser autoconscientes y autoconscientes en las interacciones con los demás.


Breve historia de la inteligencia artificial

La primera aparición de la inteligencia artificial está en los mitos griegos, como los Talos de Creta o el robot de bronce de Hefesto. Los robots humanoides fueron construidos por Yan Shi, Héroe de Alejandría y Al-Jazari. Las máquinas de Sentient se hicieron populares en la ficción durante los siglos XIX y XX con las historias de los Robots Universales de Frankenstein y Rossum.

La lógica formal fue desarrollada por filósofos y matemáticos griegos antiguos. Este estudio de la lógica produjo la idea de un ordenador en los siglos XIX y XX. La teoría de cálculo del matemático Alan Turing decía que cualquier problema matemático se podía resolver procesando 1 y 0. Los avances en neurología, teoría de la información y cibernética convencieron a un pequeño grupo de investigadores de que un cerebro electrónico era posible.

La investigación de la IA comenzó realmente con una conferencia en el Dartmouth College en 1956. Fue una sesión de tormenta de ideas de un mes de duración a la que asistieron muchas personas con intereses en la IA. En la conferencia escribieron programas que eran increíbles en ese momento, ganando a la gente en las damas o resolviendo problemas de palabras. El Departamento de Defensa comenzó a dar mucho dinero para la investigación de la IA y se crearon laboratorios en todo el mundo.

Desafortunadamente, los investigadores realmente subestimaron la gravedad de algunos problemas. Las herramientas que habían utilizado todavía no le daban a las computadoras cosas como emociones o sentido común. El matemático James Lighthill escribió un informe sobre la IA diciendo que "en ninguna parte del campo los descubrimientos realizados hasta ahora han producido el mayor impacto que se había prometido". Los gobiernos de Estados Unidos y Gran Bretaña querían financiar proyectos más productivos. Se recortaron los fondos para la investigación de la IA, comenzando un "invierno de la IA" en el que se realizó poca investigación.

La investigación de la IA revivió en la década de 1980 debido a la popularidad de los sistemas expertos, que simulaban el conocimiento de un experto humano. En 1985, se gastaron 1.000 millones de dólares en inteligencia artificial. Nuevas y más rápidas computadoras convencieron a los gobiernos de Estados Unidos y Gran Bretaña para que volvieran a financiar la investigación de la IA. Sin embargo, el mercado de las máquinas Lisp se derrumbó en 1987 y la financiación se retiró de nuevo, comenzando un invierno de IA aún más largo.

La IA revivió de nuevo en los años 90 y principios de la década de 2000 con su uso en la minería de datos y el diagnóstico médico. Esto fue posible gracias a la mayor rapidez de los ordenadores y a la concentración en la resolución de problemas más específicos.

En 1997, Deep Blue se convirtió en el primer programa de computadora en derrotar al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov.

Las computadoras más rápidas, los avances en el aprendizaje profundo y el acceso a más datos han hecho que la IA sea popular en todo el mundo.

En 2011, IBM Watson venció a los dos mejores jugadores de Jeopardy!, Brad Rutter y Ken Jennings, y en 2016, AlphaGo de Google venció al mejor jugador de Go Lee Sedol 4 de 5 veces.





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