Areas de estudio de la inteligencia artificial

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Visión por ordenador

Algunos relatos populares utilizan el término «inteligencia artificial» para describir las máquinas que imitan las funciones «cognitivas» que los humanos asocian con la mente humana, como el «aprendizaje» y la «resolución de problemas», sin embargo, esta definición es rechazada por los principales investigadores de la IA[b].

A medida que las máquinas son cada vez más capaces, las tareas que se consideran que requieren «inteligencia» se eliminan a menudo de la definición de IA, un fenómeno conocido como efecto IA[3]. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres se excluye con frecuencia de las cosas que se consideran IA,[4] al haberse convertido en una tecnología rutinaria[5].

La inteligencia artificial se fundó como disciplina académica en 1956, y en los años posteriores ha experimentado varias oleadas de optimismo,[6][7] seguidas de decepción y pérdida de financiación (lo que se conoce como «invierno de la IA»),[8][9] seguidas de nuevos enfoques, éxito y financiación renovada.[7][10] La investigación en IA ha probado y descartado muchos enfoques diferentes desde su fundación, incluyendo la simulación del cerebro, la modelización de la resolución de problemas humanos, la lógica formal, las grandes bases de datos de conocimiento y la imitación del comportamiento animal. En las primeras décadas del siglo XXI, el aprendizaje automático estadístico altamente matemático ha dominado el campo, y esta técnica ha demostrado ser muy exitosa, ayudando a resolver muchos problemas desafiantes en la industria y el mundo académico[11][10].

Principales áreas de la inteligencia artificial

«La inteligencia artificial (IA) es la parte de la informática que se ocupa de diseñar sistemas informáticos inteligentes, es decir, sistemas que presentan características que asociamos con la inteligencia en el comportamiento humano: comprensión del lenguaje, aprendizaje, razonamiento, resolución de problemas, etc.».    – (Barr & Feigenbaum, 1981)

La inteligencia artificial es la práctica del reconocimiento, el razonamiento y la acción de los ordenadores. Se trata de otorgar a las máquinas el poder de simular el comportamiento humano, especialmente la capacidad cognitiva. Sin embargo, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la ciencia de los datos están relacionados entre sí.

En términos de definición fácil, la Inteligencia Artificial es la capacidad de una máquina o dispositivo informático para emular la inteligencia humana (proceso cognitivo), adquirir de experiencias, adaptarse a la información más reciente y operar actividades similares a las de los humanos.

La Inteligencia Artificial ejecuta tareas de forma inteligente, lo que genera una gran precisión, adaptabilidad y productividad para todo el sistema. Los responsables de la toma de decisiones tecnológicas están buscando muchas formas de implementar adecuadamente las tecnologías de inteligencia artificial en sus negocios para atraer la interferencia y añadirles valor.

Procesamiento del lenguaje natural

Algunos relatos populares utilizan el término «inteligencia artificial» para describir las máquinas que imitan las funciones «cognitivas» que los humanos asocian con la mente humana, como el «aprendizaje» y la «resolución de problemas», sin embargo, esta definición es rechazada por los principales investigadores de la IA[b].

A medida que las máquinas son cada vez más capaces, las tareas que se consideran que requieren «inteligencia» se eliminan a menudo de la definición de IA, un fenómeno conocido como efecto IA[3]. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres se excluye con frecuencia de las cosas que se consideran IA,[4] al haberse convertido en una tecnología rutinaria[5].

La inteligencia artificial se fundó como disciplina académica en 1956, y en los años posteriores ha experimentado varias oleadas de optimismo,[6][7] seguidas de decepción y pérdida de financiación (lo que se conoce como «invierno de la IA»),[8][9] seguidas de nuevos enfoques, éxito y financiación renovada.[7][10] La investigación en IA ha probado y descartado muchos enfoques diferentes desde su fundación, incluyendo la simulación del cerebro, la modelización de la resolución de problemas humanos, la lógica formal, las grandes bases de datos de conocimiento y la imitación del comportamiento animal. En las primeras décadas del siglo XXI, el aprendizaje automático estadístico altamente matemático ha dominado el campo, y esta técnica ha demostrado ser muy exitosa, ayudando a resolver muchos problemas desafiantes en la industria y el mundo académico[11][10].

Aprendizaje automático

Algunos relatos populares utilizan el término «inteligencia artificial» para describir las máquinas que imitan las funciones «cognitivas» que los humanos asocian con la mente humana, como el «aprendizaje» y la «resolución de problemas», sin embargo, esta definición es rechazada por los principales investigadores de la IA[b].

A medida que las máquinas son cada vez más capaces, las tareas que se consideran que requieren «inteligencia» se eliminan a menudo de la definición de IA, un fenómeno conocido como efecto IA[3]. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres se excluye con frecuencia de las cosas que se consideran IA,[4] al haberse convertido en una tecnología rutinaria[5].

La inteligencia artificial se fundó como disciplina académica en 1956, y en los años posteriores ha experimentado varias oleadas de optimismo,[6][7] seguidas de decepción y pérdida de financiación (lo que se conoce como «invierno de la IA»),[8][9] seguidas de nuevos enfoques, éxito y financiación renovada.[7][10] La investigación en IA ha probado y descartado muchos enfoques diferentes desde su fundación, incluyendo la simulación del cerebro, la modelización de la resolución de problemas humanos, la lógica formal, las grandes bases de datos de conocimiento y la imitación del comportamiento animal. En las primeras décadas del siglo XXI, el aprendizaje automático estadístico altamente matemático ha dominado el campo, y esta técnica ha demostrado ser muy exitosa, ayudando a resolver muchos problemas desafiantes en la industria y el mundo académico[11][10].

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