Concepto de la inteligencia artificial

Concepto de la inteligencia artificial

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En su forma más simple, la inteligencia artificial es un campo que combina la ciencia de la computación y conjuntos de datos robustos para permitir la resolución de problemas. También abarca los subcampos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que se mencionan con frecuencia junto con la inteligencia artificial. Estas disciplinas se componen de algoritmos de IA que buscan crear sistemas expertos que hagan predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrada.
La IA fuerte está compuesta por la Inteligencia General Artificial (AGI) y la Superinteligencia Artificial (ASI). La inteligencia general artificial (AGI), o IA general, es una forma teórica de IA en la que una máquina tendría una inteligencia igual a la de los humanos; tendría una conciencia autoconsciente que tiene la capacidad de resolver problemas, aprender y planificar el futuro. La Superinteligencia Artificial (ASI) -también conocida como superinteligencia- superaría la inteligencia y la capacidad del cerebro humano. Aunque la IA fuerte sigue siendo totalmente teórica y no hay ejemplos prácticos en uso hoy en día, eso no significa que los investigadores de IA no estén explorando su desarrollo. Mientras tanto, los mejores ejemplos de ASI podrían provenir de la ciencia ficción, como HAL, el asistente informático superhumano y rebelde de 2001: Una odisea del espacio.

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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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La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas entradas y realicen tareas similares a las humanas. La mayoría de los ejemplos de IA de los que se oye hablar hoy en día -desde ordenadores que juegan al ajedrez hasta coches que se conducen solos- se basan en gran medida en el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. Gracias a estas tecnologías, se puede entrenar a los ordenadores para que realicen tareas específicas procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones en ellos.
Las primeras investigaciones sobre IA en la década de 1950 exploraron temas como la resolución de problemas y los métodos simbólicos. En los años 60, el Departamento de Defensa de EE.UU. se interesó por este tipo de trabajo y comenzó a entrenar a los ordenadores para que imitaran el razonamiento humano básico. Por ejemplo, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) llevó a cabo proyectos de cartografía de calles en la década de 1970. Y DARPA produjo asistentes personales inteligentes en 2003, mucho antes de que Siri, Alexa o Cortana fueran nombres conocidos.
Estos primeros trabajos prepararon el camino para la automatización y el razonamiento formal que vemos hoy en día en los ordenadores, incluidos los sistemas de apoyo a la toma de decisiones y los sistemas de búsqueda inteligente que pueden diseñarse para complementar y aumentar las capacidades humanas.

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Pocos conceptos se entienden tan mal como la inteligencia artificial. Las encuestas de opinión muestran que incluso los principales líderes empresariales carecen de un sentido detallado de la IA y que mucha gente de a pie la confunde con robots superpoderosos o dispositivos hiperinteligentes. Hollywood ayuda poco en este sentido al fusionar robots y software avanzado en autómatas autorreplicantes como el Skynet de Terminator o el malvado HAL visto en «2001: Una odisea del espacio» de Arthur Clarke, que se vuelve rebelde después de que los humanos planeen desactivarlo. La falta de claridad en torno al término permite a los pesimistas de la tecnología advertir que la IA conquistará a los humanos, suprimirá la libertad individual y destruirá la privacidad personal mediante un «1984» digital.
Parte del problema es la falta de una definición uniformemente acordada. En general, se atribuye a Alan Turing el origen del concepto, cuando en 1950 especuló sobre «máquinas pensantes» que podían razonar al nivel de un ser humano. Su conocido «Test de Turing» especifica que los ordenadores deben completar los rompecabezas de razonamiento tan bien como los humanos para que se les considere «pensantes» de forma autónoma.

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