Definicion de inteligencia artificial

Definicion de inteligencia artificial

Historia de la inteligencia artificial

Este glosario de inteligencia artificial es una lista de definiciones de términos y conceptos relevantes para el estudio de la inteligencia artificial, sus subdisciplinas y campos relacionados. Los glosarios relacionados son Glosario de informática, Glosario de robótica y Glosario de visión artificial.
Un marco de representación del conocimiento de alto nivel que puede utilizarse para resolver problemas de forma declarativa basándose en el razonamiento abductivo. Amplía la programación lógica normal al permitir que algunos predicados se definan de forma incompleta, declarados como predicados abducibles.
Una forma de inferencia lógica que parte de una observación o conjunto de observaciones y busca la explicación más sencilla y probable. Este proceso, a diferencia del razonamiento deductivo, arroja una conclusión plausible pero no la verifica positivamente.[1] inferencia abductiva,[1] o retroducción[2] Un modelo matemático para los tipos de datos, en el que un tipo de datos se define por su comportamiento (semántica) desde el punto de vista de un usuario de los datos, específicamente en términos de posibles valores, posibles operaciones sobre los datos de este tipo, y el comportamiento de estas operaciones.

Tecnología de inteligencia artificial

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].

Artículo sobre inteligencia artificial

La autora Pamela McCorduck escribe: «Forma parte de la historia del campo de la inteligencia artificial el hecho de que cada vez que alguien descubría cómo hacer que un ordenador hiciera algo -jugar bien a las damas, resolver problemas simples pero relativamente informales- había un coro de críticos que decían: ‘eso no es pensar'»[2] El investigador Rodney Brooks se queja: «Cada vez que resolvemos una parte, deja de ser mágica; decimos: ‘Oh, eso es sólo un cálculo'»[3].
Pamela McCorduck califica de «extraña paradoja» el hecho de que «los éxitos prácticos de la IA, los programas computacionales que realmente lograron un comportamiento inteligente, fueron pronto asimilados en cualquier dominio de aplicación en el que se les encontró utilidad, y se convirtieron en socios silenciosos junto a otros enfoques de resolución de problemas, lo que dejó a los investigadores de la IA para ocuparse únicamente de los «fracasos», las nueces duras que aún no se podían descifrar»[4].
Cuando el ordenador de IBM para jugar al ajedrez, Deep Blue, consiguió derrotar a Garry Kasparov en 1997, la gente se quejó de que sólo había utilizado «métodos de fuerza bruta» y que no era inteligencia real[5]. Fred Reed escribe: «Un problema al que se enfrentan regularmente los defensores de la IA es el siguiente: Cuando sabemos cómo una máquina hace algo ‘inteligente’, deja de ser considerada inteligente. Si venciera al campeón mundial de ajedrez, se me consideraría muy inteligente»[6].

Qué es la inteligencia artificial con ejemplos

En la historia de la inteligencia artificial, se denomina inteligencia artificial simbólica al conjunto de todos los métodos de investigación en inteligencia artificial que se basan en representaciones simbólicas de alto nivel (legibles para el ser humano) de los problemas, la lógica y la búsqueda. La IA simbólica utiliza herramientas como la programación lógica, las reglas de producción, las redes semánticas y los marcos, y desarrolla aplicaciones como los sistemas expertos.
John Haugeland dio el nombre de GOFAI («Good Old-Fashioned Artificial Intelligence») a la IA simbólica en su libro de 1985 Artificial Intelligence: The Very Idea, que exploraba las implicaciones filosóficas de la investigación en inteligencia artificial. En robótica, el término análogo es GOFR («Good Old-Fashioned Robotics»)[1].
La inteligencia artificial subsimbólica es el conjunto de enfoques alternativos que no utilizan símbolos explícitos de alto nivel, como la optimización matemática, los clasificadores estadísticos y las redes neuronales[2].
Los investigadores de los años 60 y 70 estaban convencidos de que los enfoques simbólicos acabarían por crear una máquina con inteligencia general artificial y lo consideraban el objetivo de su campo. Le sucedió la IA estadística, altamente matemática, que se dirige en gran medida a problemas específicos con objetivos concretos, más que a la inteligencia general. La investigación sobre la inteligencia general se estudia ahora en el subcampo exploratorio de la inteligencia general artificial.

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