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el aprendizaje automático en acción
¿Cómo de inteligente es la inteligencia artificial? Actualmente nos ayuda de muchas maneras, desde los navegadores de los coches hasta la detección de células cancerosas, pero todavía no es más inteligente que nosotros, los humanos. Todavía tenemos que entrenar a la IA para que haga cosas, pero ¿debemos temer que acabe aprendiendo demasiado? Neil y Sam hablan del tema y enseñan algo de vocabulario útil.
NeilNo es «quién» me lo dijo, Sam, sino «qué». De hecho, esa receta fue elaborada por ordenadores mediante inteligencia artificial, o IA, que es el tema del programa de hoy. En la vida real, la IA está haciendo grandes progresos, desde los navegadores de los coches hasta la detección de células cancerosas. Pero, como se puede ver en esa repugnante receta, las cosas no siempre salen según lo previsto.
NeilRight. La IA no es tan inteligente como solemos pensar. Los programas de IA utilizan células cerebrales artificiales para imitar a grandes rasgos la actividad de las células cerebrales reales, pero todavía están muy lejos de los niveles de inteligencia humana. Y esa es mi pregunta del concurso: en términos de número de células cerebrales, ¿a qué nivel de inteligencia está trabajando actualmente la IA? ¿Es la IA tan inteligente como:
inteligencia artificial general
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].
red neuronal artificial
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