▷ Qué es la inteligencia artificial

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

En términos sencillos, la IA, que significa inteligencia artificial, se refiere a los sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y pueden mejorar de forma iterativa a partir de la información que recogen. La IA se manifiesta de varias formas. Algunos ejemplos son:
La IA tiene que ver mucho más con el proceso y la capacidad de pensamiento y análisis de datos superpotentes que con un formato o función concretos. Aunque la IA hace surgir imágenes de robots de alto rendimiento, similares a los humanos, que se apoderan del mundo, la IA no pretende sustituir a los humanos. Su objetivo es mejorar significativamente las capacidades y contribuciones humanas. Eso la convierte en un activo empresarial muy valioso.
La IA se ha convertido en un término global para las aplicaciones que realizan tareas complejas que antes requerían la intervención humana, como la comunicación con los clientes en línea o el juego de ajedrez. El término se utiliza a menudo indistintamente con sus subcampos, que incluyen el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Sin embargo, hay diferencias. Por ejemplo, el aprendizaje automático se centra en la construcción de sistemas que aprenden o mejoran su rendimiento en función de los datos que consumen. Es importante señalar que, aunque todo el aprendizaje automático es IA, no toda la IA es aprendizaje automático.

Tipos de inteligencia artificial

La filosofía de la inteligencia artificial es una rama de la filosofía de la tecnología que explora la inteligencia artificial y sus implicaciones para el conocimiento y la comprensión de la inteligencia, la ética, la conciencia, la epistemología y el libre albedrío[1]. Además, la tecnología se ocupa de la creación de animales artificiales o personas artificiales (o, al menos, criaturas artificiales; véase vida artificial), por lo que la disciplina es de considerable interés para los filósofos[2]. Algunos estudiosos sostienen que el rechazo de la comunidad de la IA a la filosofía es perjudicial[3].
Cuestiones como éstas reflejan los intereses divergentes de los investigadores de la IA, los científicos cognitivos y los filósofos, respectivamente. Las respuestas científicas a estas preguntas dependen de la definición de “inteligencia” y “conciencia” y de qué “máquinas” exactamente se estén discutiendo.
¿Es posible crear una máquina que pueda resolver todos los problemas que los humanos resuelven con su inteligencia? Esta pregunta define el alcance de lo que las máquinas podrían hacer en el futuro y orienta la dirección de la investigación sobre IA. Sólo se refiere al comportamiento de las máquinas e ignora las cuestiones que interesan a los psicólogos, los científicos cognitivos y los filósofos; para responder a esta pregunta, no importa si una máquina está pensando realmente (como piensa una persona) o sólo está actuando como si pensara[10].

La mejor definición de inteligencia artificial

En su forma más simple, la inteligencia artificial es un campo que combina las ciencias 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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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.