La inteligencia artificial (IA) es una rama amplia de la informática que se ocupa de construir máquinas inteligentes que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. La inteligencia artificial es una ciencia interdisciplinaria con múltiples enfoques, pero los avances en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo están creando un cambio de paradigma en prácticamente todos los sectores de la industria tecnológica.
¿Cómo funciona la inteligencia artificial?
Menos de una década después de romper la máquina de encriptación nazi Enigma y ayudar a las fuerzas aliadas a ganar la Segunda Guerra Mundial, el matemático Alan Turing cambió la historia por segunda vez con una simple pregunta: "¿Pueden pensar las máquinas?"
El documento de Turing "Maquinaria informática e inteligencia" (1950), y su posterior Test de Turing, establecieron el objetivo fundamental y la visión de la inteligencia artificial.
En esencia, la IA es la rama de la informática que pretende responder afirmativamente a la pregunta de Turing. Es el esfuerzo por replicar o simular la inteligencia humana en máquinas.
El objetivo expansivo de la inteligencia artificial ha suscitado muchas preguntas y debates. Tanto es así que ninguna definición singular del campo es universalmente aceptada.
La principal limitación al definir la IA simplemente como "construir máquinas inteligentes" es que realmente no explica qué es la inteligencia artificial. ¿Qué hace que una máquina sea inteligente?
En su innovador libro de texto Inteligencia artificial: un enfoque moderno, los autores Stuart Russell y Peter Norvig abordan este tema unificando su trabajo en torno al tema de los agentes inteligentes en las máquinas. Teniendo esto en cuenta, la inteligencia artificial es "el estudio de agentes que reciben percepciones del entorno y realizan acciones". (Russel y Norvig viii)
Norvig y Russell continúan explorando cuatro enfoques diferentes que históricamente han definido el campo de la IA:
- pensando humanamente
- pensar racionalmente
- actuar humanamente
- actuar racionalmente
Las dos primeras ideas tratan sobre los procesos de pensamiento y el razonamiento, mientras que las otras tratan sobre el comportamiento. Norvig y Russell se enfocan particularmente en los agentes racionales que actúan para obtener el mejor resultado, señalando que "todas las habilidades necesarias para la prueba de Turing también permiten que un agente actúe racionalmente". (Russel y Norvig 4).
Patrick Winston, profesor de inteligencia artificial y ciencias de la computación en el MIT, define la IA como "algoritmos habilitados por restricciones, expuestos por representaciones que respaldan modelos dirigidos a circuitos que conectan el pensamiento, la percepción y la acción".
Si bien estas definiciones pueden parecer abstractas para la persona promedio, ayudan a enfocar el campo como un área de computación y brindan un modelo para infundir máquinas y programas con aprendizaje automático y otros subconjuntos de inteligencia artificial.
Mientras se dirigía a una multitud en Japan AI Experience en 2017, el CEO de DataRobot, Jeremy Achin, comenzó su discurso ofreciendo la siguiente definición de cómo se usa la IA en la actualidad:
"La inteligencia artificial es un sistema informático que puede realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana... Muchos de estos sistemas de IA funcionan con aprendizaje automático, algunos con aprendizaje profundo y otros con cosas muy aburridas como las reglas".
¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial? I A
La inteligencia artificial generalmente es falsa en dos amplias categorías:
- Cierre de IA: A veces denominada "IA débil", este tipo de inteligencia artificial opera en un contexto limitado y es una simulación de la inteligencia humana. La IA estrecha a menudo se enfoca en realizar una sola tarea y, si bien estas máquinas pueden parecer inteligentes, funcionan con muchas más restricciones y limitaciones que incluso la inteligencia humana más básica.
- Inteligencia Artificial General (AGI): AGI, a veces denominada "IA fuerte", es el tipo de inteligencia artificial que vemos en las películas, como los robots de Westworld o Data de Star Trek: The Next Generation. AGI es una máquina con inteligencia general y, al igual que un ser humano, puede aplicar esa inteligencia para resolver cualquier problema.
Ejemplos de inteligencia artificial
- Asistentes inteligentes (como Siri y Alexa)
- Herramientas de mapeo y pronóstico de enfermedades
- Robots y drones de producción
- Recomendaciones de terapia personalizadas y optimizadas
- Bots conversacionales para marketing y atención al cliente
- Robo-asesor para el comercio de acciones
- Filtros de spam por correo electrónico
- Herramientas de monitoreo de redes sociales para contenido peligroso o noticias falsas
- Consejos sobre canciones o programas de TV de Spotify y Netflix
Como puedes ver, ya se ha convertido en parte de nuestras vidas.
Inteligencia artificial estrecha
La IA estrecha nos rodea y es la IA más exitosa hasta la fecha. Centrándose en realizar tareas específicas, Narrow AI ha sido pionera en numerosos descubrimientos durante la última década que han tenido "beneficios significativos para la sociedad y contribuido a la viabilidad económica de la nación", según el informe "Preparing for the Future of Artificial Intelligence". 2016 publicado por la administración Obama.
Algunos ejemplos de IA estrecha incluyen:
- Búsqueda de google
- software de reconocimiento de imagen
- Siri, Alexa y otros asistentes personales
- Autos sin conductor
- watson de ibm
Aprendizaje automático y aprendizaje profundo
Gran parte de la IA limitada está impulsada por avances en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Comprender la diferencia entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo puede ser confuso. El capitalista Frank Chen ofrece una buena descripción general de cómo distinguirlos, señalando:
“La inteligencia artificial es un conjunto de algoritmos e inteligencia para tratar de imitar la inteligencia humana. El aprendizaje automático es uno de ellos y el aprendizaje profundo es una de esas técnicas de aprendizaje automático".
En pocas palabras, el aprendizaje automático alimenta datos a una computadora y utiliza técnicas estadísticas para ayudarla a "aprender" a mejorar progresivamente una actividad, sin haber sido programada específicamente para esa actividad, eliminando la necesidad de millones de líneas de código escrito. . El aprendizaje automático consiste tanto en el aprendizaje supervisado (usando conjuntos de datos etiquetados) como en el aprendizaje no supervisado (usando conjuntos de datos no etiquetados).
El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que gestiona las entradas a través de una arquitectura de red neuronal inspirada en la biología. Las redes neuronales contienen una serie de capas ocultas a través de las cuales se procesan los datos, lo que permite que la máquina profundice en su aprendizaje, haciendo conexiones y sopesando las entradas para obtener los mejores resultados.
inteligencia general artificial
Crear una máquina con inteligencia a nivel humano que se pueda aplicar a cualquier tarea es el santo grial para muchos investigadores de IA, pero la investigación de AGI ha estado plagada de dificultades.
La búsqueda de un "algoritmo universal para aprender y actuar en cualquier entorno" (Russel y Norvig) no es nueva, pero el tiempo no ha aliviado la dificultad de crear esencialmente una máquina con un conjunto completo de habilidades cognitivas.
AGI ha sido durante mucho tiempo la musa de la ciencia ficción distópica, donde los robots superinteligentes han invadido a la humanidad, pero los expertos están de acuerdo en que no es algo de lo que debamos preocuparnos.
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