Inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) es la capacidad de un programa informático o una máquina para pensar y aprender. También es un campo de estudio que trata de hacer que los ordenadores sean "inteligentes". Funcionan por sí solos sin necesidad de codificar sus órdenes. John McCarthy inventó el nombre de "Inteligencia Artificial" en 1955.
En general, el término "inteligencia artificial" significa un programa que imita la cognición humana. Al menos algunas de las cosas que asociamos con otras mentes, como el aprendizaje y la resolución de problemas, las pueden hacer los ordenadores, aunque no de la misma manera que nosotros. Andreas Kaplan y Michael Haenlein definen la IA como la capacidad de un sistema para interpretar correctamente los datos externos, aprender de esos datos y utilizar esos aprendizajes para lograr objetivos y tareas específicas mediante una adaptación flexible.
Una máquina inteligente ideal (perfecta) es un agente flexible que percibe su entorno y realiza acciones para maximizar sus posibilidades de éxito en alguna meta u objetivo. A medida que las máquinas son cada vez más capaces, las facultades mentales que antes se consideraban necesarias para la inteligencia se eliminan de la definición. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe como un ejemplo de "inteligencia artificial": es sólo una tecnología rutinaria.
En la actualidad utilizamos el término IA para referirnos a la comprensión del habla humana, a la competencia de alto nivel en sistemas de juegos estratégicos (como el ajedrez y el go), a los coches autoconducidos y a la interpretación de datos complejos. También hay quien considera que la IA es un peligro para la humanidad si sigue avanzando al ritmo actual.
Un objetivo extremo de la investigación en IA es crear programas informáticos que puedan aprender, resolver problemas y pensar de forma lógica. En la práctica, sin embargo, la mayoría de las aplicaciones se han centrado en problemas que los ordenadores pueden hacer bien. Buscar en bases de datos y hacer cálculos son cosas que los ordenadores hacen mejor que las personas. Por otro lado, "percibir su entorno" en un sentido real está muy por encima de la informática actual.
La IA abarca muchos campos diferentes, como la informática, las matemáticas, la lingüística, la psicología, la neurociencia y la filosofía. Con el tiempo, los investigadores esperan crear una "inteligencia artificial general" que pueda resolver muchos problemas en lugar de centrarse en uno solo. Los investigadores también intentan crear una IA creativa y emocional que pueda empatizar o crear arte. Se han probado muchos enfoques y herramientas.
Tomando prestada la literatura sobre gestión, Kaplan y Haenlein clasifican la inteligencia artificial en tres tipos diferentes de sistemas de IA: analítica, inspirada en el ser humano y humanizada. La IA analítica sólo tiene características consistentes con la inteligencia cognitiva que genera una representación cognitiva del mundo y utiliza el aprendizaje basado en la experiencia pasada para informar sobre las decisiones futuras. La IA inspirada en el ser humano tiene elementos tanto de la inteligencia cognitiva como de la emocional, entendiendo, además de los elementos cognitivos, también las emociones humanas considerándolas en su toma de decisiones. La IA humanizada muestra características de todos los tipos de competencias (es decir, inteligencia cognitiva, emocional y social), capaz de ser consciente de sí misma y de las interacciones con los demás.
Historia
La primera aparición de la inteligencia artificial está en los mitos griegos, como Talos de Creta o el robot de bronce de Hefesto. Los robots humanoides fueron construidos por Yan Shi, Héroe de Alejandría, y Al-Jazari. Las máquinas sensibles se hicieron populares en la ficción durante los siglos XIX y XX con las historias de Frankenstein y los Robots Universales de Rossum.
La lógica formal fue desarrollada por los antiguos filósofos y matemáticos griegos. Este estudio de la lógica dio lugar a la idea de ordenador en los siglos XIX y XX. La teoría de la computación del matemático Alan Turing decía que cualquier problema matemático podía resolverse procesando 1's y 0's. Los avances en neurología, teoría de la información y cibernética convencieron a un pequeño grupo de investigadores de que un cerebro electrónico era posible.
La investigación en IA comenzó realmente con una conferencia en el Dartmouth College en 1956. Fue una sesión de intercambio de ideas de un mes de duración a la que asistieron muchas personas interesadas en la IA. En la conferencia se escribieron programas que eran sorprendentes en su momento, ganando a la gente en las damas o resolviendo problemas de palabras. El Departamento de Defensa empezó a dar mucho dinero a la investigación en IA y se crearon laboratorios por todo el mundo.
Por desgracia, los investigadores subestimaron realmente la dificultad de algunos problemas. Las herramientas que habían utilizado todavía no daban a los ordenadores cosas como las emociones o el sentido común. El matemático James Lighthill escribió un informe sobre la IA en el que afirmaba que "en ninguna parte del campo los descubrimientos realizados hasta el momento han producido el gran impacto que entonces se prometía". Los gobiernos estadounidense y británico querían financiar proyectos más productivos. Se recortaron los fondos para la investigación en IA, iniciando un "invierno de la IA" en el que se investigó poco.
La investigación en IA se reactivó en la década de 1980 debido a la popularidad de los sistemas expertos, que simulaban los conocimientos de un experto humano. En 1985, se gastaron mil millones de dólares en IA. Los nuevos y más rápidos ordenadores convencieron a los gobiernos de Estados Unidos y Gran Bretaña para que volvieran a financiar la investigación en IA. Sin embargo, el mercado de las máquinas Lisp se desplomó en 1987 y la financiación se retiró de nuevo, iniciando un invierno de IA aún más largo.
La IA resurgió de nuevo en los años 90 y principios de los 2000 con su uso en la extracción de datos y el diagnóstico médico. Esto fue posible gracias a la mayor velocidad de los ordenadores y a la concentración en la resolución de problemas más específicos. En 1997, Deep Blue se convirtió en el primer programa informático en vencer al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Los ordenadores más rápidos, los avances en el aprendizaje profundo y el acceso a más datos han hecho que la IA se popularice en todo el mundo. En 2011 IBM Watson venció a los dos mejores jugadores de Jeopardy! Brad Rutter y Ken Jennings, y en 2016 AlphaGo de Google venció al mejor jugador de Go Lee Sedol 4 de 5 veces.
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Preguntas y respuestas
P: ¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?
R: La Inteligencia Artificial (IA) es la capacidad de un programa informático o de una máquina para pensar y aprender. También es un campo de estudio que intenta hacer "inteligentes" a los ordenadores haciendo que trabajen por sí mismos sin que se les codifiquen órdenes.
P: ¿A quién se le ocurrió el término "Inteligencia Artificial"?
R: A John McCarthy se le ocurrió el nombre de "Inteligencia Artificial" en 1955.
P: ¿Cómo definen Andreas Kaplan y Michael Haenlein la IA?
R: Andreas Kaplan y Michael Haenlein definen la IA como la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, aprender de esos datos y utilizar esos aprendizajes para lograr objetivos y tareas específicas mediante una adaptación flexible.
P: ¿Cuáles son algunas aplicaciones de la IA?
R: Algunas aplicaciones de la IA incluyen la comprensión del habla humana, la competición a alto nivel en sistemas de juegos estratégicos (como el ajedrez y el go), los coches autoconducidos y la interpretación de datos complejos.
P: ¿Cuál es un objetivo extremo de la investigación en IA?
R: Un objetivo extremo de la investigación en IA es crear programas informáticos que puedan aprender, resolver problemas y pensar de forma lógica.
P: ¿Qué campos intervienen en la investigación de la IA?
R: Los campos implicados en la investigación de la IA incluyen la informática, las matemáticas, la lingüística, la psicología, la neurociencia y la filosofía.
P: ¿En qué tipos de inteligencia artificial clasifican Kaplan & Haenlein?
R: Kaplan & Haenlein clasifican la inteligencia artificial en tres tipos diferentes: analítica, inspirada en el ser humano y humanizada.
