Inteligencia artificial


La inteligencia artificial ( IA ) es la inteligencia demostrada por las máquinas , a diferencia de la inteligencia natural que muestran los animales, incluidos los humanos . Los principales libros de texto de IA definen el campo como el estudio de " agentes inteligentes ": cualquier sistema que percibe su entorno y toma acciones que maximizan sus posibilidades de lograr sus objetivos. [a] Algunas cuentas populares usan el término "inteligencia artificial" para describir máquinas que imitan las funciones "cognitivas" que los humanos asocian con la mente humana , como "aprender" y "resolver problemas", sin embargo,[B]

Las aplicaciones de IA incluyen motores de búsqueda web avanzados (p. ej., Google ), sistemas de recomendación (utilizados por YouTube , Amazon y Netflix ), comprensión del habla humana (como Siri y Alexa ), automóviles autónomos (p. ej., Tesla ), toma de decisiones automatizada y compitiendo al más alto nivel en sistemas de juegos estratégicos (como el ajedrez y el Go ). [2] [ cita requerida ]A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, las tareas que se considera que requieren "inteligencia" a menudo se eliminan 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] habiéndose convertido en una tecnología rutinaria. [5]

La inteligencia artificial se fundó como disciplina académica en 1956 y, en los años transcurridos desde entonces, ha experimentado varias oleadas de optimismo, [6] [7] seguidas de decepción y pérdida de financiación (conocido como " invierno de IA "), [8] [9] seguido de nuevos enfoques, éxito y financiación renovada. [7] [10] La investigación de IA ha probado y descartado muchos enfoques diferentes desde su fundación, incluida la simulación del cerebro, el modelado de la resolución de problemas humanos , la lógica formal , grandes bases de datos de conocimiento y la imitación del comportamiento animal. En las primeras décadas del siglo XXI, el aprendizaje automático estadístico altamente matemáticoha dominado el campo, y esta técnica ha demostrado ser muy exitosa, ayudando a resolver muchos problemas desafiantes en la industria y la academia. [11] [10]

Los diversos subcampos de la investigación de IA se centran en objetivos particulares y el uso de herramientas particulares. Los objetivos tradicionales de la investigación de la IA incluyen el razonamiento , la representación del conocimiento , la planificación , el aprendizaje , el procesamiento del lenguaje natural , la percepción y la capacidad de mover y manipular objetos. [c] La inteligencia general (la capacidad de resolver un problema arbitrario) se encuentra entre los objetivos a largo plazo del campo. [12]Para resolver estos problemas, los investigadores de IA han adaptado e integrado una amplia gama de técnicas de resolución de problemas, que incluyen búsqueda y optimización matemática, lógica formal, redes neuronales artificiales y métodos basados ​​en estadísticas , probabilidad y economía . La IA también se basa en la informática , la psicología , la lingüística , la filosofía y muchos otros campos.

El campo se basó en la suposición de que la inteligencia humana "se puede describir con tanta precisión que se puede hacer una máquina para simularla". [d] Esto plantea argumentos filosóficos sobre la mente y la ética de crear seres artificiales dotados de una inteligencia similar a la humana. Estos temas han sido explorados por el mito , la ficción y la filosofía desde la antigüedad . [14] La ciencia ficción y la futurología también han sugerido que, con su enorme potencial y poder, la IA puede convertirse en un riesgo existencial para la humanidad. [15] [16]

Los seres artificiales con inteligencia aparecieron como dispositivos narrativos en la antigüedad, [17] y han sido comunes en la ficción, como en Frankenstein de Mary Shelley o RUR de Karel Čapek [18] Estos personajes y sus destinos plantearon muchos de los mismos problemas que ahora se discuten en la ética de la inteligencia artificial . [19]


Didracma de plata de Creta que representa a Talos , un antiguo autómata mítico con inteligencia artificial .
Una ontología representa el conocimiento como un conjunto de conceptos dentro de un dominio y las relaciones entre esos conceptos.
Un árbol de análisis representa la estructura sintáctica de una oración según alguna gramática formal .
La detección de características (en la imagen: detección de bordes ) ayuda a la IA a componer estructuras abstractas informativas a partir de datos sin procesar.
Kismet , un robot con habilidades sociales rudimentarias [84]
Un enjambre de partículas en busca del mínimo global
El agrupamiento de maximización de expectativas de los datos de erupción de Old Faithful comienza con una conjetura aleatoria, pero luego converge con éxito en un agrupamiento preciso de los dos modos de erupción físicamente distintos.
Una red neuronal es un grupo de nodos interconectados, similar a la vasta red de neuronas del cerebro humano .
Representación de imágenes en múltiples capas de abstracción en aprendizaje profundo [130]
Para este proyecto, la IA tuvo que aprender los patrones típicos en los colores y las pinceladas del pintor renacentista Rafael . El retrato muestra el rostro de la actriz Ornella Muti , "pintado" por AI al estilo de Raphael.
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Conferencia de Fillipo Santoni de Sio ( Universidad Tecnológica de Delft ) sobre los riesgos de la inteligencia artificial y cómo podemos mantener la inteligencia artificial bajo control
La palabra "robot" en sí fue acuñada por Karel Čapek en su obra de teatro RUR de 1921 , el título significa "Robots universales de Rossum".