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 . La investigación en IA se ha definido como el campo de estudio de los agentes inteligentes , lo que hace referencia a cualquier sistema que percibe su entorno y realiza acciones que maximizan sus posibilidades de lograr sus objetivos. [a]

El término "inteligencia artificial" se había utilizado anteriormente para describir máquinas que imitan y muestran habilidades cognitivas "humanas" asociadas con la mente humana , como "aprender" y "resolver problemas". Desde entonces, esta definición ha sido rechazada por los principales investigadores de IA que ahora describen la IA en términos de racionalidad y actuación racional, lo que no limita cómo se puede articular la inteligencia. [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 altamente matemático-estadísticoha 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 estadística , 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 planteó argumentos filosóficos sobre la mente y las consecuencias éticas de crear seres artificiales dotados de una inteligencia similar a la humana; estos temas han sido explorados previamente por el mito , la ficción y la filosofía desde la antigüedad. [14] Desde entonces, los escritores de ciencia ficción y los futurólogos han sugerido que la IA puede convertirse en un riesgo existencial para la humanidad si no se supervisan sus capacidades racionales. [15] [16]


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 [86]
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 el aprendizaje profundo [132]
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.
AI Familias de patentes para categorías y subcategorías de aplicaciones funcionales. La visión artificial representa el 49 por ciento de las familias de patentes relacionadas con una aplicación funcional en 2016.
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".