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Ver también: Historia de la inteligencia artificial y Cronología de la inteligencia artificial
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Inteligencia artificial
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Avances en la clasificación mecánica de imágenes
La tasa de error de la IA por año. Línea roja: la tasa de error de un ser humano entrenado en una tarea en particular.

Las aplicaciones de inteligencia artificial se han utilizado en una amplia gama de campos, incluidos el diagnóstico médico , el comercio de acciones , el control de robots , el derecho , los descubrimientos científicos, los videojuegos y los juguetes. Sin embargo, muchas aplicaciones de IA no se perciben como IA: "Una gran cantidad de IA de vanguardia se ha filtrado a aplicaciones generales, a menudo sin llamarse IA porque una vez que algo se vuelve lo suficientemente útil y común, ya no se etiqueta como IA". [1] [2] "Muchos miles de aplicaciones de IA están profundamente integradas en la infraestructura de cada industria". [3] A finales de la década de 1990 y principios del siglo XXI, la tecnología de IA se volvió ampliamente utilizada como elementos de sistemas más grandes, [3][4] pero el campo rara vez recibe crédito por estos éxitos.

Kaplan y Haenlein estructuran la inteligencia artificial a lo largo de tres etapas evolutivas: 1) inteligencia artificial estrecha: aplica la IA solo a tareas específicas; 2) inteligencia artificial general : aplica la IA a varias áreas y es capaz de resolver de forma autónoma problemas para los que ni siquiera fueron diseñados; y 3) superinteligencia artificial : aplicar la inteligencia artificial a cualquier área capaz de creatividad científica , habilidades sociales y sabiduría general . [2]

Para permitir la comparación con el desempeño humano, la inteligencia artificial se puede evaluar en problemas restringidos y bien definidos. Tales pruebas se han denominado pruebas de Turing de expertos en la materia . Además, los problemas más pequeños proporcionan metas más alcanzables y hay un número cada vez mayor de resultados positivos.

Rendimiento actual [ editar ]

JuegoAño del campeón [5]Estados legales (log 10 ) [6]Complejidad del árbol de juego (log 10 ) [6]¿Juego de información perfecta ?Árbitro
Otelo (reversi)19972858Perfecto[7]
Borradores (damas)19942131Perfecto[8]
Ajedrez199746123Perfecto
Escarbar2006[9]
Shogi201771226Perfecto[10]
Ir2016172360Perfecto
2p no-limit hold 'em2017Imperfecto[11]
Barco de estrellas-270+Imperfecto[12]
StarCraft II2019Imperfecto[13]

En su famosa prueba de Turing , Alan Turing eligió el lenguaje, la característica definitoria de los seres humanos , como base. [14] Sin embargo, hay muchas otras habilidades útiles que pueden describirse como mostrando alguna forma de inteligencia. Esto da una mejor idea del éxito comparativo de la inteligencia artificial en diferentes áreas.

En lo que se ha llamado la prueba de Feigenbaum , el inventor de los sistemas expertos abogó por las pruebas de expertos específicas de la materia. [15] Un artículo de Jim Gray de Microsoft en 2003 sugirió extender la prueba de Turing a la comprensión del habla , el habla y el reconocimiento de objetos y comportamiento. [dieciséis]

La IA, como la electricidad o la máquina de vapor, es una tecnología de propósito general. No hay consenso sobre cómo caracterizar las tareas en las que la IA tiende a sobresalir. [17] Algunas versiones de la paradoja de Moravec observan que es más probable que los humanos superen a las máquinas en áreas como la destreza física que han sido el objetivo directo de la selección natural. [18] Si bien proyectos como AlphaZero han logrado generar su propio conocimiento desde cero, muchos otros proyectos de aprendizaje automático requieren grandes conjuntos de datos de capacitación. [19] [20] Investigador Andrew Ngha sugerido, como una "regla empírica altamente imperfecta", que "casi cualquier cosa que un humano típico pueda hacer con menos de un segundo de pensamiento mental, probablemente ahora o en un futuro cercano podamos automatizar el uso de IA". [21]

Los juegos proporcionan un punto de referencia de alto perfil para evaluar las tasas de progreso; muchos juegos tienen una gran base de jugadores profesionales y un sistema de clasificación competitivo bien establecido. AlphaGo puso fin a la era de los puntos de referencia de los juegos de mesa clásicos cuando la inteligencia artificial demostró su ventaja competitiva sobre los humanos en 2016. El programa de software AlphaGo AI de Deep Mind derrotó al mejor jugador profesional de Go Player del mundo, Lee Sedol . [22] Los juegos de conocimiento imperfecto ofrecen nuevos desafíos a la IA en el área de la teoría de juegos ; el hito más destacado en esta área se cerró con la victoria de Libratus en el póquer en 2017. [23] [24] Los deportes electrónicos continúan proporcionando puntos de referencia adicionales; Facebook AI, Deepmind y otros se han comprometido con la popular franquicia de videojuegos StarCraft . [25] [26]

Se pueden dar amplias clases de resultados para una prueba de IA como: `

  • óptimo : no es posible tener un mejor desempeño (nota: algunas de estas entradas fueron resueltas por humanos)
  • superhumano : se desempeña mejor que todos los humanos
  • high-human : funciona mejor que la mayoría de los humanos
  • par-humano : funciona de manera similar a la mayoría de los humanos
  • subhumano : se desempeña peor que la mayoría de los humanos

Óptimo [ editar ]

Ver también: Juego resuelto
  • Tic-tac-toe
  • Conectar cuatro : 1988
  • Damas (también conocido como borradores de 8x8): débilmente resuelto (2007) [27]
  • Cubo de Rubik : mayoritariamente resuelto (2010) [28]
  • Póquer heads-up limit hold'em : estadísticamente óptimo en el sentido de que "una vida humana de juego no es suficiente para establecer con significación estadística que la estrategia no es una solución exacta" (2015) [29]

Sobrehumano [ editar ]

  • Otelo (también conocido como reversi): c. 1997 [7]
  • Scrabble : [30] [31] 2006 [9]
  • Backgammon : c. 1995-2002 [32] [33]
  • Ajedrez : Supercomputadora (c. 1997); Computadora personal (c. 2006); [34] Teléfono móvil (c. 2009); [35] La computadora derrota a humano + computadora (c. 2017) [36]
  • ¡Peligro! : Respuesta a preguntas , aunque la máquina no utilizó reconocimiento de voz (2011) [37] [38]
  • Arimaa : 2015 [39] [40]
  • Shogi : c. 2017 [10]
  • Ir : 2017 [41]
  • Póquer heads-up sin límite de hold'em: 2017 [11]
  • Póquer hold'em sin límite para seis jugadores: 2019 [42]

Alto humano [ editar ]

  • Crucigramas : c. 2012 [43] [44]
  • Dota 2 : 2018 [45]
  • Juego de cartas puente : Según una revisión de 2009, "los mejores programas están logrando el estatus de expertos como jugadores de cartas (puente)", excluyendo las pujas. [46]
  • StarCraft II : 2019 [47]

Par-humano [ editar ]

  • Reconocimiento óptico de caracteres para ISO 1073-1: 1976 y caracteres especiales similares.
  • Clasificación de imágenes [48]
  • Reconocimiento de escritura a mano [49]

Subhumano [ editar ]

  • Reconocimiento óptico de caracteres para texto impreso (casi par-humano para texto mecanografiado en alfabeto latino)
  • Reconocimiento de objetos [ aclaración necesaria ]
  • Reconocimiento facial : precisión humana de baja a media (a partir de 2014) [50]
  • Respuesta visual a preguntas, [51] como el VQA 1.0 [52]
  • Varias tareas de robótica que pueden requerir avances en hardware de robot, así como en inteligencia artificial, que incluyen:
    • Locomoción bípeda estable: los robots bípedos pueden caminar, pero son menos estables que los caminantes humanos (a partir de 2017) [53]
    • Fútbol humanoide [54]
  • Reconocimiento de voz : "casi igual al desempeño humano" (2017) [55]
  • Explicabilidad . Los sistemas médicos actuales pueden diagnosticar bien ciertas afecciones médicas, pero no pueden explicar a los usuarios por qué hicieron el diagnóstico. [56]
  • Predicción del mercado de valores : recopilación y procesamiento de datos financieros mediante algoritmos de aprendizaje automático
  • Varias tareas que son difíciles de resolver sin conocimiento contextual, que incluyen:
    • Traducción
    • Desambiguación del sentido de las palabras
    • Procesamiento natural del lenguaje

Predicciones pasadas y actuales [ editar ]

Una encuesta de expertos realizada en 2016, realizada por Katja Grace del Future of Humanity Institute y sus asociados, arrojó estimaciones medias de 3 años para el campeonato Angry Birds , 4 años para las World Series of Poker y 6 años para StarCraft . En tareas más subjetivas, la encuesta dio 6 años para doblar la ropa, así como para un trabajador humano promedio, 7 a 10 años para responder de manera experta preguntas 'fáciles de buscar en Google', 8 años para la transcripción de voz promedio, 9 años para la banca telefónica promedio y 11 años para la composición de canciones experta, pero más de 30 años para escribir un bestseller del New York Times o ganar el concurso de matemáticas de Putnam . [57] [58] [59]

Ajedrez [ editar ]

Deep Blue en el Museo de Historia de la Computación

Una IA derrotó a un gran maestro en un torneo reglamentario por primera vez en 1988; rebautizado como Deep Blue , venció al actual campeón mundial de ajedrez humano en 1997 (ver Deep Blue contra Garry Kasparov ). [60]

Estimaciones de cuándo las computadoras superarían a los humanos en el ajedrez
Predicción del año realizadaAño previstoNúmero de añosVaticinadorFuente contemporánea
19571967 o antes10 o menosHerbert A. Simon , economista [61]
19902000 o antes10 o menosRay Kurzweil , futuristaEra de las máquinas inteligentes [62]

Ir [ editar ]

AlphaGo derrotó a un campeón europeo de Go en octubre de 2015 y a Lee Sedol en marzo de 2016, uno de los mejores jugadores del mundo (ver AlphaGo contra Lee Sedol ). Según Scientific American y otras fuentes, la mayoría de los observadores esperaban que el rendimiento de Computer Go sobrehumano estuviera al menos a una década de distancia. [63] [64] [65]

Estimaciones de cuándo las computadoras superarían a los humanos en Go
Predicción del año realizadaAño previstoNúmero de añosVaticinadorAfiliaciónFuente contemporánea
19972100 o más tarde100 o másPiet Hutt, físico y fan de GoInstituto de estudios avanzadosNew York Times [66] [67]
20072017 o antes10 o menosFeng-Hsiung Hsu , plomo azul profundoMicrosoft Research AsiaEspectro IEEE [68] [69]
2014202410Rémi Coulom , programador de Computer GoCrazyStoneCon cable [69] [70]

Inteligencia general artificial a nivel humano (AGI) [ editar ]

El pionero de la IA y economista Herbert A. Simon predijo erróneamente en 1965: "Las máquinas serán capaces, dentro de veinte años, de hacer cualquier trabajo que un hombre pueda hacer". De manera similar, en 1970 Marvin Minsky escribió que "Dentro de una generación ... el problema de crear inteligencia artificial se resolverá sustancialmente". [71]

Cuatro encuestas realizadas en 2012 y 2013 sugirieron que la estimación media entre los expertos sobre cuándo llegaría AGI era de 2040 a 2050, según la encuesta. [72] [73]

La encuesta de Grace en 2016 encontró que los resultados variaron dependiendo de cómo se formuló la pregunta. Los encuestados a los que se les pidió estimar "cuándo las máquinas sin ayuda pueden realizar cada tarea mejor y más barato que los trabajadores humanos" dieron una respuesta media agregada de 45 años y un 10% de probabilidad de que ocurra en 9 años. Otros encuestados pidieron estimar "cuándo todas las ocupaciones son completamente automatizables. Es decir, cuándo para cualquier ocupación, las máquinas podrían construirse para realizar la tarea mejor y más barata que los trabajadores humanos" estimaron una mediana de 122 años y una probabilidad del 10% de 20 años. La respuesta media para cuando el "investigador de IA" podría automatizarse por completo fue de alrededor de 90 años. No se encontró un vínculo entre la antigüedad y el optimismo, pero los investigadores asiáticos fueron mucho más optimistas que los investigadores norteamericanos en promedio;Los asiáticos predijeron un promedio de 30 años para "realizar todas las tareas", en comparación con los 74 años pronosticados por los norteamericanos.[57] [58] [59]

Estimaciones de cuándo llegará AGI
Predicción del año realizadaAño previstoNúmero de añosVaticinadorFuente contemporánea
19651985 o antes20 o menosHerbert A. SimonLa forma de la automatización para los hombres y la gestión [71] [74]
19932023 o antes30 o menosVernor Vinge , escritor de ciencia ficción"La singularidad tecnológica venidera" [75]
19952040 o antes45 o menosHans Moravec , investigador de robóticaCon cable [76]
2008Nunca / Futuro lejano [nota 1]Gordon E. Moore , inventor de la Ley de MooreEspectro IEEE [77]
2017202912Ray KurzweilEntrevista [78]

Ver también [ editar ]

  • Aplicaciones de la inteligencia artificial
  • Lista de proyectos de inteligencia artificial
  • Lista de tecnologías emergentes

Referencias [ editar ]

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Notas [ editar ]

  1. ^ IEEE Spectrum atribuye a Moore "Nunca" y "No creo que sea probable que suceda este tipo de cosas, al menos durante mucho tiempo".

Enlaces externos [ editar ]

  • Base de datos MIRI de predicciones sobre AGI