Artículo sobre inteligencia artificial
Las opiniones que oscilan entre lo utópico y lo distópico varían enormemente en cuanto a las aplicaciones actuales y futuras, o peor aún, las implicaciones de la inteligencia artificial. Sin las amarras adecuadas, nuestras mentes tienden a derivar hacia aguas fabricadas por Hollywood, repletas de revoluciones de robots, coches autónomos y muy poca comprensión de cómo funciona realmente la IA.
Los conceptos erróneos populares tienden a situar la IA en una isla con robots y coches autónomos. Sin embargo, este enfoque no reconoce la principal aplicación práctica de la inteligencia artificial: el procesamiento de las enormes cantidades de datos que se generan a diario.
Al analizar las montañas de datos creadas por los humanos, los sistemas de IA realizan búsquedas inteligentes, interpretando tanto textos como imágenes para descubrir patrones en datos complejos, y luego actúan en base a esos aprendizajes.
Muchas de las tecnologías revolucionarias de la IA son palabras de moda, como “procesamiento del lenguaje natural”, “aprendizaje profundo” y “análisis predictivo”. Tecnologías de vanguardia que permiten a los sistemas informáticos comprender el significado del lenguaje humano, aprender de la experiencia y hacer predicciones, respectivamente.
Ejemplos de inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) se refiere a la simulación de la inteligencia humana en máquinas que están programadas para pensar como los humanos e imitar sus acciones. El término también puede aplicarse a cualquier máquina que presente rasgos asociados a una mente humana, como el aprendizaje y la resolución de problemas.
La característica ideal de la inteligencia artificial es su capacidad para racionalizar y emprender acciones que tengan la mejor oportunidad de lograr un objetivo específico. Un subconjunto de la inteligencia artificial es el aprendizaje automático (ML), que se refiere al concepto de que los programas informáticos pueden aprender automáticamente de los nuevos datos y adaptarse a ellos sin la ayuda de los humanos. Las técnicas de aprendizaje profundo permiten este aprendizaje automático a través de la absorción de enormes cantidades de datos no estructurados, como texto, imágenes o vídeo.
Cuando la mayoría de la gente oye el término inteligencia artificial, lo primero que suele pensar es en robots. Esto se debe a que las películas y novelas de gran presupuesto tejen historias sobre máquinas con apariencia humana que causan estragos en la Tierra. Pero nada más lejos de la realidad.
Ai vs machine learning
La inteligencia artificial (IA) es la inteligencia demostrada por las máquinas, a diferencia de la inteligencia natural mostrada por los animales, incluidos los humanos. La investigación de la IA se ha definido como el campo de estudio de los agentes inteligentes, que se refiere a cualquier sistema que percibe su entorno y realiza acciones que maximizan sus posibilidades de alcanzar sus objetivos[a].
El término “inteligencia artificial” se había utilizado anteriormente para describir máquinas que imitan y muestran habilidades cognitivas “humanas” que se asocian con la mente humana, como el “aprendizaje” y la “resolución de problemas”. Desde entonces, esta definición ha sido rechazada por los principales investigadores de la IA, que ahora la describen en términos de racionalidad y de actuar racionalmente, lo que no limita la forma de articular la inteligencia[b].
A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, las tareas que se consideran que requieren “inteligencia” se eliminan a menudo 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] al haberse convertido en una tecnología rutinaria[5].
Cómo funciona la Inteligencia Artificial
En términos sencillos, la IA, que significa inteligencia artificial, se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y pueden mejorar de forma iterativa a partir de la información que recogen. La IA se manifiesta de varias formas. Algunos ejemplos son:
La IA tiene que ver mucho más con el proceso y la capacidad de pensamiento y análisis de datos superpotentes que con un formato o función concretos. Aunque la IA hace surgir imágenes de robots de alto rendimiento, similares a los humanos, que se apoderan del mundo, la IA no pretende sustituir a los humanos. Su objetivo es mejorar significativamente las capacidades y contribuciones humanas. Eso la convierte en un activo empresarial muy valioso.
La IA se ha convertido en un término global para las aplicaciones que realizan tareas complejas que antes requerían la intervención humana, como la comunicación con los clientes en línea o el juego de ajedrez. El término se utiliza a menudo indistintamente con sus subcampos, que incluyen el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Sin embargo, hay diferencias. Por ejemplo, el aprendizaje automático se centra en la construcción de sistemas que aprenden o mejoran su rendimiento en función de los datos que consumen. Es importante señalar que, aunque todo el aprendizaje automático es IA, no toda la IA es aprendizaje automático.