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Definicion de inteligencia artificial

julio 24, 2022

Definición de inteligencia artificial oxford

La inteligencia artificial es una constelación de muchas tecnologías diferentes que trabajan juntas para permitir que las máquinas perciban, comprendan, actúen y aprendan con niveles de inteligencia similares a los humanos. Tal vez por eso parece que la definición de inteligencia artificial de todo el mundo es diferente: La IA no es una sola cosa.

Tecnologías como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural forman parte del panorama de la IA. Cada una de ellas está evolucionando por su propio camino y, cuando se aplica en combinación con los datos, la analítica y la automatización, puede ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos, ya sea mejorar el servicio al cliente u optimizar la cadena de suministro.

IA estrecha (o «débil»)Algunos van más allá y definen la inteligencia artificial como IA «estrecha» y «general». La mayor parte de lo que experimentamos en nuestro día a día es IA estrecha, que realiza una única tarea o un conjunto de tareas estrechamente relacionadas. Algunos ejemplos son:

Estos sistemas son potentes, pero el campo de juego es estrecho: Suelen centrarse en la eficiencia. Sin embargo, con la aplicación adecuada, la IA estrecha tiene un inmenso poder de transformación y sigue influyendo en la forma en que trabajamos y vivimos a escala mundial.

Inteligencia artificial definición fácil

En su forma más sencilla, la inteligencia artificial es un campo que combina las ciencias de la computación y conjuntos de datos sólidos para permitir la resolución de problemas. Los sistemas expertos, una de las primeras aplicaciones exitosas de la IA, pretendían copiar el proceso de toma de decisiones de un ser humano. En los primeros tiempos, extraer y codificar los conocimientos del ser humano requería mucho tiempo.

En la actualidad, la IA incluye los subcampos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que se mencionan con frecuencia junto con la inteligencia artificial. Estas disciplinas se componen de algoritmos de IA que suelen hacer predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrada. El aprendizaje automático ha mejorado la calidad de algunos sistemas expertos y ha facilitado su creación.

La IA fuerte está formada por la Inteligencia General Artificial (AGI) y la Superinteligencia Artificial (ASI). La Inteligencia General Artificial (AGI), o IA general, es una forma teórica de IA en la que una máquina tendría una inteligencia igual a la de los humanos; tendría una conciencia autoconsciente que tiene la capacidad de resolver problemas, aprender y planificar el futuro. La Superinteligencia Artificial (ASI) -también conocida como superinteligencia- superaría la inteligencia y la capacidad del cerebro humano. Aunque la IA fuerte es todavía totalmente teórica y no hay ejemplos prácticos en uso hoy en día, los investigadores de IA están explorando su desarrollo. Mientras tanto, los mejores ejemplos de ASI podrían provenir de la ciencia ficción, como HAL, el asistente informático rebelde de 2001: Una odisea del espacio.

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La inteligencia artificial es la aplicación del procesamiento rápido de datos, el aprendizaje automático, el análisis predictivo y la automatización para simular el comportamiento inteligente y la capacidad de resolver problemas con máquinas y programas informáticos.

Es la inteligencia de las máquinas y los programas informáticos, frente a la inteligencia natural, que es la de los seres humanos y los animales. Las máquinas y los programas que utilizan la inteligencia artificial suelen estar diseñados para leer e interpretar una entrada de datos y luego responder a ella mediante el análisis predictivo o el aprendizaje automático.

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial están muy relacionados y a menudo se confunden como si fueran lo mismo. En resumen, el aprendizaje automático es la ciencia y el enfoque que permite la creación de máquinas y programas artificialmente inteligentes.

La inteligencia artificial suele utilizar técnicas de aprendizaje automático para mejorar la capacidad del sistema de «aprender» y de interpretar y reaccionar mejor a las entradas. Muchos en este campo sólo consideran que un sistema es «inteligente» cuando utiliza el aprendizaje automático para aprender y mejorar.

Ejemplos de inteligencia artificial

El aprendizaje automático está detrás de los chatbots y del texto predictivo, de las aplicaciones de traducción de idiomas, de los programas que te sugiere Netflix y de la forma en que se presentan tus contenidos en las redes sociales. Es el motor de los vehículos autónomos y de las máquinas que pueden diagnosticar enfermedades a partir de imágenes.

Cuando las empresas despliegan hoy en día programas de inteligencia artificial, lo más probable es que utilicen el aprendizaje automático, hasta el punto de que los términos se utilizan a menudo indistintamente, y a veces de forma ambigua. El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que da a los ordenadores la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente.

Con la creciente omnipresencia del aprendizaje automático, es probable que todo el mundo en la empresa se encuentre con él y necesite algún conocimiento práctico sobre este campo. Una encuesta realizada por Deloitte en 2020 reveló que el 67% de las empresas están utilizando el aprendizaje automático, y el 97% lo están utilizando o planean utilizarlo en el próximo año.

Aunque no todo el mundo tiene que conocer los detalles técnicos, debe entender lo que hace la tecnología y lo que puede y no puede hacer, añadió Madry. «No creo que nadie pueda permitirse el lujo de no estar al tanto de lo que está ocurriendo».

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