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Software de inteligencia artificial definicion

julio 24, 2022

Ai significa en japonés

La inteligencia artificial (IA) es la inteligencia demostrada por las máquinas, en contraposición a 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 son 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].

Tipos 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.

¿A quién se le conoce como el «padre del ai»?

Pocos conceptos se entienden tan mal como la inteligencia artificial. Las encuestas de opinión muestran que incluso los principales líderes empresariales carecen de un sentido detallado de la IA y que mucha gente de a pie la confunde con robots superpoderosos o dispositivos hiperinteligentes. Hollywood ayuda poco en este sentido al fusionar robots y software avanzado en autómatas autorreplicantes como el Skynet de Terminator o el malvado HAL visto en «2001: Una odisea del espacio» de Arthur Clarke, que se vuelve rebelde después de que los humanos planeen desactivarlo. La falta de claridad en torno al término permite a los pesimistas de la tecnología advertir que la IA conquistará a los humanos, suprimirá la libertad individual y destruirá la privacidad personal mediante un «1984» digital.

Parte del problema es la falta de una definición uniformemente acordada. En general, se atribuye a Alan Turing el origen del concepto, cuando en 1950 especuló sobre «máquinas pensantes» que podían razonar al nivel de un ser humano. Su conocido «Test de Turing» especifica que los ordenadores deben completar los rompecabezas de razonamiento tan bien como los humanos para que se les considere «pensantes» de forma autónoma.

La inteligencia artificial es la capacidad de un programa informático para

La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas entradas y realicen tareas similares a las humanas. La mayoría de los ejemplos de IA de los que se oye hablar hoy en día -desde ordenadores que juegan al ajedrez hasta coches que se conducen solos- se basan en gran medida en el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. Gracias a estas tecnologías, se puede entrenar a los ordenadores para que realicen tareas específicas procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones en ellos.

Las primeras investigaciones sobre IA en la década de 1950 exploraron temas como la resolución de problemas y los métodos simbólicos. En los años 60, el Departamento de Defensa de EE.UU. se interesó por este tipo de trabajo y comenzó a entrenar a los ordenadores para que imitaran el razonamiento humano básico. Por ejemplo, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) llevó a cabo proyectos de cartografía de calles en la década de 1970. Y DARPA produjo asistentes personales inteligentes en 2003, mucho antes de que Siri, Alexa o Cortana fueran nombres conocidos.

Estos primeros trabajos prepararon el camino para la automatización y el razonamiento formal que vemos hoy en día en los ordenadores, incluidos los sistemas de apoyo a la toma de decisiones y los sistemas de búsqueda inteligente que pueden diseñarse para complementar y aumentar las capacidades humanas.

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