Es la ciencia que persigue crear programas que imiten los procesos de la inteligencia humana. El origen de este término no es reciente. En 1955 en una conferencia en el Darmouth College (NH, Estados Unidos) los investigadores McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon utilizaron por primera ver la IA.
La inteligencia artificial (IA) es el campo de la informática que se dedica al desarrollo de algoritmos y sistemas que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la comprensión del lenguaje natural, la toma de decisiones y la resolución de problemas.
La IA se divide en dos categorías principales: la IA débil o IA aplicada, que se enfoca en desarrollar sistemas que realizan tareas específicas, y la IA fuerte o IA general, que busca desarrollar sistemas que pueden realizar cualquier tarea intelectual que un humano pueda realizar. Se ocupa de la creación de agentes inteligentes, que son sistemas que pueden razonar, aprender y actuar de forma autónoma. La IA se ha utilizado en una amplia gama de aplicaciones, incluyendo el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador, la robótica y el diagnóstico médico.
No existe una definición única de IA que sea aceptada por todos los expertos. Sin embargo, una definición común es que la IA es «la capacidad de una máquina para realizar tareas que normalmente se asocian con la inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la resolución de problemas».
La IA es un campo de investigación activo y en rápido desarrollo. Los investigadores de IA están trabajando en una amplia gama de problemas, incluyendo el desarrollo de agentes inteligentes que puedan aprender de sus experiencias, razonar sobre información compleja y tomar decisiones acertadas.
La IA tiene el potencial de transformar muchas industrias y aspectos de nuestras vidas. Por ejemplo, la IA se podría utilizar para desarrollar coches autónomos, mejorar la atención sanitaria y crear nuevos productos y servicios.
Sin embargo, la IA también plantea una serie de desafíos éticos, como el riesgo de que los agentes inteligentes se vuelvan demasiado poderosos o que sean utilizados para manipular a las personas. Es importante que los investigadores de IA tengan en cuenta estos desafíos y trabajen para desarrollar sistemas de IA que sean seguros y beneficiosos para la sociedad.
La IA tiene como áreas de trabajo: representación del conocimiento (lo que sería la capacidad para almacenar datos), el reconocimiento de patrones en los datos identificando y haciendo predicción en base al conocimiento adquirido y la final resolución de problemas mediante el uso heurístico y planificación adecuada.
Tipos de Inteligencia Artificial
Tecnologías de interés en Transformación Digital
Apoyo en el ámbito laboral: Impacto actual
A lo largo del tiempo la IA ha tenido grandes éxitos pero también grandes inviernos (fracasos).
Apoyo en el ámbito laboral: Aplicaciones actuales en la empresa
Apoyo en el ámbito laboral: Cómo ganar valor con el uso de IA. Herramientas
Entre los éxitos:
- aparición de los primeros sistemas de expertos (Mycin, en los 70) con aplicación en el área médica donde se identificaban diagnósticos y medicación en enfermedades infecciosas.
- en el juego de ajedrez Kasparov vs DeepBlue (IBM). Supuso en esta área de juegos la derrota en 1997 del gran maestro.
- los sistemas conversacionales de IA generativa con el ChatGPT en la década del 2020
Y entre los inviernos de la IA generalmente el resultado de generar altas expectativas:
- el fracaso de la traducción automática (importante en la industria del cine) en 1966, donde se concluye que estos sistemas no será posible desarrollarlos y la financiación se paraliza durante 20 años.
- EL informe Ligthill encargado por el gobierno del Reino Unido (se pensaba que la IA sustituiría el diagnóstico). Se concluye que la IA no podrá resolver problemas del mundo real lo que lleva a que también se para la financiación en 1983.
- DARPA en 1974 recorta presupuesto en la investigación básica en IA. Solo se financian proyectos ya consolidados pero no en nuevos proyectos.
Áreas dentro de la IA.
IA simbólica. Sistemas basados en reglas y sistemas expertos. Se basa en la lógica y el razonamiento pretendiendo emular el pensamiento humano. Usado para diagnóstico y pronóstico.
Computación evolutiva. Algoritmos genéticos y programación genética. Se basa en la evolución natural de las especies. Se busca la optimización de la misma manera que los seres en la tierra evolucionan buscando una optimización mejor y adaptación. Utilizado en la creatividad y en la resolución de nuevos problemas. Cual es la mejor opción a la hora de resolver un determinado problema (horarios en las escuelas)
IA conexionista. Redes de neuronas artificiales (RNA) y Deep Learning. Esta basada en el procesamiento de la información del sistema nervioso. Se observa el funcionamiento de las neuronas y como estas están conectadas. Se usa para detectar patrones y de esta forma realizar clasificaciones y hacer predicciones
Otras áreas que buscan soluciones heurísticas y teoría de juegos
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