¿Sabes qué es la inteligencia artificial y cómo surgió?

David Rodriguez Campos    11 febrero, 2020
¿Qué es la inteligencia artificial y cuál es su origen? | Thinkbig

La inteligencia artificial (IA) siempre nos ha parecido una idea del futuro. Y Hollywood se ha encargado de propagar esta idea. Sagas como Terminator muestran a robot´s humanoides que piensan y razonan por sí mismos. Entonces, ¿la IA nos proveerá de máquinas que piensan y actúan como humanos? En este artículo describimos qué es la inteligencia artificial, su origen y en qué campos se aplica. ¿Estás listo?

¿Qué es la inteligencia artificial y cuál es su origen?

En la práctica, la inteligencia artificial es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de sistemas informáticos o máquinas. De este modo, los objetivos de la inteligencia artificial incluyen el aprendizaje, el razonamiento y la percepción. Para lograrlo, utiliza un enfoque multidisciplinario basado en matemáticas, psicología y otras áreas del conocimiento.

John McCarthy, informático estadounidense, fue el pionero de las investigaciones en IA. Acuñó el término en 1956, durante la conferencia en la universidad de Darmouth. MacCarthy respondía a la pregunta qué es la inteligencia artificial de forma muy sencilla.

Decía que la IA es “la ciencia y la ingeniería de crear máquinas inteligentes, especialmente programas de computación inteligente”. Sostenía que se podrían crear máquinas que simulen el aprendizaje o cualquier otro aspecto de la inteligencia humana.

Pero el origen de esta innovación tecnológica se remonta a 1950, cuando Alan Turing publicó su famoso artículo “Computing Machinery and Intelligence”. Turing defendía la posibilidad de emular el pensamiento humano a través de la computación. Con base en este estudio nace la “prueba de Turing”. Este test es utilizado para determinar si una computadora realmente piensa como un humano.

Tipos de inteligencia artificial

Según Frankenfeld J. (2019) existen dos tipos de inteligencia artificial: débil y fuerte. Veamos qué es la inteligencia artificial de acuerdo a estas dos categorías:

Inteligencia artificial débil

Los sistemas que realizan una actividad específica son categorizados como inteligencia artificial débil. Estos, deben ser activados a través de comando de voz o de un interruptor. Alexa de Amazon y Siri de Apple son ejemplos de IA débil. Ambos están diseñados para responder preguntas que tú les hagas.

Inteligencia artificial fuerte

Estos sistemas son más complejos. Los sistemas de IA fuerte están diseñados para sustituir por completo una actividad que suele hacer un ser humano, sin la intervención directa de este. Los autos sin conductor y los motores del buscador de Google son ejemplos de estos sistemas.

Ramas de la inteligencia artificial

Desde mediados del siglo XX, la respuesta a la pregunta qué es la inteligencia artificial ha estado mutando a medida que nacen nuevas ramas de aplicación. Entre la ramas de la IA destacan las siguientes:

Sistemas expertos

Los sistemas expertos son la rama más conocida de la IA. Según este paradigma, la inteligencia es un programa que debe funcionar sin importar si se ejecuta en la computadora o en un cerebro. La forma deductiva en que estos sistemas representan el conocimiento es a través de símbolos y reglas. En la práctica, son sistemas informáticos muy utilizados en las industrias y en la administración empresarial.

Deep Learning

Smart Panel dice que el Deep Learning o aprendizaje profundo “se define como un algoritmo automático, estructurado o jerárquico que emula el aprendizaje humano con el fin de obtener ciertos conocimientos”. Equipo Editorial Smart Panel. (10 abril de 2019).

Esta rama de la IA no requiere de reglas programadas previamente. Aquí el propio sistema es capaz de aprender por sí mismo para ejecutar una o varias tareas, previo entrenamiento.

Algoritmos Genéticos (AG)

Un algoritmo genético (AG) imita a la evolución biológica como estrategia para resolver problemas. De este modo, un algoritmo genético propone un conjunto de soluciones probables a un problema específico. Esta técnica utiliza una métrica llamada fitness que evalúa cuantitativamente cada solución.

Pero el AG no solo está diseñado para ofrecer nuevas soluciones. También puede generar mejoras a las soluciones que ya funcionan. Incluye un proceso en el que se reproducen varias soluciones y se eliminan las copias imperfectas, hasta las soluciones que resuelvan el problema.

Maching Learning

El machine learning crea sistemas que aprenden automáticamente. Se trata de una máquina que analiza datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Un ejemplo de esto son los algoritmos utilizados en los buscadores de Google y en la tienda virtual de Amazon. Ya contestamos la pregunta qué es la inteligencia artificial. Nos guste o no, es innegable que la IA está presente en nuestra vida cotidiana. Pero también forma parte del mundo de los negocios. De hecho, un artículo del HSBC (2018) pronostica que gracias al uso de la IA la productividad empresarial crecerá en un 40 % para 2030.

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