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Hoy el día la innovación tecnológica, ha representado un amplio desafío a la hora de querer entrar en el mundo de comprender en realidad qué es la inteligencia artificial.

El presente artículo te muestra los retos y aplicaciones de la inteligencia artificial, para que comprendas a profundidad este grandioso tema.

Definición de Inteligencia artificial

La IA, es una ciencia derivada de la computación, encargada del proceso de construcción y elaboración de máquinas inteligentes, con la finalidad de que las mismas realicen labores que usualmente necesitan de inteligencia humana.

inteligencia artificial

No pasaron ni diez años, de que se lograra interpretar la máquina Enigma, una máquina de encriptación nazi. Por estas grandes labores de los traductores, se pudo ayudar a que las Fuerzas Aliadas ganaran la Segunda Guerra Mundial.

Tipos de inteligencia artificial

  • Memoria limitada.
  • Máquinas reactivas.
  • Conciencia de sí mismo.
  • Teoría de la mente.

Ejemplos de la inteligencia artificial

  • Autos sin conductor.
  • Siri, Alexa y otros asistentes inteligentes.
  • Robots conversacionales.
  • Robo-asesores.
  • Recomendaciones de Netflix.
  • Filtros de spam de correo electrónico.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

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Desde ese momento, se cambió la historia de la humanidad por segunda vez y fue así como el matemático Alan Turing  en 1950, se hizo la pregunta: ¿Es posible que las máquinas puedan tener la facultad de pensar?

Turing fue el autor del artículo Computing Machinery and Intelligence. En esta investigación, se establecieron la visión y los objetivos fundamentales de lo que sería la IA.

En consecuencia, la IA es el área de la informática que responde de manera afirmativa a la pregunta que inicialmente se hizo el matemático Alan Turing. De esta manera, se comenzaron los esfuerzos por simular y/o replicar la inteligencia humana en las máquinas.

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El objetivo principal de la inteligencia artificial ha dado lugar a múltiples preguntas que se han ido dilucidando en posteriores debates. Por ello, no se acepta ninguna definición particular a nivel universal.

Desde sus inicios, la principal limitación al definir la inteligencia artificial fue: ¿cómo se podían construir las máquinas para que fuesen inteligentes? Por ello, es casi imposible tener un concepto claro de lo que en realidad es la IA per se y de allí deriva otra pregunta: “¿Qué es lo que hace que una máquina cobre inteligencia propia?”

La IA es una ciencia multidisciplinaria contenida dentro de varios enfoques; sin embargo, los avances en cuanto al aprendizaje profundo y al aprendizaje automático han generado una revolución en los paradigmas en todos los sectores tecnológicos.

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Los autores del libro Stuart Russell y Peter Norvig, innovaron con su obra titulada: Inteligencia artificial: un enfoque moderno. En esta obra, se aborda cómo se debieron unificar los trabajos con respecto a los puntos sobre los agentes inteligentes que debían contener las maquinas. En consecuencia, para estos autores la IA es: «el estudio de agentes que reciben percepciones del entorno y realizan acciones».

Russell y Norvig han continuado indagando los cuatro paradigmas que han definido históricamente a la IA:

  1. Pensamiento humano.
  2. Pensamiento racional.
  3. La manera de actuar el humano.
  4. La manera en que el humano actúa de manera racional.

Los dos primeros paradigmas, hacen referencia a los procesos de pensamiento y razonamiento humano; mientas que los otros dos, hacen alusión al comportamiento humano per se.

Estos autores se han enfocado en los componentes racionales que han actuado en aras de mejorar los resultados, afirmando que: «todas las habilidades necesarias para la Prueba de Turing también permiten que un agente actúe racionalmente».

Otro autor reconocido ampliamente en sus estudios sobre la IA, es el profesor de IA y ciencias de la computación de Ford en el MIT, Patrick Winston, definiendo a esta ciencia como: «algoritmos habilitados por restricciones, expuestos por representaciones que respaldan modelos dirigidos a bucles que unen el pensamiento, la percepción y la acción”.

Es cierto que estas definiciones pueden parecer ambiguas y abstractas para las personas promedio; sin embargo, ayudan a enfocar el campo dentro del área de la informática, brindando un modelo, a fin de comunicar programas y máquinas con aprendizajes realizados de manera automática y otras sub áreas de IA.

Tipos de inteligencia artificial

1.    Máquinas reactivas:

Este tipo de máquinas continúa los principios básicos de la IA. Estas máquinas perciben y luego reaccionan ante las situaciones que se le presenten.

Este tipo de máquinas, no tiene la capacidad de almacenar memoria, por ende, no es posible confiar en las experiencias generadas en el pasado, por lo que no se puede informar en tiempo real en la toma de decisiones.

Tener la capacidad de percibir el mundo de manera directa, significa que son las máquinas reactivas las que están diseñadas para cumplir con un número limitado de labores especializadas.

Ejemplos de máquinas reactivas:

  • Deep Blue, diseñada por IBM en 1990 con la finalidad de jugar ajedez, derrotando en su momento al campeón internacional Gary Kasparov durante un juego.  
  • AlphaGo, esta máquina tiene su propia red neuronal a fin de evaluar el desarrollo del juego que se encuentre ejecutando en el momento, por lo que superó a los jugadores de talla mundial, derrotando al campeón de Go Lee Sedol en el 2016.

2.    Memoria limitada:

Estas máquinas tienen la facultad de almacenar datos, prediciendo ciertos detalles, al recopilar información que han ido sopesando en la toma de decisiones potenciales.

La IA en las máquinas con memoria limitada, se ejecuta cuando un grupo entrena periódicamente a un modelo y los enseña a cómo analizar y utilizar los nuevos datos, creando de esta manera, un ambiente de IA con la finalidad de que los modelos puedan renovarse y entrenarse de manera automática. Existen tres modelos dentro de la memoria limitada que utilizan el  aprendizaje automático:

  • Aprendizaje por refuerzo.
  • Memoria a corto plazo (LSTM
  • Redes adversarias generativas evolutivas (E-GAN)

3.    Teoría de la mente, este tipo de máquinas aún se encuentra en periodo de “teoría”, ya que su concepto se fundamente en la premisa psicológica de entender cómo los seres vivos piensan y sienten, afectando el comportamiento del individuo per se.

4.    Conciencia de sí mismo, en el momento que la teoría de la mente se establezca dentro de la inteligencia artificial, el paso final de esta ciencia, será volver consciente a una máquina de sí misma. Es decir, generar autoconciencia en la inteligencia artificial, a fin de que puedan replicar los niveles de conciencia humanos.

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