Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la computación dedicada a crear máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, basada en técnicas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial?

Menos de diez años después de contribuir a descifrar la máquina Enigma en la Segunda Guerra Mundial, Alan Turing planteó en 1950 la pregunta fundamental: “¿Pueden pensar las máquinas?”

Su artículo Maquinaria informática e inteligencia y posteriormente el Test de Turing definieron los pilares conceptuales del campo.

“¿Pueden pensar las máquinas?” — Alan Turing, 1950

Definición moderna de inteligencia artificial

La IA es una disciplina interdisciplinar que combina informática, matemáticas, neurociencia, estadística y otras áreas. En 2019, el investigador de Google François Chollet propuso que la inteligencia es:

“La velocidad a la que un alumno transforma experiencia y conocimientos previos en nuevas habilidades para tareas valiosas con incertidumbre y adaptación.”

Por otro lado, en Inteligencia Artificial: un enfoque moderno, Stuart Russell y Peter Norvig definen la IA como “el estudio de agentes que reciben percepciones del entorno y realizan acciones”.

Los 4 tipos de enfoques de la Inteligencia Artificial

  • Pensar humanamente
  • Pensar racionalmente
  • Actuar humanamente
  • Actuar racionalmente

La IA moderna se centra especialmente en agentes racionales, capaces de tomar decisiones para maximizar resultados.

El futuro de la IA

El desarrollo de IA requiere enormes capacidades computacionales. La Ley de Moore permitió avances claves al reducir los costos de hardware. Aunque se prevé que la ley llegue a sus límites, la innovación en IA continúa acelerándose y se estima que actualmente se duplica cada seis meses.

Tipos de Inteligencia Artificial

1. Máquinas reactivas

Perciben el entorno y reaccionan sin memoria.

Ejemplos:

  • Deep Blue, la supercomputadora de IBM que venció a Kasparov.
  • AlphaGo, de Google DeepMind.

2. Memoria limitada

Aprenden del pasado y ajustan sus decisiones. Incluye técnicas como:

  • Aprendizaje por refuerzo
  • Redes neuronales recurrentes (RNN y LSTM)
  • E-GAN
  • Transformadores

3. Teoría de la mente (futuro)

La IA comprendería emociones y estados mentales.

4. Autoconciencia (futuro)

Máquinas con conciencia similar a la humana.

Otras clasificaciones de IA

  • IA Estrecha (ANI): Enfocada en una sola tarea. Es la IA actual.
  • IA General (AGI): Inteligencia humana completa. Aún no existe.
  • Superinteligencia: Superaría a la inteligencia humana en todos los aspectos. Concepto aún hipotético.

Ejemplos actuales de IA estrecha

  • Siri, Alexa y asistentes virtuales
  • Vehículos autónomos
  • Motores de búsqueda
  • Chatbots
  • Filtros de spam
  • Recomendaciones de Netflix

Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo

ML y DL impulsan gran parte de los avances actuales en IA:

  • Machine Learning aprende patrones a partir de datos.
  • Deep Learning utiliza redes neuronales profundas.

Ejemplos:

  • Google Maps
  • Asistentes virtuales
  • Filtros y efectos de apps móviles
  • Vehículos autónomos
  • Wearables y sistemas médicos inteligentes

Inteligencia Artificial General (AGI)

Aunque sigue siendo teórica, existen sistemas avanzados como:

  • GPT-3 de OpenAI
  • MuZero, capaz de aprender juegos sin reglas preprogramadas

Superinteligencia

Concepto popularizado por Nick Bostrom. Sería una IA con capacidades superiores a las humanas en todas las áreas.

Ejemplos de aplicación de la IA

  • Medicina
  • FinTech y banca
  • Ciberseguridad
  • Entretenimiento
  • Automoción
  • Marketing
  • Industria y automatización

Pros y contras de la Inteligencia Artificial

Ventajas

  • Automatiza tareas
  • Reduce errores humanos
  • Aumenta la eficiencia
  • Impulsa la innovación
  • Crea nuevos empleos

Desventajas

  • Coste de desarrollo
  • Riesgo de reemplazo laboral
  • Sesgos y errores algorítmicos
  • Dependencia tecnológica

Cronología de la Inteligencia Artificial

Desde 1940 hasta hoy, los hitos clave incluyen:

  • Primeras redes neuronales
  • Aparición del término “IA”
  • Primer y segundo invierno de la IA
  • Desarrollo de Machine Learning y Deep Learning
  • Avances de Google, IBM, DARPA y DeepMind
  • Creación de GPT-3 y AlphaGo

Este artículo forma parte de una guía completa sobre inteligencia artificial que profundiza con mayor precisión en cada uno de los campos.

¿Qué son los datos etiquetados?

Muchas tecnologías contemporáneas, especialmente el aprendizaje automático, dependen en gran medida de datos etiquetados. En el aprendizaje supervisado, los modelos se entrenan

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