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
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”.
La IA moderna se centra especialmente en agentes racionales, capaces de tomar decisiones para maximizar resultados.
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.
Perciben el entorno y reaccionan sin memoria.
Ejemplos:
Aprenden del pasado y ajustan sus decisiones. Incluye técnicas como:
La IA comprendería emociones y estados mentales.
Máquinas con conciencia similar a la humana.
ML y DL impulsan gran parte de los avances actuales en IA:
Ejemplos:
Aunque sigue siendo teórica, existen sistemas avanzados como:
Concepto popularizado por Nick Bostrom. Sería una IA con capacidades superiores a las humanas en todas las áreas.
Desde 1940 hasta hoy, los hitos clave incluyen:
Este artículo forma parte de una guía completa sobre inteligencia artificial que profundiza con mayor precisión en cada uno de los campos.
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