¿Qué es Inteligencia Artificial, IA? Definición, concepto, significado.La inteligencia artificial es un conglomerado de conceptos y tecnologías que tienen diferentes significados para diferentes personas: autos que conducen por sí mismos, robots que personifican a los humanos, aprendizaje automático y más, y sus aplicaciones están en todas partes.
La definición típica utilizada para la IA es algo como esto:
La inteligencia artificial (IA) es un área de la informática que enfatiza la creación de máquinas inteligentes que funcionan y reaccionan como los humanos.
Una IA es un sistema informático que puede realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estos sistemas de inteligencia artificial son impulsados por el aprendizaje automático. Muchos de ellos se basan en el aprendizaje automático, algunos de ellos se basan en un aprendizaje especialmente profundo, otros se basan en elementos muy aburridos, como las reglas simples.
La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se adapten a nuevas entradas y realicen tareas similares a las de los humanos. La mayoría de los ejemplos de inteligencia artificial que se escuchan hoy en día, desde computadoras de juego de ajedrez hasta autos que se manejan solos, dependen en gran medida del aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural . Usando estas tecnologías, las computadoras pueden capacitarse para realizar tareas específicas mediante el procesamiento de grandes cantidades de datos y el reconocimiento de patrones en los datos.
La aparición de la inteligencia artificial (IA) ha desempeñado un papel clave en el inicio de una Cuarta Revolución Industrial. Según el Foro Económico Mundial, “ está perturbando a casi todas las industrias en todos los países .”
Algunas de las actividades para las que están diseñadas las computadoras con inteligencia artificial incluyen:
- Reconocimiento de voz
- Aprendizaje
- Planificación
- Resolución de problemas
La inteligencia artificial es una rama de la informática que apunta a crear máquinas inteligentes. Se ha convertido en una parte esencial de la industria de la tecnología.
La investigación asociada a la inteligencia artificial es altamente técnica y especializada. Los problemas centrales de la inteligencia artificial incluyen la programación de computadoras para ciertos rasgos, tales como:
- Conocimiento
- Razonamiento
- Resolución de problemas
- Percepción
- Aprendizaje
- Planificación
- Habilidad para manipular y mover objetos.
La ingeniería del conocimiento es una parte fundamental de la investigación de la IA. Las máquinas a menudo pueden actuar y reaccionar como humanos solo si tienen abundante información relacionada con el mundo. La inteligencia artificial debe tener acceso a objetos, categorías, propiedades y relaciones entre todos para implementar la ingeniería del conocimiento. Iniciar el sentido común, el razonamiento y el poder de resolución de problemas en las máquinas es una tarea difícil y tediosa.
El aprendizaje automático es también una parte fundamental de la IA. El aprendizaje sin ningún tipo de supervisión requiere la capacidad de identificar patrones en flujos de entradas, mientras que el aprendizaje con supervisión adecuada implica la clasificación y las regresiones numéricas. La clasificación determina la categoría a la que pertenece un objeto y la regresión trata de obtener un conjunto de ejemplos de entradas o salidas numéricas, descubriendo así las funciones que permiten la generación de salidas adecuadas a partir de entradas respectivas. El análisis matemático de los algoritmos de aprendizaje automático y su rendimiento es una rama bien definida de la informática teórica que a menudo se denomina teoría del aprendizaje computacional.
La percepción de la máquina se relaciona con la capacidad de usar entradas sensoriales para deducir los diferentes aspectos del mundo, mientras que la visión por computadora es el poder de analizar entradas visuales con algunos subproblemas como el reconocimiento facial, de objetos y de gestos.
La robótica es también un campo importante relacionado con la IA. Los robots requieren inteligencia para manejar tareas como la manipulación de objetos y la navegación, junto con problemas secundarios de localización, planificación de movimiento y mapeo.
Las capacidades de las máquinas modernas generalmente clasificadas como IA incluyen comprender con éxito el habla humana , competir al más alto nivel en sistemas de juegos estratégicos (como el ajedrez y el Go ), operar de manera autónoma coches , y el enrutamiento inteligente de las redes de distribución de contenidos y simulaciones militares.
La inteligencia artificial se fundó como disciplina académica en 1956, y en los años transcurridos desde que experimentó varias oleadas de optimismo, seguida de decepción y pérdida de fondos (conocida como » AI winter «), seguido de nuevos enfoques, éxito y renovados fondos. Para la mayor parte de su historia, la investigación de la IA se ha dividido en subcampos que a menudo no se comunican entre sí. Estos subcampos se basan en consideraciones técnicas, como objetivos particulares (por ejemplo, » robótica » o «aprendizaje automático»), el uso de herramientas particulares («lógica»)), o profundas diferencias filosóficas. Los subcampos también se han basado en factores sociales (instituciones particulares o el trabajo de investigadores particulares).
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