Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial es la capacidad que tienen las máquinas de imitar la manera en la que los seres humanos aprenden e incluso razonan. Las máquinas aprenden a realizar tareas y a mejorarlas a partir de la información que tienen, tal y como haría un humano.

Pero ahora nos preguntamos, Cómo llegamos a eso? bueno, vayamos al pasado...

Origen De La Inteligencia Artificial

El término "inteligencia artificial" (artificial intelillence) fue acuñado por John McCarthy en 1956 durante la Conferencia de Dartmouth, un evento histórico que reunió a algunos de los mejores científicos de la época para discutir la posibilidad de crear una máquina que pudiera pensar como un ser humano. Sin embargo, los conceptos e ideas que estaban detrás de la inteligencia artificial se remontan a mucho antes.

Ya en la década de 1940, los matemáticos Norbert Wiener y John von Neumann, estaban trabajando en la teoría de los sistemas y la computación que sentaron las bases para la I.A. que posteriormente McCarthy definiría como "la ciencia y la ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de computadora inteligentes".

Otra influencia y fuente de inspiración para esta tecnología se encuentra en la ciencia ficción. Los robots y las máquinas inteligentes aparecieron por primera vez en la literatura y el cine en la década de 1920, y estos conceptos se han convertido en elementos básicos de la cultura popular.

Como Funciona La Inteligencia Artificial?

Las Inteligencias artificiales utilizan algoritmos y modelos matemáticos para procesar grandes cantidades de datos y tomar decisiones basadas en patrones y reglas establecidas a través del aprendizaje automático, que es la capacidad de una máquina para aprender de forma autónoma a partir de datos sin ser programada específicamente para hacerlo. De esta manera la IA puede mejorar su precisión y eficiencia con el tiempo.

Tipos de Inteligencia Artificial (IA)

No todas las Inteligencias Artificiales funcionan del mismo modo. Esto se debe a que hay estrategias diferentes para su creación y el desarrollo de las habilidades que se precisan de ellas. Desde la Comisión Europea señalan dos: Software e integrada. La primera se utiliza en asistentes virtuales, análisis de imágenes, motores de búsqueda o sistemas de reconocimiento de voz y rostro. La segunda está ligada al IoT, robots, drones y coches autónomos.

Hay otras clasificaciones, según se basen en funcionalidades y el desarrollo de capacidades. Aquí se incluye el Machine Learning, ya que tiene importantes peculiaridades. Estas son las claves de cada IA:

Basada en funcionalidades: Se trata de inteligencias que son capaces de asumir problemas o retos, pero que no pueden aprender de sus acciones del pasado, así que son más limitadas. Por poner un ejemplo, la famosa Deep Blue de IBM entraría dentro de este grupo.
Basada en capacidades: Estas inteligencias cuentan con memorias que les dan la oportunidad de aprender automáticamente de sus propias conductas pasadas. En consecuencia, es el campo más desarrollado en la actualidad. De hecho, las conocidas como Artificial Super Intelligence han demostrado superar a los humanos en diversos aspectos.
Machine Learning (ML): Más que un tipo de inteligencia artificial en sí mismo, consiste en la forma en la que aprende la IA. Si existe ML, entonces el aprendizaje lo lleva a cabo el propio sistema de manera autónoma sin que haya intervención humana. Es algo que parece complejo, pero ya funciona en sistemas que anticipan las preferencias en el consumo de individuos en muchos ámbitos. Sin embargo, la más conocida (y quizá compleja) es la de Arend Hintze, profesor de Biología Integrada y Ciencias de la Computación de la Universidad de la Michigan que habla de máquinas reactivas, máquinas con memoria limitada, teoría de la mente e inteligencia con autoconciencia, o conciencia de sí misma. Esta última es la que está más lejos de ser desarrollada, pero a la vez es el reto mayor.