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Qué es la inteligencia artificial: definición, historia, aplicaciones y futuro

Hablar hoy en día de la definición de inteligencia artificial es más un tema de usos cotidianos y menos de fantasías de ciencia ficción. Efectivamente, las aplicaciones de la inteligencia artificial se presentan cada vez con mayor frecuencia en diferentes ámbitos. De hecho, los usos de la IA se han expandido de tal manera que podría considerarse que prácticamente todas las facetas de la vida de una persona se ven beneficiadas por esta.

Desde los asistentes de voz hasta la robótica industrial, la IA avanza constantemente. Conozca más acerca de lo que es en realidad la inteligencia artificial y cuáles son sus usos, así como también su importancia tanto a nivel personal como profesional.

Qué es la inteligencia artificial Definición

Como se mencionó al inicio, el término inteligencia artificial solía estar relacionado con narrativas futuristas en escenarios usualmente irreales. Sin embargo, el estado actual de las cosas es muy diferente. Gracias a los descubrimientos y avances tecnológicos, el concepto de inteligencia artificial ha adquirido un nuevo sentido, pasando a formar parte de la cotidianeidad de una gran parte de la población mundial.La inteligencia artificial es una rama de la ciencia informática que tiene como objetivo diseñar tecnología que emule la inteligencia humana. Esto significa que, mediante la creación de algoritmos y sistemas especializados, las máquinas pueden llevar a cabo procesos propios de la inteligencia humana, como aprender, razonar o autocorregirse. Al contrario de la concepción arcaica que se tenía hace algunos años, en la actualidad se sabe que la IA no busca reemplazar a los humanos, sino contribuir al desarrollo de sus capacidades y contribuciones. Sus diferentes aplicaciones tienen como meta mejorar tanto el desempeño como la experiencia de sus usuarios.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

La manera en que opera una solución de IA varía en función de sus objetivos y aplicaciones. No obstante, todos los sistemas de inteligencia artificial tienen un factor en común: el manejo de datos.Si bien el diseño de algoritmos y sistemas innovadores es parte esencial de la IA, los datos son piezas clave para su éxito. Es decir que, para funcionar eficientemente, la IA requiere de datos. De hecho, entre mayor sea el número de datos que reciba un sistema de IA, este podrá aprender más en menor tiempo.Al procesar esta información, el software puede identificar patrones y aprender a responder dependiendo de sus objetivos. Así, por ejemplo, un sistema basado en procesamiento del lenguaje natural (también conocido como PLN) puede no solo analizar y entender el lenguaje humano, sino que también puede llegar a generarlo por sí mismo.

Orígenes

Para hablar de la historia de la inteligencia artificial hay que mencionar los orígenes de la computación. Es importante tener en mente que el desarrollo de la IA depende del surgimiento de las ciencias informáticas.

A mediados de la década de los 30, Alan Turing publicó un artículo en el que introdujo el concepto de Máquina de Turing. En su escrito, el matemático británico definió lo que él describió como una máquina calculadora de capacidad infinita, sentando así las bases del concepto moderno de algoritmo. Fue tal la repercusión de este texto que a la fecha es considerado como la base teórica de las ciencias de la computación.

Años más tarde, Konrad Zuse diseñó la primera computadora electrónica digital. La Z3 operaba con un sistema binario y requería de una cinta externa para almacenar los programas. A pesar de ser una versión un tanto rudimentaria, la invención del ingeniero alemán dio paso al diseño de las computadoras como las conocemos en la actualidad.

En 1955 el matemático John McCarthy acuñó por primera vez el término inteligencia artificial. Un año después, se llevó a cabo la conferencia de Dartmouth, en la que el reconocido matemático y otros expertos se reunieron para ahondar más sobre el tema. Como resultado de este encuentro, se abrieron nuevas ramas de estudio, como la ciencia de los datos.Durante la década de los 70 se experimentó un crecimiento significativo en el diseño de prototipos. Entre algunos de los éxitos de esa época están Mycin, el sistema de diagnóstico de enfermedades, diseñado por la Universidad de Stanford en 1974, y PROLOG, un lenguaje de programación lógica (1975).

Desde entonces hasta la fecha se ha visto un incremento exponencial en la difusión de la IA. Si bien las aplicaciones de la inteligencia artificial son prácticamente infinitas, las áreas de salud, finanzas, comunicación y ciberseguridad han sido especialmente beneficiadas por estos avances.

Tipos de inteligencia artificial

De acuerdo con Arend Hintze, profesor de la Universidad de Michigan, existen cuatro tipos de inteligencia artificial:

Máquinas reactivas: es la forma más básica. Este tipo de sistemas no tienen la capacidad de recordar ni de usar experiencias pasadas para basar la toma de decisiones.

El ejemplo más conocido de máquinas reactivas es Deep Blue de IBM. Esta supercomputadora es capaz de identificar las piezas en un tablero de ajedrez, saber cómo se mueve cada una y predecir los movimientos, pero no puede recordar lo ocurrido antes del momento presente.

Memoria limitada: a diferencia de las máquinas reactivas, los sistemas de memoria limitada sí pueden almacenar información sobre el pasado, pero solo de manera transitoria.

Esto significa que, si bien pueden tomar decisiones con base en experiencias pasadas, la información estará disponible por un período limitado. Como resultado, estos sistemas aún no son capaces de aprender a partir de los datos históricos.

Teoría de la mente: las máquinas que entran en esta categoría son aquellas que pueden comprender el comportamiento de los agentes a su alrededor y ajustar el propio de acuerdo a cada circunstancia.

Estos sistemas deben ser capaces de identificar pensamientos y emociones, y entender la manera en que estos afectan el comportamiento de las personas.

Autoconciencia: este es considerado el último paso en el desarrollo de la inteligencia artificial. Los sistemas de esta etapa deben contar con la capacidad de formar representaciones sobre sí mismos, es decir, tener conciencia de sí mismos. Este paso es crucial para el entendimiento de la propia inteligencia humana.

Contexto actual

El estado actual de la inteligencia artificial se caracteriza por la búsqueda de soluciones cada vez más cercanas a la inteligencia humana. Hoy en día, la IA se compone de un conjunto de conocimientos que, aunado a un entrenamiento previo, permite arrojar un resultado. Si bien esto es un logro bastante impresionante, el objetivo actual es mucho más ambicioso.

Los profesionales de la inteligencia artificial trabajan en aprendizaje profundo (Deep learning) para crear algoritmos capaces de reconocer datos y aprender a través de ejemplos. Con esto se busca que la IA sea capaz de integrar habilidades propias del comportamiento humano (como la empatía y la personalidad) para generar respuestas más personalizadas.

para saber más:Vídeos de inteligencia artificial

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