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¿Qué es la tecnología de inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) es un tipo de tecnología informática que permite a las máquinas simular la cognición humana, por ejemplo, el razonamiento, el aprendizaje y la resolución de problemas.

La investigación en IA se ha centrado en crear máquinas que puedan razonar como los humanos, evaluando información y tomando decisiones para resolver problemas o hacer predicciones.

El término fue acuñado por primera vez en 1956 en una conferencia en el Dartmouth College por John McCarthy, informático del MIT.

En aquella época, la investigación en IA se centraba en la creación de máquinas que razonaran y aprendieran como los humanos. Los principales campos de investigación eran la representación del conocimiento, el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el razonamiento automatizado y el aprendizaje automático.

Los primeros enfoques incluían sistemas basados en reglas y métodos estadísticos; las técnicas estadísticas modernas incluyen redes neuronales de aprendizaje profundo entrenadas mediante algoritmos de aprendizaje por refuerzo como Q-learning o el algoritmo del crítico de actores

La inteligencia artificial (IA) es un tipo de tecnología informática

La inteligencia es la capacidad de una entidad para llevar a cabo una tarea específica mediante la evaluación de la información.

La inteligencia artificial (IA) es un tipo de tecnología informática que permite a las máquinas simular la cognición humana, por ejemplo, el razonamiento, el aprendizaje y la resolución de problemas.

La IA es una rama de la informática que estudia el diseño y desarrollo de agentes inteligentes: sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia de nivel humano. Estos sistemas se utilizan en videojuegos, robótica, mercados financieros y otros ámbitos.

¿Cómo funciona la IA? La inteligencia artificial estudia la capacidad de las máquinas para resolver problemas. No se centra en métodos específicos, sino en principios generales que pueden aplicarse a muchos tipos de problemas. Algunos ejemplos son

  • razonamiento/aprendizaje: hacer observaciones o recibir datos y tomar decisiones basándose en ellos (por ejemplo, coches autoconducidos)
  • Percepción: reconocimiento de patrones en imágenes o sonidos (por ejemplo, software de reconocimiento facial).

Aprendizaje automático: entrenar a un ordenador para que reconozca patrones y tome decisiones basándose en ellos (por ejemplo, reconocer tu voz cuando dices «Oye Siri»). La IA es algo más que programar ordenadores para que realicen tareas del mismo modo que los humanos. Se centra en hacer que las máquinas sean capaces de realizar tareas que requieren una inteligencia de nivel humano.

La IA es el campo de la informática que explora cómo crear máquinas inteligentes

El término fue acuñado por primera vez en 1956 en una conferencia en la Universidad de Dartmouth por John McCarthy, informático del MIT. En aquella época, la investigación en IA se centraba en la creación de máquinas que razonaran y aprendieran como los seres humanos.

La IA es el campo de la informática que explora cómo crear máquinas inteligentes, y es un término acuñado por John McCarthy en 1956 en una conferencia en la Universidad de Dartmouth.

Un ordenador es capaz de «aprender» cuando puede adaptar su comportamiento en función de lo que aprende de experiencias anteriores.

Un niño, por ejemplo, aprende a reconocer objetos a medida que crece; su ordenador también necesita aprender sobre su entorno y adaptarse en consecuencia para que usted se sienta cómodo utilizándolo.

La ciencia y la ingeniería de la fabricación de máquinas inteligentes

El término «aprendizaje automático» fue acuñado por Arthur Samuel en 1959. Definió este campo como «la capacidad de un programa informático para aprender de la experiencia sin estar explícitamente programado».

Una máquina puede ser capaz de aprender de su entorno, pero no es inteligente a menos que pueda utilizar esa información para tomar decisiones por sí misma.

El campo del aprendizaje automático ha crecido rápidamente desde la aparición de los ordenadores, que ahora son capaces de aprender de sus experiencias pasadas y adaptarse en consecuencia para que podamos interactuar con ellos de forma más intuitiva.

Muchas aplicaciones modernas, como el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural, dependen en gran medida de algoritmos de aprendizaje automático.

Las principales áreas de investigación eran la representación del conocimiento, el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el razonamiento automatizado y el aprendizaje automático.

Los primeros enfoques del aprendizaje automático incluían sistemas basados en reglas, métodos estadísticos y neurodinámica.

El éxito inicial de la investigación en IA llevó a un exceso de promesas y de financiación en las décadas de 1970 y 1980, lo que provocó el llamado «invierno de la IA», cuando el progreso en este campo se estancó debido a unas expectativas poco realistas y a una atención insuficiente a la teoría subyacente.

A finales de los años 50, la investigación en IA se dividía en dos escuelas de pensamiento: los enfoques simbólicos y el conexionismo.

En esta época, los investigadores empezaron a utilizar herramientas matemáticas como la teoría de la información y la teoría de la probabilidad para construir sistemas informáticos capaces de resolver problemas.

Estos primeros enfoques fueron descritos por Herbert Simon en su libro «The Sciences of the Artificial». Definió la IA como «la ciencia y la ingeniería de la fabricación de máquinas inteligentes», lo que sigue siendo cierto hoy en día.

Los enfoques simbólicos de la IA se basaban en la idea de que la inteligencia humana podía reducirse a un conjunto de reglas que luego podían aplicarse para resolver problemas.

Estos investigadores utilizaban la lógica y el razonamiento como herramientas y se centraban en construir sistemas capaces de realizar tareas como jugar al ajedrez o resolver sopas de letras.

En las últimas décadas, la IA ha crecido enormemente gracias a las mejoras en el rendimiento del hardware y el desarrollo de algoritmos.

Técnicas como el aprendizaje automático, las redes neuronales, la lógica difusa y la computación evolutiva se han aplicado a problemas complejos como el diagnóstico médico, el comercio bursátil, el control de robots, el derecho y la programación.

Las tecnologías de IA pueden utilizarse para resolver problemas muy diversos

La inteligencia artificial (IA) no es sólo un problema de informática. La tecnología de IA se está aplicando a una amplia gama de campos como las finanzas, la sanidad y la educación para mejorar la vida de las personas.

Las tecnologías de IA pueden utilizarse para resolver problemas muy diversos, como el reconocimiento y la traducción automáticos del habla; el diagnóstico médico; sistemas de negociación financiera que toman mejores decisiones que sus homólogos humanos.

Sistemas de control robóticos que permiten a las máquinas hacer cosas como limpiar suelos o pintar paredes; tareas policiales como el reconocimiento facial o la localización de delincuentes; filtros de spam en las bandejas de entrada del correo electrónico.

Software de reconocimiento de imágenes utilizado por Google Maps™ o álbumes de Facebook® para que ya no tengas que etiquetar tú mismo las fotos… ¡Todos ellos son ejemplos de tecnología de IA en funcionamiento!

La tecnología de IA es la ciencia de programar ordenadores para que realicen tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

La tecnología de IA incluye tres componentes principales: aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural.

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