Inteligencia Artificial | Una introducción

Antes de llegar al significado de la inteligencia artificial, comprendamos cuál es el significado de la inteligencia: 

Inteligencia: La capacidad de aprender y resolver problemas. Esta definición está tomada del Diccionario de Webster. 

La respuesta más común que uno espera es «¡hacer que las computadoras sean inteligentes para que puedan actuar de manera inteligente!» , pero la pregunta es ¿cuánto inteligente? ¿Cómo se puede juzgar la inteligencia? 

… tan inteligente como los humanos. Si las computadoras pueden, de alguna manera, resolver problemas del mundo real, mejorando por sí mismas sus experiencias pasadas, se las llamaría «inteligentes». 
Por lo tanto, los sistemas de IA son más genéricos (en lugar de específicos), pueden «pensar» y son más flexibles. 

La inteligencia, como sabemos, es la capacidad de adquirir y aplicar conocimientos. El conocimiento es la información adquirida a través de la experiencia. La experiencia es el conocimiento adquirido a través de la exposición (formación). Resumiendo los términos, obtenemos inteligencia artificial como la «copia de algo natural (es decir, seres humanos) ‘QUIÉN’ es capaz de adquirir y aplicar la información que ha obtenido a través de la exposición». 

La inteligencia se compone de:  

• Razonamiento
• Aprendizaje
• Resolución de problemas
• Percepción
• Inteligencia lingüística

En la IA se utilizan muchas herramientas, incluidas versiones de búsqueda y optimización matemática, lógica y métodos basados ​​en la probabilidad y la economía. El campo de la IA se basa en la informática, las matemáticas, la psicología, la lingüística, la filosofía, la neurociencia, la psicología artificial y muchos otros. 

Necesidad de Inteligencia Artificial  

1. Crear sistemas expertos que muestren un comportamiento inteligente con la capacidad de aprender, demostrar, explicar y asesorar a sus usuarios.
2. Ayudar a las máquinas a encontrar soluciones a problemas complejos como lo hacen los humanos y aplicarlos como algoritmos de una manera amigable con la computadora.

Enfoques de la IA

Hay un total de cuatro enfoques de IA y son los siguientes:

• Actuar humanamente (el enfoque de la prueba de Turing): este enfoque fue diseñado por Alan Turing. La ideología detrás de este enfoque es que una computadora pasa la prueba si un interrogador humano, después de hacer algunas preguntas escritas, no puede identificar si las respuestas escritas provienen de un ser humano o de una computadora.
• Pensar humanamente (el enfoque de modelado cognitivo): la idea detrás de este enfoque es determinar si la computadora piensa como un ser humano. 
• Pensar racionalmente (El enfoque de las «leyes del pensamiento»):  La idea detrás de este enfoque es determinar si la computadora piensa racionalmente, es decir, con razonamiento lógico. 
• Actuar racionalmente (El enfoque del agente racional): La idea detrás de este enfoque es determinar si la computadora actúa racionalmente, es decir, con razonamiento lógico. 

Las aplicaciones de IA incluyen procesamiento de lenguaje natural, juegos, reconocimiento de voz, sistemas de visión, atención médica, automotriz , etc. 

Un sistema de IA está compuesto por un agente y su entorno. Un agente (por ejemplo, humano o robot) es cualquier cosa que pueda percibir su entorno a través de sensores y actúe sobre ese entorno a través de efectores. Los agentes inteligentes deben ser capaces de establecer objetivos y alcanzarlos. En los problemas clásicos de planificación, el agente puede asumir que es el único sistema que actúa en el mundo, lo que le permite estar seguro de las consecuencias de sus acciones. Sin embargo, si el agente no es el único actor, entonces requiere que el agente pueda razonar bajo incertidumbre. Esto requiere un agente que no solo pueda evaluar su entorno y hacer predicciones, sino que también evalúe sus predicciones y se adapte en función de su evaluación. El procesamiento del lenguaje natural brinda a las máquinas la capacidad de leer y comprender el lenguaje humano. Algunas aplicaciones sencillas del procesamiento del lenguaje natural incluyen la recuperación de información, la minería de textos, la respuesta a preguntas y la traducción automática. La percepción de la máquina es la capacidad de utilizar la entrada de sensores (como cámaras, micrófonos, sensores, etc.) para deducir aspectos del mundo. por ejemplo, visión artificial. Conceptos como la teoría de juegos y la teoría de decisiones requieren que un agente pueda detectar y modelar las emociones humanas. 

Muchas veces, los estudiantes se confunden entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, pero el aprendizaje automático, un concepto fundamental de la investigación de IA desde el inicio del campo, es el estudio de algoritmos informáticos que mejoran automáticamente a través de la experiencia. El análisis matemático de los algoritmos de aprendizaje automático y su rendimiento es una rama de la informática teórica conocida como teoría del aprendizaje computacional. 

Stuart Shapiro divide la investigación de la IA en tres enfoques, a los que llama psicología computacional, filosofía computacional y ciencias de la computación. La psicología computacional se utiliza para hacer programas de computadora que imitan el comportamiento humano. La filosofía computacional se utiliza para desarrollar una mente informática adaptativa y fluida. La implementación de la ciencia de la computación cumple el objetivo de crear computadoras que puedan realizar tareas que antes solo las personas podían realizar. 

AI ha desarrollado una gran cantidad de herramientas para resolver los problemas más difíciles en informática, como: 
 

• Búsqueda y optimización
• Lógica
• Métodos probabilísticos para el razonamiento incierto
• Clasificadores y métodos de aprendizaje estadístico
• Redes neuronales
• Teoría de control
• Idiomas

Los ejemplos destacados de IA incluyen vehículos autónomos (como drones y autos sin conductor), diagnósticos médicos, creación de arte (como poesía), demostración de teoremas matemáticos, juegos (como Chess o Go), motores de búsqueda (como búsqueda de Google), asistentes virtuales (como Siri), reconocimiento de imágenes en fotografías, filtrado de spam, predicción de decisiones judiciales[204] y anuncios en línea dirigidos. Otras aplicaciones incluyen atención médica, automotriz, finanzas, videojuegos, etc. 

¿Existen límites en lo que pueden ser las máquinas inteligentes, o los híbridos hombre-máquina? Una superinteligencia, hiperinteligencia o inteligencia sobrehumana es un agente hipotético que poseería una inteligencia muy superior a la de la mente humana más brillante y dotada. «Superinteligencia» también puede referirse a la forma o grado de inteligencia que posee dicho agente. 

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