¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología con capacidades de resolución de problemas similares a las de las personas. La IA en acción parece simular la inteligencia humana: puede reconocer imágenes, escribir poemas y hacer predicciones basadas en datos.¿Qué es la inteligencia artificial?
La IA, también conocida como inteligencia artificial, es una tecnología con capacidades de resolución de problemas similares a las de las personas. La IA en acción parece simular la inteligencia humana: puede reconocer imágenes, escribir poemas y hacer predicciones basadas en datos.
Las organizaciones modernas recopilan grandes volúmenes de datos de diversos orígenes, como sensores inteligentes, contenido generado por humanos, herramientas de supervisión y registros del sistema. Las tecnologías de inteligencia artificial analizan los datos y los utilizan para ayudar en las operaciones empresariales de manera eficaz. Por ejemplo, la tecnología de inteligencia artificial puede responder en las conversaciones con personas del servicio de atención al cliente, crear imágenes y texto originales para el marketing, y hacer sugerencias inteligentes para el análisis.
En última instancia, la inteligencia artificial consiste en hacer que el software sea más inteligente para personalizar las interacciones con los usuarios y resolver problemas complejos.
¿Cuáles son algunos tipos de tecnologías de IA?
Las aplicaciones y tecnologías de IA aumentaron exponencialmente en los últimos años. A continuación, se muestran algunos ejemplos de tecnologías de IA comunes que puede haber encontrado.
Historia de la IA
En su artículo de 1950, “Computing Machinery and Intelligence”, Alan Turing consideró si las máquinas podían pensar. En este artículo, Turing acuñó por primera vez el término inteligencia artificial y lo presentó como un concepto teórico y filosófico. Sin embargo, la IA, tal como la conocemos hoy en día, es el resultado del esfuerzo colectivo de muchos científicos e ingenieros durante varias décadas.
De 1940 a 1980
En 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo de neuronas artificiales, sentando las bases para las redes neuronales, la tecnología central de la IA.
Poco después, en 1950, Alan Turing publicó “Computing Machinery and Intelligence”, en el que presentó el concepto de la prueba de Turing para evaluar la inteligencia de las máquinas.
Esto llevó a los estudiantes de posgrado Marvin Minsky y Dean Edmonds a construir la primera máquina de redes neuronales, conocida como SNARC, Frank Rosenblatt desarrolló el Perceptron, uno de los primeros modelos de red neuronal, y Joseph Weizenbaum creó ELIZA, uno de los primeros chatbots en simular a un psicoterapeuta rogeriano entre 1951 y 1969.
Desde 1969 hasta 1979, Marvin Minsky demostró las limitaciones de las redes neuronales, lo que provocó un declive temporal en la investigación de las redes neuronales. El primer “invierno de la IA” se produjo debido a la reducción del financiamiento y las limitaciones relacionadas con el hardware y la computación.
De 1980 a 2006
En la década de 1980, se renovó el interés por la investigación de la IA, principalmente en las áreas de traducción y transcripción, y se contó con financiación por parte del gobierno. Durante este tiempo, los sistemas expertos, como MYCIN, se hicieron populares porque simulaban los procesos humanos de toma de decisiones en dominios específicos como la medicina. Con el renacimiento de las redes neuronales en la década de 1980, David Rumelhart y John Hopfield publicaron artículos sobre técnicas de aprendizaje profundo que mostraban que las computadoras podían aprender de la experiencia
Entre 1987 y 1997, debido a otros factores socioeconómicos y al auge de las puntocom, surgió un segundo invierno de la IA. La investigación de la IA se fragmentó cada vez más, y los equipos resolvieron problemas específicos de un dominio en diferentes casos de uso.
Desde 1997 hasta aproximadamente 2006, vimos importantes avances en la IA, incluido el software de ajedrez Deep Blue de IBM, que derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Además de esto, Judea Pearl publicó un libro que incluía la teoría de la probabilidad y la decisión en la investigación de la IA, y Geoffrey Hinton y otros popularizaron el aprendizaje profundo, lo que llevó a un resurgimiento de las redes neuronales. Sin embargo, el interés comercial siguió siendo limitado.
De 2007 a la actualidad
De 2007 a 2018, los avances en la computación en la nube hicieron que la potencia de la computación y la infraestructura de IA fueran más accesibles. Esto condujo a un aumento de la adopción, la innovación y el avance en el machine learning. Los avances incluyeron una arquitectura de red neuronal convolucional (CNN) llamada AlexNet, desarrollada por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton, y ganadora del concurso ImageNet, que demostró el poder del aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes, y AlphaZero de Google, que dominó las partidas de ajedrez, shogi y Go sin datos humanos, basándose en el juego autónomo.
En 2022, los chatbots que utilizan inteligencia artificial (IA) y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para mantener conversaciones similares a las humanas y completar tareas como ChatGPT de OpenAI se hicieron ampliamente conocidos por sus capacidades de conversación, lo que renovó el interés por la IA y su desarrollo.
La IA en el futuro
Todas las tecnologías actuales de inteligencia artificial funcionan dentro de un conjunto de parámetros predeterminados. Por ejemplo, los modelos de IA entrenados en el reconocimiento y la generación de imágenes no pueden crear páginas web.
La inteligencia artificial general (AGI) es un campo de investigación teórica de la IA que intenta crear software con inteligencia similar a la humana y con la capacidad de autoaprendizaje. El objetivo es que el software realice tareas para las que no está necesariamente entrenado ni desarrollado.
La AGI es una búsqueda teórica para desarrollar sistemas de IA que posean un auto-control autónomo, un grado razonable de auto-comprensión y la capacidad de aprender nuevas habilidades. Puede resolver problemas complejos en entornos y contextos que no se le enseñaron en el momento de su creación. La AGI con habilidades humanas sigue siendo un concepto teórico y un objeto de investigación. Es un posible futuro para la IA.
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