¿Qué es la inteligencia artificial?
El término inteligencia artificial (IA) se refiere a las operaciones de inteligencia ejecutadas por máquinas diseñadas para reproducir las capacidades del cerebro humano por medio de combinaciones de algoritmos.
Más concretamente, la inteligencia artificial es aquella que permite a determinadas máquinas percibir el entorno que las rodea y responder a este de forma similar al cerebro humano. Esto implica la capacidad de ejecutar funciones como el razonamiento, la percepción, el aprendizaje y la resolución de problemas.
Las ciencias de la computación, la lógica, la filosofía y la robótica han contribuido para la creación y el diseño de máquinas capaces de resolver problemas utilizando el modelo de la inteligencia artificial.
John MacCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon fueron quienes acuñaron por primera vez el término inteligencia artificial en 1956. Lo definieron como la «ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes».
No obstante, las primeras indagaciones se remontan a los griegos. Aristóteles fue el primero, de hecho, en describir el funcionamiento del pensamiento humano y las reglas por medio de las cuales este es capaz de llegar a conclusiones racionales.
Ejemplos de inteligencia artificial
La IA está presente en gran parte de la tecnología actual, especialmente en smartphones, tabletas, ordenadores y toda clase de dispositivos con sistemas electrónicos integrados.
Como ejemplo de inteligencia artificial en la vida diaria podemos referir:
- automatización del hogar (climatización inteligente, programación de encendido y apagado de luces y artefactos, etc.);
- vehículos autónomos;
- asistentes de voz como Google Assistant, Siri (Apple) o Alexa (Amazon Echo), entre otros;
- diccionario predictivo de Google;
- softwares de reconocimiento de imágenes;
- softwares de seguridad y control de fraude;
- softwares de análisis de hábitos;
- predicciones para el marketing digital;
- predicciones y sugerencias para el consumo de noticias, música, filmes, series, etc.
Tipos de inteligencia artificial
Desde el punto de vista teórico, existen cuatro diferentes tipos de inteligencia artificial en la actualidad, según informa el investigador Arend Hintze. Veamos.
Máquinas reactivas
Se refiere a aquellas máquinas diseñadas para evaluar la información disponible en el entorno y resolver un problema inmediato con base en dicha información. Este tipo de IA no almacena o memoriza y, por lo tanto, no aprende. Su tarea es analizar la información de un momento determinado, construir soluciones posibles y elegir la más eficiente.
En 1990, IBM creó un sistema con esta capacidad llamado Deep Blue, responsable de haberle ganado un partido al ajedrecista campeón Garry Kasparov. Hoy, la IA reactiva se usa en los coches autónomos, por ejemplo.
Máquinas con memoria limitada
Se refiere a la tecnología que utiliza información obtenida a partir de una base de datos y que, además, puede registrar información básica del entorno y aprender de ella. Es el caso, por ejemplo, de la tecnología GPS.
Máquinas con teoría de la mente
Se trata de un tipo de IA que aún se encuentra en desarrollo. Se espera que en el futuro ciertas máquinas sean capaces de comprender tanto el pensamiento como los sentimientos humanos y tomar decisiones a partir de ello. Involucra, por lo tanto, la interacción social. Un ejemplo de indagación de este tipo de IA lo constituye el robot Sophia, creado en 2016.
Máquinas con autoconciencia
Las máquinas con autoconciencia serían aquellas capaces de tener percepciones, pensamientos y actitudes autoconcientes, esto es, máquinas capaces de percibir, razones y actuar como seres humanos.
Características de la inteligencia artificial
- Capacidad de reacción ante la información disponible en el entorno;
- Memoria y aprendizaje a partir de experiencias determinadas;
- Capacidad para resolver problemas específicos;
- Adaptabilidad;
- Capacidad de percepción sensorial (auditiva, visual, táctil);
- Capacidad para gestionarse, esto es, una infraestructura coherente y clara para su aplicación;
- Resiliencia, es decir, capacidad para la optimización;
- Buen rendimiento, esto es, posibilidad de manejar eficientemente gran cantidad de información;
- Carácter medible para cuantificar el rendimiento y hacer inversiones futuras.
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