La Inteligencia Artificial es el conjunto más amplio que incluye al Aprendizaje Automático, es decir, todo el Aprendizaje Automático es Inteligencia Artificial, pero no toda la IA es Aprendizaje Automático.
Antes de abordar el significado de la inteligencia artificial, comprendamos qué es la inteligencia:
Inteligencia: La capacidad de aprender y resolver problemas. Esta definición se toma del Diccionario de Webster.
La respuesta más común que se espera es “hacer que las computadoras sean inteligentes para que puedan actuar con inteligencia”, pero la pregunta es: ¿qué tan inteligentes? ¿Cómo puede alguien juzgar la inteligencia?
…tan inteligentes como los seres humanos. Si las computadoras pueden resolver, de alguna manera, problemas del mundo real mejorando por sí mismas a partir de experiencias pasadas, se las llamaría “inteligentes”.
Por lo tanto, los sistemas de IA son más genéricos (en lugar de específicos), tienen la capacidad de “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 obtenido mediante la exposición (entrenamiento). Resumiendo los términos, obtenemos que la inteligencia artificial es la “copia de algo natural (es decir, seres humanos) ‘QUE’ es capaz de adquirir y aplicar la información que ha obtenido a través de la exposición”.
La inteligencia está compuesta por:
Muchas herramientas se utilizan en IA, incluyendo versiones de búsqueda y optimización matemática, lógica, métodos basados en probabilidad y economía. El campo de la IA se basa en la ciencia de la computación, matemáticas, psicología, lingüística, filosofía, neurociencia, psicología artificial y muchas otras.
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 actuar sobre ese entorno a través de efectores. Los agentes inteligentes deben ser capaces de establecer objetivos y lograrlos.
En problemas de planificación clásica, el agente puede asumir que es el único sistema que actúa en el mundo, lo que permite al agente estar seguro de las consecuencias de sus acciones. Sin embargo, si el agente no es el único actor, entonces se requiere que el agente pueda razonar bajo incertidumbre. Esto exige un agente que no solo pueda evaluar su entorno y hacer predicciones, sino también evaluar sus predicciones y adaptarse según su evaluación.
El procesamiento del lenguaje natural da a las máquinas la capacidad de leer y entender el lenguaje humano. Algunas aplicaciones directas del procesamiento del lenguaje natural incluyen recuperación de información, minería de textos, respuesta a preguntas y traducción automática.
La percepción de máquinas es la capacidad de utilizar entradas de sensores (como cámaras, micrófonos, sensores, etc.) para deducir aspectos del mundo. Por ejemplo, visión por computador.
Conceptos como la teoría de juegos, la teoría de decisiones, exigen que un agente pueda detectar y modelar 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 algoritmos de aprendizaje automático y su rendimiento es una rama de la ciencia informática teórica conocida como teoría del aprendizaje computacional.
Stuart Shapiro divide la investigación de IA en tres enfoques, que llama psicología computacional, filosofía computacional y ciencia de la computación.
La IA ha desarrollado una gran cantidad de herramientas para resolver los problemas más difíciles en la ciencia informática, como:
Ejemplos destacados de IA incluyen vehículos autónomos (como drones y automóviles autónomos), diagnóstico médico, creación de arte (como poesía), demostración de teoremas matemáticos, juegos (como Ajedrez o Go), motores de búsqueda (como Google), asistentes en línea (como Siri), reconocimiento de imágenes en fotografías, filtrado de correo no deseado, predicción de decisiones judiciales y publicidad dirigida en línea.
Otros aplicaciones incluyen:
¿Existen límites en cuán inteligentes pueden ser las máquinas, o los híbridos humano-máquina? Una superinteligencia, hiperinteligencia o inteligencia sobrehumana es un agente hipotético que poseería una inteligencia muy superior a la del ser humano más brillante y talentoso. “Superinteligencia” también puede referirse a la forma o grado de inteligencia poseída por dicho agente.
La Inteligencia Artificial es el estudio de la construcción de agentes que actúan racionalmente. La mayoría de las veces, estos agentes realizan algún tipo de algoritmo de búsqueda en segundo plano para lograr sus tareas.
La solución a un problema de búsqueda es una secuencia de acciones, llamada el plan, que transforma el estado inicial al estado objetivo.
Este plan se logra a través de algoritmos de búsqueda.
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