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¿Qué significa inteligencia artificial (IA)?
La inteligencia artificial (IA), también conocida como inteligencia de las máquinas, es una rama de la informática que se centra en la creación y gestión de tecnología capaz de aprender a tomar decisiones de forma autónoma y llevar a cabo acciones en nombre de un ser humano.
La IA no es una tecnología aislada. Se trata más bien de un término genérico que incluye cualquier tipo de componente de software o hardware compatible con el aprendizaje automático, los sistemas expertos, la IA generativa y ciertos tipos de robótica.
En la actualidad, la IA funciona principalmente con hardware convencional basado en CMOS e incorpora una mezcla de algoritmos tradicionales y modelos de aprendizaje automático basados en datos.
Sin embargo, a medida que la tecnología se ha ido incorporando a las aplicaciones cotidianas, ha crecido el interés por la ingeniería neuromórfica, un área de investigación que trata de emular la arquitectura del cerebro humano mediante el diseño de hardware especializado y algoritmos optimizados para un bajo consumo de energía y el procesamiento en tiempo real.
Casos de uso de la IA en la empresa
La IA se está aplicando actualmente a una serie de funciones tanto en el laboratorio como en entornos comerciales y de consumo, incluidas las siguientes tecnologías:
- Las redes neuronales artificiales son modelos computacionales inspirados en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Constan de nodos interconectados (neuronas) que procesan y transmiten información, lo que permite a la red aprender patrones y relaciones a partir de los datos mediante el entrenamiento.
- El aprendizaje profundo es un enfoque iterativo de la inteligencia artificial que apila algoritmos de aprendizaje automático en una jerarquía de complejidad y abstracción crecientes. El aprendizaje profundo es actualmente la arquitectura de IA más sofisticada en uso.
- El reconocimiento del habla permite a un sistema inteligente convertir el habla humana en texto o código.
- La generación de lenguaje natural permite la interacción conversacional entre humanos y ordenadores.
- La visión por ordenador permite a una máquina escanear una imagen y utilizar el análisis comparativo para identificar objetos en la imagen.
- Los sistemas expertos fueron una de las primeras tecnologías de IA desarrolladas en los años setenta y ochenta. El objetivo de estos sistemas era captar los conocimientos y los procesos de toma de decisiones de los expertos humanos en ámbitos específicos y utilizarlos para ofrecer recomendaciones o tomar decisiones. Si bien los sistemas expertos pueden no ser tan ampliamente discutidos como las tecnologías de IA más recientes, como el aprendizaje profundo y las redes neuronales, todavía tienen aplicaciones prácticas en la atención médica, las finanzas y la ingeniería.
Techopedia explica el significado de la Inteligencia Artificial (IA)
Aunque la IA suele evocar imágenes de los ordenadores gobernando a la humanidad, la realidad actual es muy distinta. En el mundo real, los sistemas de IA son herramientas especializadas diseñadas para realizar tareas específicas, como el reconocimiento de imágenes, la traducción de idiomas o el análisis de datos. Estos sistemas carecen de conciencia, emociones y autoconciencia. En su lugar, funcionan basándose en algoritmos y patrones aprendidos a partir de datos, y sus capacidades están limitadas por su programación y entrenamiento.
¿Cuáles son los tipos de IA y en qué se diferencian?
A menudo se habla de la IA en términos de débil o fuerte. Hoy en día, la mayoría de las aplicaciones empresariales de la IA son aplicaciones de aprendizaje automático de IA débil.
- La IA estrecha (débil) sólo es capaz de realizar un conjunto limitado de funciones predeterminadas.
- Se dice que la IA general (fuerte) iguala la capacidad de la mente humana para funcionar de forma autónoma según un amplio conjunto de estímulos;
- Se espera que un día la super IA supere a la inteligencia humana (y posiblemente se apodere del mundo).
También se habla de las iniciativas de IA en función de su pertenencia a una de estas cuatro categorías:
- La IA reactiva se basa en datos en tiempo real para tomar decisiones.
- La IA de memoria limitada se basa en datos almacenados para tomar decisiones.
- Teoría de la mente La IA puede tener en cuenta elementos subjetivos, como la intención del usuario, a la hora de tomar decisiones.
- La IA autoconsciente posee una conciencia similar a la humana, capaz de establecer objetivos de forma independiente y de utilizar datos para decidir la mejor manera de alcanzar un objetivo.
Una buena forma de visualizar estas distinciones es imaginar a la IA como un jugador de póquer profesional. Un jugador reactivo basa todas sus decisiones en la mano actual en juego, mientras que un jugador de memoria limitada tendrá en cuenta sus propias decisiones y las de otros jugadores en el pasado.
Un jugador con teoría de la mente tiene en cuenta las señales de comportamiento de otros jugadores y, por último, un jugador profesional de IA consciente de sí mismo se detiene a pensar si jugar al póquer para ganarse la vida es realmente el mejor uso de su tiempo y esfuerzo.
La diferencia entre IA y aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que se centra en la creación de modelos que permiten a los ordenadores aprender de los datos. En lugar de estar explícitamente programados para realizar una tarea, los modelos de ML utilizan los datos para hacer predicciones o tomar decisiones.
Esencialmente, todo el Machine Learning es IA, pero no toda la IA utiliza técnicas de Machine Learning. Por ejemplo, los sistemas expertos basados en reglas y la IA simbólica se engloban dentro de la IA, pero no implican necesariamente un aprendizaje a partir de datos como el ML.
Las etapas evolutivas de la Inteligencia Artificial
Se puede permitir que la inteligencia artificial sustituya a todo un sistema, tomando todas las decisiones de principio a fin, o se puede utilizar para mejorar un proceso específico. Un sistema estándar de gestión de almacenes, por ejemplo, puede mostrar los niveles actuales de diversos productos, mientras que uno inteligente podría identificar la escasez, analizar la causa y su efecto en la cadena de suministro global e incluso tomar medidas para corregirla.
La demanda de un procesamiento de la información más rápido y eficiente desde el punto de vista energético crece exponencialmente a medida que la IA se impone en las aplicaciones empresariales. El hardware de procesamiento digital convencional no puede seguir el ritmo de esta demanda. Por eso los investigadores se están inspirando en el cerebro y estudiando arquitecturas alternativas en las que redes de neuronas y sinapsis artificiales procesan la información a gran velocidad y con capacidad de aprendizaje adaptativo de forma escalable y eficiente desde el punto de vista energético.
