La inteligencia artificial es un campo de la ciencia que desarrolla máquinas, computadoras y hardware con una inteligencia que va desde la más simple hasta la humanoide. Aunque el concepto de máquinas inteligentes se originó en la mitología griega antigua, la historia moderna de la inteligencia artificial comenzó con el desarrollo de las computadoras. El término fue acuñado en 1956 en la primera conferencia sobre inteligencia artificial.
Décadas más tarde, los científicos continúan estudiando los destellos aún esquivos de la inteligencia de las máquinas, aunque la pregunta "¿puede pensar una máquina?" aún suscitó un amplio debate.
Vale la pena señalar que, contrariamente a la creencia popular, no todos los portadores de inteligencia artificial son robots humanoides o sistemas operativos fantásticos con la voz de Scarlett Johansson. Repasemos las habilidades básicas inherentes a la IA.
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Solución de problemas
Una de las cualidades básicas de la IA es la capacidad de resolver problemas. Para permitir que la máquina haga esto, los científicos la han equipado con algoritmos que imitan el pensamiento humano y utilizan los conceptos de probabilidad, economía y estadística.
Los enfoques incluyen modelos inspirados en redes neuronales en el cerebro, aprendizaje automático y capacidades de reconocimiento de patrones, y enfoques estadísticos que utilizan herramientas y lenguajes matemáticos para resolver problemas.
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Aprendizaje automático
Otro punto básico de la IA es la capacidad de aprendizaje de la máquina. Hasta ahora, no existe un enfoque único según el cual una computadora pueda programarse para recibir información, adquirir conocimientos y ajustar el comportamiento en consecuencia; más bien, existen varios enfoques basados en algoritmos.
Uno de los métodos importantes de aprendizaje automático es el llamado aprendizaje profundo, una técnica de inteligencia artificial basada en la teoría neuronal y compuesta por intrincadas capas de nodos interconectados. Si bien Siri de Apple es un ejemplo de aprendizaje profundo en acción, Google adquirió recientemente DeepMind, una startup que se especializa en algoritmos avanzados de aprendizaje de inteligencia artificial; Netflix también está invirtiendo en aprendizaje profundo.
Procesamiento de lenguaje
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite que una máquina lea y comprenda el lenguaje de los humanos, proporcionando un vínculo entre humanos y máquinas.
Dichos sistemas permiten a las computadoras traducir y comunicarse a través del procesamiento de señales, análisis sintáctico, análisis semántico y pragmática (lenguaje en contexto).
Movimiento y percepción
El tipo de inteligencia asociado con el movimiento y la percepción está estrechamente relacionado con la robótica, lo que le da a la máquina no solo inteligencia cognitiva sino también sensorial. Esto es posible gracias a la entrada de navegación, la tecnología de localización y sensores como cámaras, micrófonos, sonar y reconocimiento de objetos. En los últimos años, hemos visto esta tecnología en muchos robots, rovers oceánicos y espaciales.
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Inteligencia social
Las habilidades emocionales y sociales representan otro nivel avanzado de inteligencia artificial que permite que las máquinas adquieran aún más cualidades humanas. SEMAINE, por ejemplo, busca darles a las máquinas tales habilidades sociales a través de lo que llama SAL, o escucha sensorial artificial. Este avanzado sistema de diálogo, si se completa, podrá percibir las expresiones faciales, la mirada y la voz de una persona, ajustándose en consecuencia.
Creación
La capacidad de pensar y actuar de manera creativa es un rasgo humano característico que muchos consideran por encima de la capacidad de las computadoras. Sin embargo, como un aspecto de la inteligencia humana, la creatividad también se puede aplicar a la inteligencia artificial.
Se dice que las máquinas pueden tener la capacidad de generar ideas valiosas e innovadoras a través de tres modelos: combinación, exploración y transformación. Cómo se implementará exactamente esto, lo veremos en el futuro. Después de todo, la máquina AARON ya está produciendo arte de calidad de museo.
La improvisación como forma de actividad humana es "el prototipo de la conducta creativa", dice Shelley Carson, empleada del departamento de psicología de la Universidad de Harvard. En su libro Your Creative Brain, escribe que en un nivel básico, cada uno de nosotros improvisa, ya que hay muchas situaciones en la vida que lo requieren. Por ejemplo, en la carretera, debe tomar instantáneamente la única decisión correcta para evitar una colisión. Al mismo tiempo, una persona recurre a su experiencia. Pero la improvisación creativa es más que eso, genera nuevas ideas inesperadas.
Aaron pintura
Robot AARON, creado por el reconocido artista Gorald Cohen. Su invención, en el nivel más bajo, computaba algoritmos para crear líneas y formas de las que se derivaban los dibujos. Más tarde, se creó un artista robot más avanzado llamado Action Jackson, que pintó pinturas similares a las de Jackson Pollock. Y aunque la controversia sobre el valor artístico de tales obras no ha disminuido hasta ahora, el hecho es que los robots pueden crear.
Además, parece que algunas formas modernas de inteligencia artificial pueden lograr un gran éxito. Por ejemplo, Siri para iPhone no solo procesa el habla humana natural, sino que también se adapta a cada usuario individualmente, estudiando su carácter y hábitos; y la supercomputadora Watson de IBM ganó un millón de dólares en Its Game. ¿No son las máquinas tan sofisticadas capaces de manejar la improvisación?
