Definición: ¿Qué significa inteligencia artificial (IA)?
La inteligencia artificial (IA), también conocida como inteligencia artificial, es una rama de la informática que tiene como objetivo imbuir al software con la capacidad de analizar su entorno utilizando reglas predeterminadas y algoritmos de búsqueda, o modelos de aprendizaje automático de reconocimiento de patrones, y luego tomar decisiones basadas en en esos análisis.
De esta manera, la IA intenta imitar la inteligencia biológica para permitir que la aplicación de software o el sistema actúe con diversos grados de autonomía, reduciendo así la intervención humana manual para una amplia gama de funciones.
Techinfo explica la inteligencia artificial (IA)
Si bien la IA a menudo invoca imágenes del señor supremo de la ciencia ficción, la realidad actual es muy diferente. En esencia, la IA utiliza las mismas funciones algorítmicas básicas que impulsan el software tradicional, pero las aplica de una manera diferente.
Un sistema de gestión de almacén estándar, por ejemplo, puede mostrar los niveles actuales de varios productos, mientras que uno inteligente puede identificar la escasez, analizar la causa y su efecto en la cadena de suministro general e incluso tomar medidas para corregirlo.
Se puede permitir que la inteligencia artificial reemplace todo un sistema, tomando todas las decisiones de un extremo a otro, o se puede usar para mejorar un proceso específico.
Por ejemplo, analizar secuencias de video para reconocer gestos o reemplazar dispositivos periféricos (teclado, mouse, pantalla táctil) con un sistema de voz a texto, dando la impresión de que uno está interactuando con un ser sensible.
Así como los filósofos debaten sobre la naturaleza del hombre y la existencia del libre albedrío, los expertos en informática debaten los distintos tipos de IA.
Las etapas evolutivas de la inteligencia artificial
IA estrecha (débil)
Capaz de realizar solo un conjunto limitado de funciones predeterminadas; piense, coches autónomos, quioscos minoristas, etc .;
IA general (fuerte)
Se dice que iguala la capacidad de la mente humana para funcionar de manera autónoma de acuerdo con un amplio conjunto de estímulos;
Super AI
Que algún día superará la inteligencia humana (y posiblemente se apoderará del mundo).
Por el momento, Narrow AI solo está comenzando a ingresar a las aplicaciones informáticas convencionales.
Cuatro categorías distintas de inteligencia artificial
Reactivos de IA
Solo puede reaccionar ante situaciones existentes, no experiencias pasadas.
IA de memoria limitada
Se basa en los datos almacenados para aprender de las experiencias recientes para tomar decisiones.
Teoría de la mente IA
Capaz de comprender el habla conversacional, las emociones, las señales no verbales y otros elementos intuitivos;
IA autoconsciente
Conciencia a nivel humano con sus propios deseos, metas y objetivos.
Una buena forma de visualizar estas distinciones sería un jugador de póquer impulsado por la IA. Una máquina reactiva basaría las decisiones solo en la mano actual en juego, mientras que una versión de memoria limitada consideraría las decisiones pasadas y los perfiles de los jugadores.
Sin embargo, usando la Teoría de la Mente, el programa captaría las señales faciales y del habla, y una IA consciente de sí misma podría comenzar a considerar si hay algo más valioso que hacer que jugar al póquer.
Inteligencia artificial a nivel práctico
Actualmente, la IA se está aplicando a una variedad de funciones tanto en el laboratorio como en entornos comerciales / de consumo:
Reconocimiento de voz
Permite que los sistemas inteligentes conviertan el habla humana en texto o código.
Procesamiento natural del lenguaje
Un subconjunto de reconocimiento de voz, permite la interacción conversacional entre humanos y computadoras.
Visión por computador
Permite a una máquina escanear una imagen e identificarla mediante análisis comparativo.
Quizás el aspecto más revolucionario de la IA, sin embargo, es que permite que el software se reescriba a sí mismo a medida que se adapta a su entorno.
A diferencia de los programas de actualización tradicionales que llevan años y a menudo tienen errores, o incluso los procesos DevOps más nuevos que impulsan los cambios rápidamente con menos interrupciones, la IA permite que un programa determinado se optimice para casos de uso altamente especializados.
Esto no solo debería reducir el costo de la licencia y el soporte del software, sino que también debería proporcionar una mejora constante del rendimiento y el desarrollo de procesos únicos que ofrecen ventajas cruciales en una economía cada vez más competitiva.