Inteligencia artificial

Artificial intelligence (AI) , la capacidad de una computadora digital o controlada por computadora robot para realizar tareas comúnmente asociadas con seres inteligentes. El término se aplica frecuentemente al proyecto de desarrollar sistemas dotados de la intelectual procesos característicos de los seres humanos, como la capacidad de razonar, descubrir significados, generalizar o aprender de experiencias pasadas. Desde el desarrollo de la computadora digital en la década de 1940, se ha demostrado que las computadoras pueden programarse para realizar tareas muy complejas, como, por ejemplo, descubrir pruebas de teoremas matemáticos o jugar ajedrez —Con gran habilidad. Sin embargo, a pesar de los continuos avances en la velocidad de procesamiento de las computadoras y la capacidad de la memoria, todavía no hay programas que puedan igualar la flexibilidad humana en dominios más amplios o en tareas que requieren mucho conocimiento diario. Por otro lado, algunos programas han alcanzado los niveles de desempeño de humanos expertos y profesionales en la realización de determinadas tareas específicas, por lo que la inteligencia artificial en este sentido limitado se encuentra en aplicaciones como diverso como médico diagnóstico , ordenador los motores de búsqueda y reconocimiento de voz o escritura a mano.

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Preguntas principales

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) es la capacidad de una computadora o un robot controlados por una computadora para realizar tareas que generalmente son realizadas por humanos porque requieren inteligencia y discernimiento humanos. Aunque no hay IA que puedan realizar la amplia variedad de tareas que puede realizar un ser humano común, algunas IA pueden igualar a los humanos en tareas específicas.

¿Son la inteligencia artificial y el aprendizaje automático lo mismo?

No, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático no son lo mismo, pero están estrechamente relacionados. El aprendizaje automático es el método para entrenar a una computadora para que aprenda de sus entradas, pero sin una programación explícita para cada circunstancia. El aprendizaje automático ayuda a una computadora a lograr inteligencia artificial.

¿Qué es la inteligencia?

Todo menos el más simple comportamiento humano se atribuye a la inteligencia, mientras que incluso el comportamiento más complicado de los insectos nunca se toma como una indicación de inteligencia. ¿Cuál es la diferencia? Considere el comportamiento de la excavadora avispa , Sphex ichneumoneus . Cuando la avispa hembra regresa a su madriguera con comida, primero la deposita en el umbral , busca intrusos dentro de su madriguera, y solo entonces, si la costa está despejada, lleva su comida adentro. La naturaleza real del comportamiento instintivo de la avispa se revela si la comida se aleja unos centímetros de la entrada de su madriguera mientras está dentro: al salir, repetirá todo el procedimiento con la frecuencia que la comida sea desplazada. Inteligencia, notoriamente ausente en el caso de Sphex —Debe incluir la capacidad de adaptarse a nuevas circunstancias.

Los psicólogos generalmente no caracterizan Inteligencia humana por un solo rasgo, pero por la combinación de muchas habilidades diversas. La investigación en IA se ha centrado principalmente en los siguientes componentes de la inteligencia: aprendizaje, razonamiento, resolución de problemas, percepción y usando el lenguaje.

Aprendiendo

Hay varias formas diferentes de aprendizaje aplicadas a la inteligencia artificial. El más simple es aprender por ensayo y error. Por ejemplo, un programa de computadora simple para resolver mate-en-uno ajedrez los problemas pueden intentar movimientos al azar hasta que se encuentre una pareja. A continuación, el programa podría almacenar la solución con la posición para que la próxima vez que la computadora encuentre la misma posición recuerde la solución. Esta simple memorización de elementos y procedimientos individuales, conocida como aprendizaje de memoria, es relativamente fácil de implementar en una computadora. Más desafiante es el problema de implementar que es llamado generalización . La generalización implica aplicar la experiencia pasada a análogo nuevas situaciones. Por ejemplo, un programa que aprende el tiempo pasado de verbos regulares en inglés de memoria no podrá producir el tiempo pasado de una palabra como saltar a menos que previamente se haya presentado con saltó , mientras que un programa que es capaz de generalizar puede aprender la suma ed gobernar y así formar el tiempo pasado de saltar basado en la experiencia con verbos similares.