Bueno, la inteligencia artificial (IA) es un campo de los campos de la informática que se preocupa por cómo las máquinas pueden hacer cosas que parecen inteligencia e imitan cerebros humanos en la resolución de problemas y el aprendizaje.
Los filósofos han intentado durante más de 2000 años comprender y resolver dos grandes preguntas del universo:
- ¿Cómo funciona una mente humana?
- ¿Pueden los no humanos tener mentes?
y definieron la Inteligencia como la capacidad de comprender y aprender cosas y la capacidad de pensar y comprender en lugar de hacer las cosas por instinto o automáticamente.
Para pensar, alguien o algo tiene que tener un cerebro o un órgano que permita a alguien o algo aprender y comprender cosas, resolver problemas y tomar decisiones. Por lo tanto, podemos definir la inteligencia como la capacidad de aprender y comprender, resolver problemas y tomar decisiones.
El objetivo de la Inteligencia Artificial (IA) como ciencia es hacer que las máquinas hagan cosas que requerirían inteligencia si las hicieran los humanos.
Por lo tanto, la respuesta a la pregunta ¿Pueden pensar las máquinas? fue de vital importancia para la disciplina.
La respuesta no es un simple “Sí” o “No”.
y tenga en cuenta que:
- Algunas personas son más inteligentes en algunos aspectos que otras.
- A veces tomamos decisiones muy inteligentes, pero a veces también cometemos errores muy tontos.
- Algunos de nosotros lidiamos con problemas matemáticos y de ingeniería complejos, pero somos idiotas en filosofía e historia.
- Algunas personas son buenas para ganar dinero, mientras que otras son mejores para gastarlo.
- Como humanos, todos tenemos la capacidad de aprender y comprender, resolver problemas y tomar decisiones; sin embargo, nuestras habilidades no son iguales y se encuentran en diferentes áreas.
Por lo tanto, deberíamos esperar que si las máquinas pueden pensar, algunas de ellas podrían ser más inteligentes que otras de alguna manera .
Uno de los primeros y más importantes artículos sobre inteligencia artificial, ‘Maquinaria e inteligencia informática’, fue escrito por el matemático británico Alan Turing hace más de cincuenta años. Sin embargo, ha resistido bien la prueba del tiempo, y el enfoque de Turing sigue siendo universal.
Turing no proporcionó definiciones de máquinas y pensamiento, simplemente evitó los argumentos semánticos al inventar un juego, el juego de imitación de Turing. En lugar de preguntar: “¿Pueden pensar las máquinas?”, Turing dijo que deberíamos preguntar: “¿Pueden las máquinas pasar una prueba de comportamiento para inteligencia?”
El juego de imitación originalmente incluía dos fases:
En la primera fase, el interrogador, un hombre y una mujer se colocan en habitaciones separadas. El objetivo del interrogador es averiguar quién es el hombre y quién es la mujer al interrogarlos . El hombre debe intentar engañar al interrogador de que él es la mujer, mientras que la mujer debe convencer al interrogador de que ella es la mujer.
En la segunda fase del juego, el hombre es reemplazado por una computadora programada para engañar al interrogador como lo hizo el hombre. Incluso se programaría para cometer errores y proporcionar respuestas confusas de la manera en que lo haría un humano. Si la computadora puede engañar al interrogador con tanta frecuencia como lo hizo el hombre, podemos decir que esta computadora pasó la prueba de comportamiento inteligente.
Tenga en cuenta que:
- El interrogador puede hacer cualquier pregunta para identificar la máquina.
- El interrogador puede, por ejemplo, pedirle tanto al humano como a la máquina que realicen cálculos matemáticos complejos, esperando que la computadora brinde una solución correcta y lo haga más rápido que el humano.
- Por lo tanto, la computadora necesitará saber cuándo cometer un error y cuándo retrasar su respuesta.
- El interrogador también puede intentar descubrir la naturaleza emocional del ser humano y, por lo tanto, puede pedirles a ambos sujetos que examinen una novela corta o un poema o incluso una pintura. Obviamente, se requerirá la computadora aquí para simular la comprensión emocional de un humano del trabajo.
¿Qué lenguaje de programación debes usar?
Bueno, los lenguajes de programación son solo herramientas, use cualquier herramienta para hacer IA, generalmente las personas usan Python, R, C ++. pero, por supuesto, siéntase libre de usar cualquier otro idioma.
También la definición de Wikipedia es realmente buena:
La inteligencia artificial ( IA ) es la inteligencia exhibida por las máquinas. En ciencias de la computación, el campo de la investigación de IA se define a sí mismo como el estudio de “agentes inteligentes”: cualquier dispositivo que perciba su entorno y tome medidas que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo.
Coloquialmente, el término “inteligencia artificial” se aplica cuando una máquina imita las funciones “cognitivas” que los humanos asocian con otras mentes humanas, como “aprendizaje” y “resolución de problemas”.
A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, las instalaciones mentales que alguna vez se pensó que requerían inteligencia se eliminan de la definición. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe como un ejemplo de “inteligencia artificial”, ya que se ha convertido en una tecnología de rutina.
Las capacidades actualmente clasificadas como IA incluyen comprender con éxito el habla humana, competir a un alto nivel en sistemas de juego estratégicos (como ajedrez y Go), autos autónomos, enrutamiento inteligente en redes de entrega de contenido, simulaciones militares e interpretar datos complejos.
La investigación de IA se divide en subcampos que se centran en problemas específicos, enfoques, el uso de una herramienta en particular o para satisfacer aplicaciones particulares.
Los problemas centrales (u objetivos) de la investigación de IA incluyen el razonamiento, el conocimiento, la planificación, el aprendizaje, el procesamiento del lenguaje natural (comunicación), la percepción y la capacidad de mover y manipular objetos. La inteligencia general es uno de los objetivos a largo plazo del campo.
Los enfoques incluyen métodos estadísticos, inteligencia computacional e inteligencia artificial simbólica tradicional. Se utilizan muchas herramientas en IA, incluidas las versiones de búsqueda y optimización matemática, lógica, métodos basados en probabilidad y economía. El campo de la IA se basa en la informática, las matemáticas, la psicología, la lingüística, la filosofía, la neurociencia, la psicología artificial y muchas otras.
El campo se fundó con la afirmación de que la inteligencia humana “puede describirse con tanta precisión que se puede hacer una máquina para simularla”.
Esto plantea argumentos filosóficos sobre la naturaleza de la mente y la ética de crear seres artificiales dotados de inteligencia similar a la humana, cuestiones que han sido exploradas por el mito, la ficción y la filosofía desde la antigüedad. Algunas personas también consideran que la IA es un peligro para la humanidad si progresa sin cesar.
Los intentos de crear inteligencia artificial han experimentado muchos reveses, incluido el informe ALPAC de 1966, el abandono de los perceptrones en 1970, el Informe Lighthill de 1973, el segundo invierno de IA de 1987-1993 y el colapso del mercado de máquinas Lisp en 1987.
En el siglo XXI, las técnicas de IA, tanto duras (utilizando un enfoque simbólico) como blandas (sub-simbólicas), han experimentado un resurgimiento tras los avances simultáneos en potencia de la computadora, tamaños de conjuntos de entrenamiento y comprensión teórica, y las técnicas de IA tienen convertirse en una parte esencial de la industria de la tecnología, ayudando a resolver muchos problemas desafiantes en informática.
Los avances recientes en IA, y específicamente en el aprendizaje automático, han contribuido al crecimiento de las cosas autónomas, como los drones y los automóviles autónomos, convirtiéndose en el principal impulsor de la innovación en la industria automotriz.
Fuente : Inteligencia artificial – Wikipedia
