La IA generalmente se define como algo similar a “el estudio de agentes computacionales racionales”, donde un “agente computacional” es solo un programa de computadora. La palabra clave para nosotros es “racional”, porque ahí es donde entra la matemática. Un agente “racional” es aquel que intenta lograr el mejor resultado por sí mismo. Esto se reduce a unos pocos subcampos de matemáticas:
- Modelo matematico. Dado que la IA ocurre dentro de las computadoras pero interactúa con el mundo real, tenemos que poder modelar nuestros problemas del mundo real en un lenguaje que las computadoras puedan entender. Esto incluye definir la “recompensa” que un agente de IA intenta maximizar, por ejemplo, una aspiradora que quiere cubrir tantos pies cuadrados como sea posible o un auto sin conductor que quiere minimizar la cantidad de personas que golpea.
- Teoría de la optimización. Una vez que definimos nuestra recompensa, queremos maximizarla jugando con cualquier variable sobre la que tengamos control, como mover el volante, el acelerador y el pedal del freno de un automóvil hasta que esté estacionado en el lugar correcto. Este es un problema de optimización.
- Teoría de probabilidad. A menudo, no podemos decir exactamente cuál será el resultado de las acciones de un agente; tal vez hay otro agente tratando de maximizar su propia recompensa contraria a la nuestra, o tal vez simplemente no sabemos cómo se ve / se comporta el entorno del agente. Por lo tanto, tenemos que “adivinar” cuál será nuestro mejor movimiento modelando la situación del agente de manera probabilística.
Hay otros campos de las matemáticas, como la teoría de grafos y el álgebra lineal, que aparecen a menudo en la mecánica de varios dominios de IA (PNL, visión por computadora, robótica, etc.), pero creo que estos tres tipos forman la “base” de AI, es decir, la teoría sobre la cual se construyen el resto de esos dominios.
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