Aunque en las últimas décadas han surgido varias definiciones de inteligencia artificial (IA), John McCarthy ofrece la siguiente definición en este artículo de 2004 (enlace externo), "Es la ciencia y la ingeniería para crear máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes. Está relacionada con la tarea similar de utilizar ordenadores para comprender la inteligencia humana, pero la IA no tiene por qué limitarse a métodos que sean biológicamente observables".
Sin embargo, décadas antes de esta definición, el nacimiento de la conversación sobre inteligencia artificial se destacó en la obra seminal de Alan Turing, "Maquinaria computacional e inteligencia" (enlace externo), publicada en 1950. En este artículo, Turing, a menudo llamado "padre de la informática", hace la siguiente pregunta: "¿Las máquinas pueden pensar?" A partir de ahí, propone una prueba, ahora conocida como la "Prueba de Turing", en la que un interrogador humano intentaría distinguir entre la respuesta de un ordenador y la de un texto humano.Aunque esta prueba ha sido objeto de mucho escrutinio desde su publicación, sigue siendo una parte importante de la historia de la IA, así como un concepto actual dentro de la filosofía, ya que utiliza ideas en torno a la lingüística.
Stuart Russell y Peter Norvig publicaron después Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno (enlace externo), que se convirtió en uno de los principales libros de texto en el estudio de la IA. En él, profundizan en cuatro posibles objetivos o definiciones de la IA, que diferencian los sistemas informáticos en función de la racionalidad y el pensamiento frente a la actuación:
Enfoque humano:
- Sistemas que piensan como humanos
- Sistemas que actúan como humanos
Enfoque ideal:
- Sistemas que piensan racionalmente
- Sistemas que actúan racionalmente
La definición de Alan Turing habría caído en la categoría de "sistemas que actúan como humanos".
En su forma más simple, la inteligencia artificial es un campo que combina la informática y sólidos conjuntos de datos para permitir la resolución de problemas.También abarca los subcampos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que se mencionan con frecuencia junto con la inteligencia artificial.Estas disciplinas se componen de algoritmos de IA que buscan crear sistemas expertos que hagan predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrada.
A lo largo de los años, la inteligencia artificial ha pasado por muchos ciclos de auge, pero incluso para los escépticos,
el lanzamiento de ChatGPT de OpenAI parece marcar un punto de inflexión.La última vez que la IA generativa tuvo tanta atención, los avances se produjeron en la visión por ordenador, pero ahora el salto adelante está en el procesamiento de lenguajes naturales.Y no se trata solo del lenguaje, sino que los modelos generativos también pueden aprender la gramática de códigos de software, moléculas, imágenes naturales y otros tipos de datos.
Las aplicaciones de esta tecnología crecen día a día, y apenas estamos empezando a
explorar sus posibilidades. Pero a medida que se extiende el uso de la IA en las empresas,
las conversaciones sobre ética adquieren una importancia importante. Para obtener más información sobre dónde se encuentra IBM dentro de la conversación sobre la ética de la IA, puede leer más aquí.
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