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Inteligencia Artificial (IA) - Coggle Diagram
Inteligencia Artificial
(IA)
¿Qué es?
Inteligencia expresada por máquinas, no animales.
Como campo de estudio, se encarga de analizar sistemas que perciben su entorno y maximizan acciones que los acercan a sus objetivos.
En cultura
popular es:
Máquinas que imitan funciones
cognitivas, aprendizaje, razonamiento
y a veces sentimientos.
Wall-E
Obras de Isaac Asimov
Obra: Obots Universales de Rossum
Historia
Inicios
1956
Investigadores y pioneros se reúnen la Universidad de Dartmouth, el campo de la IA comienza a florecer.
Primeros años
1956 - 1974
Se favorecieron sistemas "simbólicos", representando pensamiento humano, razonamiento y lógica.
Sin resultados tangibles, gobiernos redujeron sus fondos.
Resurgiento y segunda caída
1982 - 1987
Con éxito comercial de programas que simulaban a expertos humanos, se recobró importancia, pero tras la caída de un mercado de computadoras especializadas en proposiciones lógicas similares a las de la IA, la investigación disminuye sustancialmente.
Renovación hasta hoy en día
1998 - ?
Se implementó un enfoque matemático y estadístico que fue mucho más útil y práctico. La disciplina se expandió con ayuda de computadoras más veloces y el campo crece hasta el día de hoy.
Inteligencia Artificial General
(IAG)
Se trata de un sistema hipotético de IA, con múltiples aspectos de inteligencia similar a la humana, con capacidad de aprender y razonar a través de problemas de diferentes tipos.
Se ha teorizado mucho sobre cuando se podrá lograr un sistema así, sin embargo todavía es incierto si es que es posible lograrlo al menos.
En décadas pasadas se estimaba que para el año 2000 la IAG, ya estaría lograda. Actulamente predicciones expertas oscilan entre 2040 y 2050 e incluso 2080, con especialistas negando siquiera la posibilidad de la IAG.
Simulación del Cerebro
En búsqueda de la IAG, se ha buscado simular el cerebro mediante neuronas, pero sin mucho éxito, debido a la complejidad de este, la falta de conocimiento del funcionamiento biológico y del enorme cantidad de recursos computacionales necesarios.
Técnicas Modernas
La estadística, matemáticas y computación han desarrollado técnicas como el aprendizaje automático, aprendizaje profundo, implementación de redes neuronales entre otras para resolver distintos problemas, entre ellos:
Publicidad dirigida
Reconocimiento facial, auditivo
Mejora de Motores de búsqueda de internet
Asistentes virtuales
Vehículos autónomos
Manipulación de imágenes