Es una combinación de la ciencia del computador, la fisiología y la filosofía, tan general y amplio, es que reúne varios campos como la robótica, sistemas expertos, todos ellos tienen en común la creación de máquinas que pueden pensar.
En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial a la capacidad de razonar de un agente no vivo.
John McCarthy, en 1956 la definió: "Es la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes”.
- Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.
- Algoritmos genéticos (proceso de evolución de las cadenas de ADN).
- Redes neuronales artificiales (funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).
- Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento abstracto humano.
Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia como ajedrez de computador y otros videojuegos.
CATEGORÍAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La Inteligencia Artificial puede verse de diferentes puntos de vistas o distintos ángulos y por eso se hace necesario clasificarlos para estudiar cada parte.
ESCUELAS DE PENSAMIENTO
La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL CONVENCIONAL
Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:
- Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y, aparte de que son muy importantes, requieren de un buen funcionamiento.
- Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.
- Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.
- Inteligencia artificial basada en comportamientos: Esta inteligencia tiene autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.
- Smart process management: Facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un especialista en la actividad.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMPUTACIONAL
La Inteligencia Computacional también conocida como IA subsimbólica-inductiva implica desarrollo o aprendizaje interactivo por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas. El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LOS SENTIMIENTOS
El concepto de IA es aún demasiado difuso. Teniendo en cuenta un punto de vista científico, se podría englobar a esta ciencia como la encargada de imitar una persona, y no su cuerpo, sino imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes en el humano.
Aunque, por el momento los investigadores de la inteligencia artificial se centran sólo en el aspecto racional, muchos de ellos consideran la posibilidad de incorporar componentes «emotivos» como indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes.
Al tener «sentimientos» y «motivaciones», podrán actuar de acuerdo con sus «intenciones» Así, se podría equipar a un robot con dispositivos que controlen su medio interno; por ejemplo, que «sientan hambre» al detectar que su nivel de energía está descendiendo o que «sientan miedo» cuando aquel esté demasiado bajo. Esta señal podría interrumpir los procesos de alto nivel y obligar al robot a conseguir el preciado elemento. Incluso se podría introducir el «dolor» o el «sufrimiento físico», a fin de evitar las torpezas de funcionamiento.
Esto significa que los sistemas inteligentes deben ser dotados con mecanismos de retroalimentación que les permitan tener conocimiento de estados internos, igual que sucede con los humanos que disponen de propiocepción, interocepción, nocicepción, etc. Esto es fundamental tanto para tomar decisiones como para conservar su propia integridad y seguridad.
A los sistemas inteligentes el no tener en cuenta elementos emocionales les permite no olvidar la meta que deben alcanzar. En los humanos el olvido o abandonar las metas por perturbaciones emocionales es un problema. Los sistemas inteligentes, al combinar una memoria durable, una asignación de metas o motivación, junto a la toma de decisiones y asignación de prioridades con base en estados actuales logran un comportamiento en extremo eficiente, especialmente ante problemas complejos y peligrosos.
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