areas de la inteligencia artificial

La computadora diagnostica fácilmente el cáncer, conduce un automóvil y sabe cómo aprender. ¿Por qué las máquinas aún no se han apoderado de la humanidad? Si te interesa conocer más sobre este tema y las áreas de la inteligencia artificial continúa leyendo.

En el siglo XX la inteligencia artificial fue uno de los temas principales de las historias y libros de fantasía. En 2022 la mayoría de las personas no conocen las áreas de la inteligencia artificial y por lo tanto ya no notan cómo se utilizan los sistemas de IA en la vida cotidiana. Sigue leyendo para estar al tanto del mundo de los elementos fundamentales en las áreas de la inteligencia artificial.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) es un paquete de software que es capaz de reproducir las habilidades humanas. Como planificar, resolver problemas, dar consejos, aprender y mejorar su trabajo en el proceso de realizar tareas. Actualmente los servicios de música recuerdan tus preferencias y "arrojan" música similar se conocen como una especie de inteligencia artificial.

¿Quién es el creador de la inteligencia artificial?

La historia de esta fantástica disciplina se remonta al siglo XX, cuando Alan Turing, el inventor de la inteligencia artificial, publica en 1936 un artículo sobre números computables que darían resultado a lo que se conoce en la actualidad como algoritmos. Asentando de esta manera las bases de la informática.

Este científico inglés creador de la inteligencia artificial también diseñó el test de Turing en 1950, el cual es una prueba de comunicación verbal que evalúa la capacidad que tienen los ordenadores de hacerse pasar por humanos a través de preguntas que se le hacen a un chatbot. Si se acierta en todas las respuestas, se habla de un test éxitoso.

También, esta ciencia ha tenido a otros científicos involucrados en su desarrollo, los cuales pueden considerarse como una especie de fundador de inteligencia artificial; tales como Johan McCarthy y Frank Rosenblatt que diseñaron la primera red neuronal artificial y evaluaron teorías sobre los robots; o Marvin Misnky quien publicó un trabajo fundamental para el análisis de estas redes neuronales.

También se debe mencionar como creador de la inteligencia artificial a Claude Shannon, quien diseñó circuitos eléctricos que resultarían en el desarrollo de los primeros automatismos computacionales.

¿Cuáles son las áreas de la inteligencia artificial?

Actualmente existen diversas áreas específicas de la tecnología que se denominan como áreas de estudio de la inteligencia artificial. Todas estas poseen herramientas y/o habilidades ajustadas para el logro sus objetivos. A continuación le enlistamos las principales ramas de la inteligencia artificial.

Robótica

La robótica es un campo de la inteligencia artificial que estudia la construcción de robots inteligentes y eficientes. Los robots son un dispositivo automático creado según el principio de un organismo vivo. Los robots son diseñados para llevar a cabo la producción y otras operaciones que opera sobre una base predeterminada.

Computación paralela

La computación paralela es el uso de varios o muchos dispositivos informáticos. Esto, con el fin de la ejecución simultánea de diferentes partes de un programa o un proyecto.

La computación paralela es una forma de organizar la informática en la que los programas se desarrollan. Funciona como un conjunto de procesos informáticos que interactúan y funcionan en paralelo. 

Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural o NLP (Natural language processing) es de las áreas más conocidas de la inteligencia artificial.

Un lenguaje natural es cualquier idioma humano como el inglés, el árabe o el español, etc. La dificultad de hacer que una computadora entienda los lenguajes naturales depende de su estructura. 

Aprendizaje automático

Con el aprendizaje automático, un programador no escribe instrucciones que tengan en cuenta todos los problemas y tengan las soluciones. En su lugar se programa una computadora (o un programa separado) con un algoritmo para encontrar soluciones.

Todo se hace de forma independiente a través del uso integrado de datos estadísticos. De los cuales se derivan patrones y sobre la base de los cuales se hacen pronósticos.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo está a la vanguardia de la investigación del aprendizaje automático. El cual consiste en varias capas ocultas de redes neuronales artificiales. La metodología de aprendizaje profundo aplica transformaciones no lineales y abstracciones de modelos en grandes bases de datos.