La inteligencia artificial aprovecha las computadoras y las máquinas para imitar las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la mente humana.
Aunque durante las últimas décadas ha surgido una serie de definiciones de la inteligencia artificial (IA), John McCarthy ofrece la siguiente en este artículo publicado en 2004 (PDF, 127 KB) (enlace externo a IBM): "Es la ciencia y la ingeniería de la fabricación de máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes. Está relacionada con la tarea similar de usar computadoras para entender la inteligencia humana, pero la IA no tiene que limitarse a métodos que son biológicamente observables".
Sin embargo, décadas antes de esta definición, la conversación sobre la inteligencia artificial se inició con el trabajo trascendental de Alan Turing, "Computing Machinery and Intelligence" (PDF, 89,8 KB) (enlace externo a IBM), que se publicó en 1950. En este artículo, Turing, al que muchos conocen como el "padre de la informática", hace la siguiente pregunta: "¿Pueden pensar las máquinas?" Partiendo de esa idea, ofrece una prueba, hoy conocida como la "Prueba de Turing", en la que un evaluador humano intenta distinguir entre la respuesta textual de una computadora y la de un ser humano.
Si bien 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 en curso dentro de la filosofía, ya que utiliza ideas en torno a la lingüística.
Stuart Russell y Peter Norvig procedieron entonces a publicar "Artificial Intelligence: A Modern Approach" (enlace externo a IBM), convirtiéndose 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 se diferencia de los sistemas informáticos sobre la base de la racionalidad y el pensamiento frente a la acción:
Enfoque humano:
- Sistemas que piensan como los humanos
- Sistemas que actúan como los humanos
Enfoque ideal:
- Sistemas que piensan racionalmente
- Sistemas que actúan racionalmente
La definición de Alan Turing entraría en la categoría de "sistemas que actúan como los humanos".
En su forma más simple, la inteligencia artificial es un campo que combina la ciencia informática y los conjuntos de datos robustos para permitir la resolución de problemas. También abarca los subcampos del machine learning y el deep learning, que se mencionan frecuentemente junto con la inteligencia artificial. Estas disciplinas están conformadas por algoritmos de IA que buscan crear sistemas expertos que hagan predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrada.
Hoy en día, todavía hay mucho bombo publicitario en torno al desarrollo de la IA, lo que se espera de cualquier nueva tecnología emergente en el mercado.
Como se señaló en El ciclo de exageraciones de Gartner (el enlace reside fuera de IBM), las innovaciones de productos, como los automóviles autónomos y los asistentes personales, siguen "una progresión típica de innovación, desde el entusiasmo excesivo a través de un período de desilusión hasta una comprensión final de la relevancia y el papel de la innovación en un mercado o dominio. "
Como menciona Lex Fridman aquí (01:08:15) (enlace externo a IBM) en la conferencia que dio en el MIT en 2019, estamos en el punto máximo de las expectativas exageradas, acercándonos al punto más bajo, la desilusión.
A medida que surgen las conversaciones en torno a la ética de la IA, podemos empezar a ver los primeros indicios de esta desilusión. Para conocer más sobre la posición de IBM en la conversación sobre la ética de la IA.
