Hagamos un breve repaso de los términos esenciales a modo de glosario de Inteligencia Artificial.
Inteligencia Artificial: hay muchas definiciones para este concepto pero básicamente todas se refieren aplican el concepto de inteligencia artificial cuando una máquina imita las funciones «cognitivas» que los humanos asocian con otras mentes humanas, como por ejemplo: «aprender» y «resolver problemas». Otra definición más genérica sería la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos aprender de dichos datos y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a través de la adaptación flexible. Wikipedia
Ciencia cognitiva: Una disciplina que examina los diversos procesos del cerebro humano, como la lingüística, el procesamiento de la información y la toma de decisiones. El objetivo es descubrir más acerca de la cognición.
IA débil, IA fuerte y superinteligencia artificial: Otro concepto importante relacionado con la IA es que hay tres niveles principales de inteligencia artificial. Éstos son inteligencia artificial estrecha o débil, inteligencia artificial general o fuerte y superinteligencia artificial.
- Inteligencia artificial estrecha (también llamada «inteligencia artificial débil»): es básicamente la IA que usamos actualmente. Consiste en aplicaciones básicas de IA de Amazon, noticias de Facebook y vehículos autónomos, por nombrar sólo algunas. Básicamente, la idea es que la IA es útil para realizar una sola tarea, pero no puede manejar múltiples ámbitos simultáneamente y carece de inteligencia de tipo humano.
- Inteligencia artificial general (o IA fuerte): esta tecnología aún no se ha logrado, y se refiere a la inteligencia artificial que puede realizar tareas en todos los ámbitos de la manera más hábil y flexible posible. El objetivo de esta tecnología es construir «máquinas pensantes» con inteligencia comparable a la de la mente humana. Los expertos en IA tienen opiniones contradictorias sobre cuándo desarrollaremos la inteligencia artificial general y algunos, incluido Peter Norvig, director de investigación de Google, creen que nunca se logrará
- Superinteligencia artificial es un concepto que va más allá y plantea un mundo en el que la capacidad cognitiva de una computadora será superior a la de un humano.
Generación de lenguaje natural (GLN):La capacidad del software de convertir datos estructurados en textos escritos comprensibles, similares a los de un ser humano, pero a un ritmo mucho más rápido (miles de páginas por segundo). El GLN es una forma de procesamiento de lenguaje natural que ha ido aumentando en popularidad, ya que puede utilizarse para producir una amplia variedad de resultados, como descripciones de productos, informes financieros o noticias.
Procesamiento de lenguaje natural (PLN):La capacidad de los ordenadores de reconocer y entender el lenguaje humano tal como se habla con el fin de realizar acciones basadas en instrucciones orales. Ésta es la tecnología base utilizada por el asistente de Google, Alexa de Amazon y otros asistentes personales inteligentes, Debido a las mejoras en la tecnología del PLN, productos como personales inteligentes, servicios de traducción y chatbots tienen ahora mayores capacidades de comprensión, lo que los convierte en más útiles para los seres humanos.
Redes neuronales artificiales: Término utilizado para referirse a los sistemas de IA que simulan unidades neuronales modelando la forma en que éstas interactúan en el cerebro.
Computación cognitiva:Un sinónimo utilizado comúnmente para definir la inteligencia artificial, en especial por parte de IBM.
Sistema experto: Un sistema informático que tiene la capacidad de toma de decisiones similar a un experto humano.
Prueba de Turing: Prueba clásica, desarrollada por el matemático Alan Turing, para determinar si un ordenador tiene la capacidad de «pensar» como un humano. El test es básicamente un «juego de imitación» en el que una persona intenta averiguar si está comunicándose con un computador u otra persona.
Reconocimiento de voz: La tecnología que les permite a los ordenadores reconocer y convertir el lenguaje hablado en texto.
Algoritmo: El método paso a paso que usa un ordenador para completar cada tarea.
Visión artificial: la tecnología que permite a las computadoras tener vista y reconocer aquello que ven. Ejemplos de productos que dependen de esta tecnología para funcionar correctamente incluyen aplicaciones de reconocimiento facial, automóviles y drones autónomos. La precisión de la visión artificial ha mejorado significativamente en los últimos años, lo que permite que muchos productos basados en la IA puedan «ver» Esta capacidad determina los distintos niveles SAE de autonomía de los vehículos autónomos