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Conoce de qué se trata la IA, algunos aspectos básicos y sus principales modelos.
Llegar al punto donde la ingeniería se ha propuesto dotar a las máquinas de conocimientos, con el propósito de construir lo que conoces como inteligencia artificial «de tipo general», ha tomado aproximadamente setenta años.
Se han confundido aspectos como el reconocimiento de caracteres con IA, cuando en realidad no es más que un tipo de tecnología. Por eso es importante que sepas en qué se basa realmente y así puedas identificarla e incluso desarrollarla en aplicaciones técnicas.
3 bases de la inteligencia artificial
- Sistemas de símbolos físicos (SSF)
- IA débil y fuerte
- Principales modelos
Sistemas de símbolos físicos
La hipótesis de SSF plantea la potencial capacidad de las máquinas de tener inteligencia «de tipo general». Y le toca a la IA, como campo científico, verificar la teoría en el ámbito de sistemas digitales.
Fue planteada por primera vez en el año 1975, por Allen Newell y Herbert Simon. El postulado central es que todo tipo de sistema de símbolos puede desarrollar acciones inteligentes.
Para ellos, un SSF es un conjunto de entidades, unos símbolos que pueden formar estructuras más grandes, emulando la dinámica de los átomos que al relacionarse entre ellos crean estructuras superiores.
Los símbolos son físicos porque tienen sustrato físico-electrónico, equivalente al físico-biológico en los seres humanos. En nosotros los símbolos se crean y evolucionan mediante redes de neuronas, en los computadores mediante circuitos electrónicos digitales.
IA débil y fuerte
De la hipótesis anterior surgen también dos conceptos o tipos de inteligencia artificial: la débil y la fuerte. Estas se diferencian por la capacidad que se les atribuye.
Por débil se entiende a la inteligencia que se limita a un tipo de aprendizaje. En este sentido, una máquina podría estar programada para jugar ajedrez, y vencer al oponente humano más hábil y con más destreza en ese juego, pero no podría jugar damas, que es menos complejo.
A diferencia de la débil, que imita una mente, la inteligencia «fuerte» no imita sino que es en sí misma una mente. Quien logró exponer las diferencias, y se convirtió en el forjador de estos dos tipos de IA fue el filósofo John Searle, en 1980.
En resumen, la primera está programada para tareas específicas, y puede aprender y aplicar siempre en función al objetivo para el cual se le diseñó. La segunda abarca diversas funciones, y desarrolla comportamientos y resultados sin límites.
Principales modelos
- Simbólico
- Conexionista
- Evolutivo
- Corpóreo
El modelo simbólico es el dominante dentro del ámbito de la IA, y se basa precisamente en el SSF y se le define como top-down; no requiere interactuar con el entorno, y resuelve problemas con lógica matemática y sus extensiones.
El IA conexionista se basa en la modelización bottom-up y se considera como el acercamiento más exacto a la actividad eléctrica de nuestras neuronas, para materializarlo, se crea una red artificial neuronal.
El modelo evolutivo fue abordado a partir del anterior, y se logró con ello nuevas generaciones de programas mediante operadores de mutación que producen conductas inteligentes.
Por último, el modelo corpóreo se refiere a los postulados de filósofos como Hubert Dreyfus que han subido el nivel de la IA con teorías para asignar cuerpo a los sistemas y su interacción con el entorno.
Los promotores del modelo corpóreo aseguran que una inteligencia es realmente verdadera si por medio de la interacción de un cuerpo físico, con todo lo que le rodee, puede generar nuevas conductas y conocimiento.
La clave de la Inteligencia Artificial siempre ha sido la representación.
Jeff Hawkins, ing. informático y neurocientífico
En conclusión, para hablar de una inteligencia artificial verdadera debes someter los sistemas a entornos no preparados, asignándoles cuerpo, y basándote en ello observar la evolución de sí mismos. Así podrías hablar de una IA verdadera; en la mayoría de los casos actuales solo habrás sentado los fundamentos.
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