# data[].attributes.body
La IA es la ciencia e ingeniería para fabricar máquinas inteligentes. Tiene la tarea de entender la inteligencia humana imitando el cerebro mediante redes neuronales.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
¿Qué es la IA fuerte?

Descubra más acerca de la IA fuerte, una forma teórica de IA que replica funciones humanas, como el razonamiento, la planificación y la resolución de problemas

La inteligencia artificial (IA) fuerte, también conocida como inteligencia artificial general (AIG) o IA general, es una forma teórica de IA que se utiliza para describir una determinada forma de pensar de desarrollo de IA. Si los investigadores son capaces de desarrollar una IA fuerte, la máquina requeriría una inteligencia igual a la de los humanos. Tendría una conciencia de sí misma con capacidad para resolver problemas, aprender y planificar el futuro.

La IA fuerte tiene como objetivo crear máquinas inteligentes que sean indistinguibles de la mente humana. Pero al igual que un niño, la máquina de IA tendría que aprender a través de información y experiencias, progresando constantemente y mejorando sus habilidades con el tiempo.

Mientras que los investigadores de IA, tanto en el sector académico como en el privado, están invirtiendo en la creación de inteligencia artificial general (AIG), hoy en día solo existe como concepto teórico frente a una realidad tangible. Si bien se ha señalado a algunas personas, como Marvin Minsky, por ser demasiado optimistas sobre lo que podríamos lograr en unas pocas décadas en el campo de la IA. Otros dirían que no es posible desarrollar sistemas de IA fuertes. Hasta que las medidas de éxito, como la inteligencia y la comprensión, se definan explícitamente, tienen razón al pensarlo. Por el momento, muchos usan el test de Turing para evaluar la inteligencia de un sistema de IA.

Test de Turing

Alan Turing desarrolló el test de Turing en 1950 y lo comentó en su artículo,"Maquinaria e inteligencia computacional" (PDF, 566 KB) (enlace externo a IBM). Originalmente conocido como el juego de imitación, la prueba evalúa si el comportamiento de una máquina se puede distinguir del de un humano. En esta prueba, hay una persona conocida como el "interrogador" que busca identificar una diferencia entre los resultados generados por computadora y los generados por humanos a través de una serie de preguntas. Si el interrogador no puede distinguir de forma fiable las máquinas de los sujetos humanos, la máquina pasa la prueba. Sin embargo, si el evaluador puede identificar correctamente las respuestas humanas, esto descarta que la máquina sea categorizada como inteligente.

Si bien no existen pautas de evaluación establecidas para el test de Turing, Turing especificó que un evaluador humano solo tendrá un 70 % de posibilidades de adivinar si se trata de una conversación con humanos o una conversación generada por computadora después de 5 minutos. El test de Turing introdujo la aceptación general en torno a la idea de inteligencia de las máquinas.

Sin embargo, el test de Turing original solo evalúa un conjunto de habilidades: salida de texto o ajedrez por ejemplo. La IA fuerte necesita realizar diferentes tareas igual de bien, lo que llevó al desarrollo del test de Turing extendido. Esta prueba evalúa el rendimiento textual, visual y auditivo de la IA y lo compara con el resultado generado por humanos. Esta versión se utiliza en la famosa competición del Premio Loebner, donde un juez humano adivina si la salida fue creada por un humano o una computadora.

Argumento de la habitación China (CRA)

El argumento de la habitación china fue creado por John Searle en 1980. En su artículo, analiza la definición de comprensión y pensamiento, afirmando que las computadoras nunca podrían hacerlo. En este extracto de su artículo, del sitio web de Stanford (enlace externo a IBM), resume bien su argumento,

"La computación se define puramente formal o sintácticamente, mientras que las mentes tienen contenidos mentales o semánticos reales, y no podemos pasar de lo sintáctico a lo semántico simplemente teniendo las operaciones sintácticas y nada más...Un sistema, yo, por ejemplo, no adquiriría una comprensión del chino simplemente siguiendo los pasos de un programa de computadora que simulara el comportamiento de un hablante de chino (p. 17)".

El argumento de la habitación china propone el siguiente escenario:

Imagínese una persona que no habla chino sentada en una habitación cerrada. En la habitación hay un libro con las reglas, frases e instrucciones del idioma chino. Otra persona, que habla chino con fluidez, pasa notas escritas en chino a la habitación. Con la ayuda del libro de frases del idioma, la persona que se encuentra dentro de la sala puede seleccionar la respuesta adecuada y devolvérsela al hablante de chino.

Si bien la persona dentro de la sala pudo dar la respuesta correcta utilizando un libro de frases, todavía no habla ni comprende el chino; era solo una simulación de comprensión mediante la combinación de preguntas o afirmaciones con las respuestas adecuadas. Searle argumenta que esa IA fuerte requeriría una mente real para tener conciencia o comprensión. El argumento de la habitación china ilustra las fallas en el test de Turing, demostrando diferencias en las definiciones de inteligencia artificial.

La IA débil, también conocida como IA limitada, se enfoca en realizar una tarea específica, como responder preguntas basadas en la entrada del usuario o jugar al ajedrez. Puede realizar un tipo de tarea, pero no ambas, mientras que la IA fuerte puede realizar diferentes funciones y eventualmente aprender a resolver nuevos problemas. La IA débil se basa en la interferencia humana para definir los parámetros de sus algoritmos de aprendizaje y proporcionar los datos de entrenamiento relevantes para garantizar la precisión. Si bien la aportación humana acelera la fase de crecimiento de la IA fuerte, no es necesaria y, con el tiempo, desarrolla una conciencia similar a la humana en lugar de simularla, como hace la IA débil. Los coches autónomos y los asistentes virtuales, como Siri, son ejemplos de IA débil.

Si bien no hay ejemplos claros de inteligencia artificial fuerte, el campo de la IA está innovando rápidamente. Ha surgido otra teoría de la IA, conocida como superinteligencia artificial (ASI), súper inteligencia o súper IA. Este tipo de IA supera a la IA fuerte en inteligencia humana y habilidad. Sin embargo, la súper IA sigue siendo puramente especulativa, ya que todavía tenemos que lograr ejemplos de IA fuerte.

Dicho esto, hay campos en los que la IA juega un papel más importante, como:

Ciberseguridad: la inteligencia artificial asumirá más papeles en las medidas de ciberseguridad de las organizaciones, incluida la detección de brechas, la supervisión, la inteligencia de amenazas, la respuesta de incidentes y el análisis de riesgos.

Entretenimiento y creación de contenido: los programas de ciencia de la computación ya están mejorando cada vez más en la producción de contenido, ya sea redacción, poesía, videojuegos o incluso películas. La aplicación de IA de generación de texto GBT-3 de OpenAI ya está creando contenido que es casi imposible de distinguir de una copia escrita por humanos.

Reconocimiento y predicción del comportamiento: los algoritmos de predicción fortalecerán la IA, en aplicaciones desde previsiones meteorológicas y bursátiles hasta, más interesante aún, predicciones del comportamiento humano. Esto también plantea preguntas sobre los sesgos implícitos y la IA ética. Algunos investigadores de IA en la comunidad de IA están exigiendo que se creen una serie de reglas antidiscriminatorias, una reinvindicación que a menudo se asocia con el hashtag #responsibleAI.

Los términos inteligencia artificial, machine learning y deep learning se utilizan a menudo en el contexto incorrecto. Estos términos se utilizan con frecuencia para describir la IA fuerte, por lo que vale la pena definirlos brevemente:

La inteligencia artificial definida por John McCarthy (enlace externo a IBM), es "la ciencia y la ingeniería para fabricar máquinas inteligentes, especialmente programas de computadora 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".

Machine learning es un subcampo de la inteligencia artificial. Los modelos de machine learning clásicos (no profundos) requieren más intervención humana para segmentar los datos en categorías (es decir, a través del aprendizaje de funciones).

Deep learning también es un subcampo de machine learning, que intenta imitar la interconexión del cerebro humano mediante redes neuronales. Sus redes neuronales artificiales están formadas por capas de modelos, que identifican patrones dentro de un conjunto de datos determinado. Aprovechan un gran volumen de datos de entrenamiento para aprender con precisión, lo que posteriormente exige hardware más potente, como una GPU o TPU. Los algoritmos de deep learning están más fuertemente asociados con la IA a nivel humano.

Para entender mejor los diferentes matices entre estas tecnologías, lea el artículo " IA frente a Machine Learning frente a Deep Learning frente a Redes Neuronales: ¿cuál es la diferencia?"

Deep learning gestiona bien problemas complejos, y por ello se utiliza en muchas tecnologías innovadoras y emergentes actuales. Los algoritmos de deep learning se aplican en diferentes campos. Estos son algunos ejemplos:

Automóviles autónomos: Google y Elon Musk nos han mostrado que los automóviles autónomos son posibles. Sin embargo, los vehículos autónomos requieren más datos de entrenamiento y pruebas debido a las diversas actividades que deben tener en cuenta, como ceder el paso o identificar los escombros en la carretera. A medida que la tecnología madure, deberá superar el obstáculo humano de la adopción, ya que las encuestas indican que muchos conductores no están dispuestos a utilizarla.

Reconocimiento de voz: el reconocimiento de voz, como el de chatbots y agentes virtuales con IA, supone una gran parte del procesamiento del lenguaje natural. La entrada de audio es mucho más difícil de procesar para una IA, ya que muchos factores, como el ruido de fondo, los dialectos, los impedimentos del habla y otras influencias pueden hacer que sea mucho más difícil para la IA convertir la entrada en algo con lo que la computadora pueda trabajar.

Reconocimiento de patrones: el uso de redes neuronales profundas mejora el reconocimiento de patrones en diversas aplicaciones. Al descubrir patrones de puntos de datos útiles, la IA puede filtrar información irrelevante, establecer correlaciones útiles y mejorar la eficiencia de la computación de macrodatos que, por lo general, los seres humanos pueden pasar por alto.

Programación de computadoras: la IA débil ha tenido cierto éxito en la producción de texto fiable, lo que ha llevado a avances en la codificación. Recientemente, OpenAI lanzó GPT-3, un software de código abierto que de hecho puede escribir código y programas de computadora con instrucciones muy limitadas, llevando la automatización al desarrollo de programas.

Reconocimiento de imagen: la categorización de imágenes puede llevar mucho tiempo cuando se hace manualmente. Sin embargo, las adaptaciones especiales de las redes neuronales profundas, como DenseNet, que conecta cada capa con todas las demás capas de la red neuronal, han hecho que el reconocimiento de imágenes sea mucho más preciso.

Recomendaciones contextuales: las aplicaciones de deep learning pueden tener mucho más en cuenta el contexto al hacer recomendaciones, incluyendo patrones de comprensión del lenguaje y predicciones de comportamiento.

Comprobación de hechos: la Universidad de Waterloo lanzó recientemente una herramienta que puede detectar noticias falsas verificando la información de los artículos comparándola con otras fuentes de noticias.

Soluciones relacionadas

Chatbots de IA
Watson Assistant es el chatbot de IA para empresas. Esta tecnología de inteligencia artificial empresarial permite a los usuarios crear soluciones de inteligencia artificial conversacional.
Descubra más acerca de los chatbots de IA

Agentes virtuales
Watson Assistant proporciona a los clientes respuestas rápidas, consistentes y precisas en cualquier aplicación, dispositivo o canal.
Descubra más acerca de los agentes virtuales

Avanzar en la ética de la IA actual

Descubra cómo llevar a la práctica los principios éticos de la IA.

IBM ha sido líder en la promoción de tecnologías basadas en IA para empresas y pionera en el futuro de los sistemas de machine learning en diversas industrias.

# data[].attributes.attachment_link.description
Descubra más sobre la IA fuerte, una forma teórica de IA que replica funciones humanas, como el razonamiento, la planificación y la resolución de problemas.

# data[].attributes.body
En 1966, el informe estadounidense ALPAC puso de manifiesto la falta de avances en la investigación de la traducción automática destinada a traducir simultáneamente la lengua rusa en el contexto de la Guerra Fría.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Formation Data Science | DataScientest.com

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligencia artificial : definición, historia, usos, peligros

# data[].attributes.attachment_link.description
La inteligencia artificial va a cambiar el mundo, pero todavía sigue siendo un misterio para mucha gente. Descubre todo lo que tienes que saber sobre la IA en este dosier.

# data[].attributes.body
Después de haber investigado sobre la IA profundamente aprendí que sirve para muchas cosas. Aunque tal vez el mundo no esté listo para todo lo que puede hacer la inteligencia artificial, sin duda está cambiando el mundo por completo y va a seguir así.

# data[].attributes.body
Nuestros coches ya pueden detectar si estamos cansados, nos ayudan a aparcar, conectan sistemas de ahorro de gasolina o nos avisan de peligros que no hemos sido capaces de predecir. El desarrollo del coche autónomo es ya una realidad y en poco tiempo se verán circulando como otro vehículo cualquiera.

# data[].attributes.attachment_link.title
5 ejemplos cotidianos de Inteligencia Artificial

# data[].attributes.attachment_link.description
Conoce 5 ejemplos de inteligencia artificial que ya forman parte de nuestra vida cotidiana. Desde asistentes virtuales hasta recomendaciones personalizadas.

# data[].attributes.body
Investigando sobre la IA me di cuenta que a cambiado mucho al pasar de los años y que cada vez es fas facil de tenerla ya que antes no era nada comun pero eso significa que hemos tenido un gran avance tecnologico y poco a poco en el futuro va a ser mejor

# data[].attributes.body
Navegadores y mapas

Seguimos en el mundo de los automóviles cuando hablamos de los navegadores, unos sistemas que utilizamos tanto en dentro de ellos como en otras circunstancias. Gracias a la inteligencia artificial, es posible calcular rutas más eficientes, ahorrar tiempo de conducción y mejorar la seguridad.

# data[].attributes.attachment_link.title
5 ejemplos cotidianos de Inteligencia Artificial

# data[].attributes.attachment_link.description
Conoce 5 ejemplos de inteligencia artificial que ya forman parte de nuestra vida cotidiana. Desde asistentes virtuales hasta recomendaciones personalizadas.

# data[].attributes.body
Bueno ya teniendo toda esta información mi conclusión del tema es que la IA es muy versatil y moldeable me refiero a que tiene muchas herramientas usos y forma es casi perfecta y hay IAs que son especificas en un solo tema por lo que esto nos ayudara mucho en el futuro.

# data[].attributes.body
Asistentes de voz virtuales

Cada vez que le preguntamos algo a nuestro smartphone y el asistente de voz nos contesta con lo que necesitamos, estamos utilizando inteligencia artificial. Actualmente, según estudio realizado por Nielsen un 24% de los hogares en Estados Unidos ya cuenta con un altavoz inteligente. La tendencia es que esto siga creciendo y en unos años la mayor parte de las personas contemos con asistentes virtuales en casa.

# data[].attributes.attachment_link.title
5 ejemplos cotidianos de Inteligencia Artificial

# data[].attributes.attachment_link.description
Conoce 5 ejemplos de inteligencia artificial que ya forman parte de nuestra vida cotidiana. Desde asistentes virtuales hasta recomendaciones personalizadas.

# data[].attributes.body
1. SlidesAI.io.
2. Sheetplus.
3.  ChatGPT Writer
4. Transcribeme.app.
5. ChatPDF.

# data[].attributes.body
La inteligencia artificial se ha utilizado en distintos campos como la robótica, las ciencias de la computación, las finanzas, la salud, los sistemas de transporte autónomos, el mundo de los videojuegos y las comunicaciones

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

La inteligencia artificial hace referencia a sistemas informáticos que buscan imitar la función cognitiva humana a través de máquinas, procesadores y softwares con el objetivo de realizar tareas de procesamiento y análisis de datos.

En términos sencillos, se trata de máquinas diseñadas para razonar, aprender, realizar acciones y resolver problemas. La IA integra un diseño de programación que es capaz de almacenar información sobre determinada área para convertirla en conocimiento e implementarla en el día a día de la actividad humana.

La IA abarca desde -como asistentes virtuales, motores de búsqueda o sistemas de reconocimiento de voz y rostro- hasta sistemas integrados -como robots, drones y vehículos autónomos-.

¿Cuáles son los tipos de inteligencia artificial?

Máquinas reactivas: es un modelo simple que busca reproducir el comportamiento humano a través de acciones que reaccionan a estímulos. Su rol es de respuesta, no de aprendizaje.

Memoria limitada: también son máquinas reactivas, pero con algo de memoria, lo que les permite aprender datos y tomar pequeñas decisiones. Este tipo de IA se aplica a sistemas de reconocimiento facial y chatbots, por ejemplo.

Teoría de la mente: se trata de uno de los modelos más innovadores de IA, pues busca comprender mejores interacciones como las emociones, necesidades y reflexiones propias del humano. Amerita estudios y su proyección es a futuro.

Autoconciencia: aunque solo es un concepto y no hay creaciones concretas de este tipo de IA, la autoconciencia plantea que las máquinas, más allá de replicar un comportamiento humano, podrían ser capaces de pensar y actuar de manera autónoma, siendo conscientes de sí mismas.

¿Para qué sirve la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial se ha utilizado en distintos campos como la robótica, las ciencias de la computación, las finanzas, la salud, los sistemas de transporte autónomos, el mundo de los videojuegos y las comunicaciones. En estos entornos, las máquinas son capaces de manejar grandes cantidades de datos que les permiten desde identificar y comprender comandos verbales e imágenes, hasta realizar cálculos y acciones complejas con una gran rapidez.

Estos sistemas, en consecuencia, sirven para percibir su entorno y relacionarse con él, así como también para que actúen con un objetivo específico, después de una recopilación y procesamiento de datos muy exhaustiva. Es decir, se trata de tecnología aplicada para la solución de tareas en el mercado.

Algunos ejemplos de cómo se aplica la inteligencia artificial en diferentes sectores:

Personal: asistencia a través de smartphones, tabletas y ordenadores.

Informático: garantías de ciberseguridad.

Productivo: ensamblaje y automatización en fábricas y laboratorios

Financiero: detección de fraudes.

Climático: reducción de la deforestación y el consumo energético.

Sanitario: identificación de factores genéticos que anticipen la detección de enfermedades.

De transporte: fabricación de vehículos autónomos e inteligentes.

Agrícola: anticipación de impacto ambiental y mejora del rendimiento agrícola.

Comercial: pronóstico de ventas.

Aspectos curiosos sobre la inteligencia artificial

Según un estudio realizado por el Parlamento Europeo:

En Norteamérica se ha realizado una inversión en IA que supera los 18 mil millones de euros, en Asia más de 9 mil millones de euros y en Europa más de 3 mil millones de euros.

En la última década, ha habido un incremento de 400% en la solicitud de patentes para la implementación de inteligencia artificial.

Para el 2025 podrían generarse 60 millones de nuevos puestos de trabajo como resultado del desarrollo de la IA y la robótica.

En abril de 2021 se presentó una propuesta en la que se plantea convertir a Europa en el centro mundial de desarrollo de una inteligencia artificial confiable.

# data[].attributes.attachment_link.title
Qué es y para qué sirve la inteligencia artificial (IA) - Ferrovial

# data[].attributes.attachment_link.description
La inteligencia artificial se refiere a sistemas informáticos que imitan la función cognitiva humana mediante máquinas, procesadores y softwares con el objetivo de...

# data[].attributes.body
En 1997, la computadora de ajedrez de IBM, Deep Blue, derrotó al campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov, en una partida histórica.

# data[].attributes.attachment_link.title
Momentos clave en la historia de la IA - Emocional

# data[].attributes.attachment_link.description
La Inteligencia Artificial ha recorrido un largo camino desde sus inicios hasta la actualidad. Descubre con nosotros su origen e historia.

# data[].attributes.body
Diez años después, los avances tecnológicos permitieron el resurgimiento de la inteligencia artificial. En 2008, Google hizo grandes avances en el reconocimiento de voz y lanzó esa función en sus aplicaciones para smartphones.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Formation Data Science | DataScientest.com

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligencia artificial : definición, historia, usos, peligros

# data[].attributes.attachment_link.description
La inteligencia artificial va a cambiar el mundo, pero todavía sigue siendo un misterio para mucha gente. Descubre todo lo que tienes que saber sobre la IA en este dosier.

# data[].attributes.attachment_caption
Inteligencia artificial : definición, historia, usos, peligrosEl primer ordenador de red neuronal, Snarc, fue creado en 1950 por dos alumnos de Harvard: Marvin 

# data[].attributes.body
El primer ordenador de red neuronal, Snarc, fue creado en 1950 por dos alumnos de Harvard: Marvin Minsky y Dean Edmonds. Ese mismo año, Alan Turing publicó el Test de Turing, que todavía se utiliza hoy para valorar las IA.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Formation Data Science | DataScientest.com

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligencia artificial : definición, historia, usos, peligros

# data[].attributes.attachment_link.description
La inteligencia artificial va a cambiar el mundo, pero todavía sigue siendo un misterio para mucha gente. Descubre todo lo que tienes que saber sobre la IA en este dosier.

# data[].attributes.body
Yo concluyo sobre que la IA es algo que nos ah ayudado durante el paso de los años en muchos aspectos y que seguirá ayudándonos y evolucionando cada vez más y probablemente a un paso acelerado llegando al punto de reemplazar trabajos o otras cosas que serán de gran impacto (aunque ya con lo que nos ah brindado ya es de gran impacto).
Probablemente llegaremos a un punto en el que incluso viviremos en una realidad virtual evadiendo el exterior haciéndonos una sociedad floja.

# data[].attributes.body
Desde utilizar asistentes de voz como los ya mencionados, hasta el momento de hacer selfies; pasando por el correo electrónico. Todo esto funciona, a partir de IA.

# data[].attributes.attachment_link.title
7 ejemplos de uso de inteligencia artificial en el día a día

# data[].attributes.attachment_link.description
¿Para qué se usa la IA o Inteligencia Artificial? Descubre estos 7 ejemplos diarios de cómo emplear la inteligencia artificial. Infórmate en este post.

# data[].attributes.body
comenzó en 1943 con la publicación del artículo «A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity» de Warren McCullough y Walter Pitts.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Formation Data Science | DataScientest.com

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligencia artificial : definición, historia, usos, peligros

# data[].attributes.attachment_link.description
La inteligencia artificial va a cambiar el mundo, pero todavía sigue siendo un misterio para mucha gente. Descubre todo lo que tienes que saber sobre la IA en este dosier.