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Aplicaciones de la inteligencia artificial

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Aplicaciones de la inteligencia artificial

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Lingüística computacional

Minería de datos (Data Mining)

Industria.

Medicina

Mundos virtuales

etc.

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Interfaces de usuario

Visión artificial

Smart process management

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Las principales críticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su capacidad de imitar por completo a un ser humano. Sin embargo, hay expertos en el tema que indican que ningún humano individual tiene capacidad para resolver todo tipo de problemas, y autores como Howard Gardner han teorizado que existen inteligencias múltiples. Un sistema de inteligencia artificial debería resolver problemas por lo que es fundamental en su diseño la delimitación de los tipos de problemas que resolverá y las estrategias y algoritmos que utilizará para encontrar la solución.

En los humanos, la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los aspectos innatos y los aspectos aprendidos. Los aspectos innatos permiten, por ejemplo, almacenar y recuperar información en la memoria, mientras que en los aspectos aprendidos reside el saber resolver un problema matemático mediante el algoritmo adecuado. Del mismo modo que un humano debe disponer de herramientas que le permitan solucionar ciertos problemas, los sistemas artificiales deben ser programados de modo tal que puedan llegar a resolverlos.

Muchas personas consideran que el test de Turing ha sido superado, citando conversaciones en que al dialogar con un programa de inteligencia artificial para chat no saben que hablan con un programa. Sin embargo, esta situación no es equivalente a un test de Turing, que requiere que el participante esté sobre aviso de la posibilidad de hablar con una máquina.

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Stuart Russell y Peter Norvig diferencian estos tipos de la inteligencia artificial:

Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, resolución de problemas y aprendizaje.

Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.

Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.

Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular de forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes. Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.

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En 1956, John McCarthy acuñó la expresión «inteligencia artificial», y la definió como: "...la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes".7​

Para Nils John Nilsson son cuatro los pilares básicos en los que se apoya la inteligencia artificial:

Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.

Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).

Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos.

Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento abstracto humano

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La inteligencia artificial (IA), también llamada inteligencia computacional, es la inteligencia exhibida por máquinas. En ciencias de la computación, una máquina «inteligente» ideal es un agente racional flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea.

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Kevin Song Zhu
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Viernes 17 de novimebre de 2017