Tipos de sistemas de inteligencia artificial
Desde los primeros días de las computadoras, los investigadores han tratado de crear sistemas que imitan la inteligencia humana. Si bien un Einstein de silicio aún puede ser una posibilidad lejana, la inteligencia artificial o IA nos ha traído teléfonos que reconocen el habla humana, automóviles que se conducen solos y sistemas expertos que compiten en programas de televisión. A lo largo de los años, la investigación de la IA ha pasado por varias evoluciones y, a medida que cada tecnología ha madurado, se han convertido en parte de nuestra experiencia cotidiana.
Aprendizaje automático
Los primeros investigadores lucharon con la capacidad de procesamiento y el almacenamiento informático limitados, pero aun así sentaron las bases de la IA con lenguajes de programación como LISP y conceptos como árboles de decisión y aprendizaje automático. Los programas escritos en LISP podrían analizar fácilmente juegos como el ajedrez, mapear todos los movimientos posibles durante varios turnos y luego elegir la mejor alternativa. Estos programas también podrían modificar su lógica de decisión y aprender de los errores anteriores, volviéndose "más inteligentes" con el tiempo. Con computadoras más potentes y un almacenamiento masivo más económico, esta rama de la IA generó la industria de los juegos de computadora, así como una variedad de motores de búsqueda personalizados y sitios de compras en línea que no solo recuerdan nuestras preferencias, sino que se anticipan a nuestras necesidades.
Sistemas expertos
Mientras que la primera ola de investigadores de IA se basó en ciclos informáticos para simular el razonamiento humano, el siguiente enfoque se basó en hechos y datos para imitar la experiencia humana. Los sistemas expertos reunieron hechos y reglas en una base de conocimiento y luego utilizaron motores de inferencia basados en computadora para deducir nuevos hechos o responder preguntas. Los ingenieros del conocimiento entrevistaron a expertos en medicina, reparación de automóviles, diseño industrial u otras profesiones y luego redujeron estos hallazgos a hechos y reglas legibles por máquina. Estas bases de conocimiento luego fueron utilizadas por otros para ayudar a diagnosticar problemas o responder preguntas. A medida que la tecnología maduró, los investigadores encontraron formas de automatizar el desarrollo de la base de conocimientos, alimentando montones de literatura técnica o permitiendo que el software rastreara la Web para encontrar información relevante por sí mismo.
Redes Neuronales
Otro grupo de investigadores intentó reproducir el funcionamiento del cerebro humano creando redes artificiales de neuronas y sinapsis. Con entrenamiento, estas redes neuronales podrían reconocer patrones a partir de lo que parecían datos aleatorios. Las imágenes o los sonidos se alimentan en el lado de entrada de la red, y las respuestas correctas se alimentan en el lado de salida. Con el tiempo, las redes reorganizan su estructura interna para que cuando se introduzca una entrada similar, la red devuelva la respuesta correcta. Las redes neuronales funcionan bien cuando responden al habla humana o cuando traducen imágenes escaneadas a texto. El software que se basa en esta tecnología puede leer libros para personas ciegas o traducir el habla de un idioma a otro.
Grandes Datos
El análisis de datos a gran escala, a menudo llamado "big data", aprovecha el poder de muchas computadoras para descubrir hechos y relaciones en los datos que la mente humana no puede comprender. Billones de cargos de tarjetas de crédito o miles de millones de relaciones de redes sociales se pueden escanear y correlacionar utilizando una variedad de métodos estadísticos para descubrir información útil. Las compañías de tarjetas de crédito pueden encontrar patrones de compra que indiquen que una tarjeta ha sido robada o que el titular de la tarjeta tiene dificultades financieras. Los comerciantes minoristas pueden encontrar patrones de compra que indiquen que una clienta está embarazada, incluso antes de que ella misma lo sepa. Big data permite que las computadoras entiendan el mundo de una manera que los humanos nunca podríamos por nuestra cuenta.