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Objetivos de aprendizaje Definir la IA Describa ejemplos, aplicaciones e impacto de la IA. Describa la IA Generativa y enumere algunos de sus casos de uso. Explore una aplicación interactiva de IA. Bienvenido a Introducing AI. Tras ver este vídeo, podrás definir la IA como inteligencia aumentada. También podrás analizar los tipos de IA en función de sus puntos fuertes. La historia de la IA se remonta a los orígenes de la informática. Desde los días del ábaco y las primeras calculadoras, los seres humanos se han esforzado por automatizar las tareas mentales. El viaje formal comenzó en la década de 1950, cuando Alan Turing propuso la prueba de Turing para la inteligencia artificial, y John McCarthy acuñó el término inteligencia artificial. Desde los primeros programas como ELIZA y SHRDLU en la década de 1960 hasta el surgimiento de los sistemas expertos en la década de 1970, la década de 1980 fue testigo de un aumento del aprendizaje automático, lo que sentó las bases para un mayor progreso. La década de 1990 introdujo las redes neuronales y la década de 2000 marcó el ascenso del aprendizaje profundo. Entre 2010 y 2020, las aplicaciones de IA se extendieron por todos los sectores con aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural, la PNL y la visión artificial. La IA ha continuado su rápida expansión en la presente década, incluidos los avances en los modelos de aprendizaje profundo, los sistemas autónomos y las aplicaciones de atención médica. Pero, ¿qué es exactamente la IA? La inteligencia artificial o IA se refiere a la simulación de los procesos de inteligencia humana mediante sistemas informáticos. Implica el uso de algoritmos y datos para permitir que las máquinas realicen tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas y la toma de decisiones. La IA puede abarcar desde una simple automatización hasta redes neuronales y de aprendizaje profundo complejas. Internet ha revolucionado la conectividad y nos ha dado un acceso más rápido a más información. La computación distribuida amplía el procesamiento de datos, lo que permite la eficiencia. El IoT hace proliferar los dispositivos conectados y genera cantidades masivas de datos. Las redes sociales nos han alentado a la mayoría de nosotros a desestructurar los datos. Juntos, reconfiguran nuestro panorama digital, acelerando el acceso a la información y la innovación. Con la inteligencia aumentada, la información que necesitan los expertos en la materia está al alcance de la mano y respaldada con pruebas, lo que les permite tomar decisiones informadas. Se alienta a los expertos a ampliar sus capacidades y dejar que las máquinas se encarguen del trabajo que lleva mucho tiempo. ¿Cómo definimos la inteligencia innata? Los seres humanos tenemos una inteligencia innata, que se define como la inteligencia que gobierna cada actividad de nuestro cuerpo. Esta inteligencia es lo que hace que un roble crezca a partir de una pequeña semilla y que un organismo complejo, como un elefante, evolucione a partir de un organismo unicelular. ¿Cómo aprende la IA? La única inteligencia innata que tienen las máquinas es la que les damos. Brindamos a las máquinas la capacidad de examinar ejemplos y crear modelos de aprendizaje automático basados en las entradas y salidas deseadas. Hacemos esto de diferentes maneras, como con el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo, sobre los que aprenderá con más detalle más adelante. La IA se puede dividir en categorías según su fuerza, amplitud y aplicación. Teniendo en cuenta la fuerza de la IA, puede ser de tres tipos: IA débil o IA estrecha, IA fuerte o IA generalizada y superIA o IA consciente. La IA débil o limitada es la IA que se aplica a un dominio específico. La IA aplicada puede realizar tareas específicas pero no aprender otras nuevas, tomando decisiones basadas en algoritmos programados y datos de entrenamiento. Por ejemplo, traductores de idiomas, asistentes virtuales, búsquedas web basadas en inteligencia artificial, motores de recomendación y filtros de spam inteligentes. La IA fuerte o IA generalizada se refiere a la inteligencia artificial capaz de participar y realizar una amplia gama de tareas distintas y no relacionadas. Posee la capacidad de adquirir nuevas habilidades para abordar desafíos novedosos, y lo logra mediante el aprendizaje autónomo de nuevos enfoques. La IA generalizada es la combinación de muchas estrategias de IA que aprenden de la experiencia y pueden funcionar a un nivel de inteligencia humano. Sus casos de uso incluyen finanzas, recursos humanos, tecnología de la información, investigación y desarrollo y cadena de suministro. La superIA o IA consciente amplía el concepto de IA generativa a un nivel más avanzado. Es una IA con una conciencia a nivel humano, lo que requeriría que fuera consciente de sí misma, que mostrara habilidades cognitivas avanzadas y que desarrollara sus propias habilidades de pensamiento. Debido a que aún no podemos definir adecuadamente qué es la conciencia, es poco probable que podamos crear una IA consciente en un futuro próximo. La superinteligencia artificial podría demostrar capacidades más allá de la inteligencia humana en áreas como la atención médica, los vehículos autónomos, la robótica, la comprensión del lenguaje natural y la conservación del medio ambiente. La IA es la fusión de muchos campos de estudio. La informática y la ingeniería eléctrica determinan cómo se implementa la IA en el software y el hardware. Las matemáticas y las estadísticas determinan modelos viables y miden el rendimiento. Debido a que la IA se basa en cómo creemos que funciona el cerebro, la psicología y la lingüística desempeñan un papel esencial en la comprensión de cómo podría funcionar la IA. La filosofía, por otro lado, proporciona orientación sobre la inteligencia y las consideraciones éticas. Si bien la versión de ciencia ficción de la IA puede ser una posibilidad lejana, ya vemos que cada vez más IA participa en las decisiones que tomamos todos los días. A lo largo de los años, la IA ha demostrado ser útil en diferentes ámbitos y ha tenido un impacto significativo en nuestra sociedad. En este vídeo, aprendiste cómo la IA se define como inteligencia aumentada, con el objetivo de ampliar las capacidades humanas y abordar tareas que van más allá de las capacidades humanas y de las máquinas. También aprendió que los modelos de aprendizaje automático se desarrollan mediante el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. Por último, aprendiste cómo se puede dividir la IA en función de sus puntos fuertes. Aprendiste sobre la IA débil o limitada, una IA diseñada para dominios específicos; la IA fuerte o generalizada, una IA con diversas capacidades para realizar tareas no relacionadas; la IA superconsciente o superconsciente, una IA con una conciencia a nivel humano.