Inteligencia artificial

¿Las máquinas son capaces de pensar?

Desde 2017, ha habido una gran expectación alrededor de la inteligencia artificial (IA), como una las principales ramas que más evolucionarán dentro de las tecnologías de la información. La IA ya ha demostrado su gran utilidad en una amplia variedad de aplicaciones: asistentes virtuales, aplicaciones, juegos mentales y mucho más.

Pero volvamos a nuestra pregunta original: ¿Son estas máquinas realmente capaces de pensar? Pregunta que nos lleva inmediatamente a una duda: ¿Qué es exactamente el pensamiento? No existe una definición única y directa del concepto.

¿Qué distingue la inteligencia artificial de la inteligencia humana?

La única característica de los humanos (al menos de momento), es su pensamiento creativo e innovador. Las máquinas, sin embargo, pueden elegir entre las opciones de decisión existentes y pueden procesar una cantidad increíblemente grande de datos e información. Además,  también tienen una impresionante fiabilidad, precisión y continuidad; pueden trabajar las 24 horas del día. Incluso pueden llevar a cabo tareas complejas independiente si se les da la instrucción correcta. Los algoritmos, el alto poder de procesamiento y el crecimiento exponencial de los datos que deben procesarse forman la base de la inteligencia artificial.

Desde aquí solo queda claro que la inteligencia artificial tiene un enorme potencial. El desarrollo continuo del aprendizaje de las máquinas también tiene consecuencias para el lugar de trabajo.

CONCEPTOS BÁSICOS RELACIONADOS CON LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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La inteligencia artificial (IA) es una rama de la tecnología de la información que se ocupa de la automatización del comportamiento inteligente. La AI es el intento de programar un ordenador o máquina de modo que sea capaz de procesar problemas de forma independiente y de manera similar a como lo haría un humano con los conocimientos adecuados. La resolución de problemas implica tomar decisiones que den la respuesta adecuada al problema en cuestión y en un tiempo determinado. Estas decisiones están basadas en bases a datos de diversas fuentes (bases de datos, sensores, cámaras de vídeo, etc.).

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El aprendizaje automático o "machine learning" es un término colectivo para varios procesos que se utilizan para determinar una interrelación desconocida entre los datos de entrada y salida. Además de las aplicaciones tradicionales que siguen siendo importantes, como los análisis de la formación de grupos, la regresión, los factores y las series temporales, este aprendizaje también integra métodos más complejos como las redes neuronales, los enfoques evolutivos y las máquinas de vectores de soporte.

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