¿Qué relacion tiene la inteligencia artificial con la Informática?

Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno

Stuart Russel y Peter Norvig crearon uno de los principales textos utilizados en el estudio de la inteligencia artificial con su libro «Inteligencia Artificial: Un enfoque Moderno». En él exploran posibles objetivos o definiciones de la IA, que clasifican los sistemas informáticos según la racionalidad y el pensamiento en comparación con la acción.

El enfoque humano en la Inteligencia artificial se enfoca en crear sistemas que simulen tanto el pensamiento como las acciones humanas (Pensamiento, Racionalidad, Acción humana y acción racional). Por otro lado, el enfoque ideal persigue sistemas que piensen y actuén de manera racional. Así podemos colocar la perspectiva de Alan turing dentro de la categoría de sistemas que imitan la conducta humana.

La IA es una ciencia que fusiona la informática con robustos conjuntos de datos para solucionar problemas. El campo incorpora subáreas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que suelen estar vinculados a la IA. Estas disciplinas están compuestas por algoritmos de IA que aspiran a construir sistemas expertos para realizar predicciones o clasificaciones, a partir de los datos de entrada.

En otras palabras, el campo de la Inteligencia Artificial se basa en la combinación del la informática y los datos estructurados para resolver problemas, con subdisciplinas en el aprendizaje automático y profundo. Estas áreas se concentran el el desarrollo de sistemas inteligentes que pueden imitar el comportamineto humano y tomar decisiones basadas en los datos proporcionados

Desde sus inicios, la IA ha experimentado varios ciclo de entusiasmo y decepción. Sin embargo, para el escepticismo generalizado, el reciente lanzamiento de ChatGPT por parte de OpenAI parece ser un momento decisivo y disruptivo en el avance de la tecnología

Hace un tiempo, el enfoque de mayor relevancia en la IA se concentraba en la visión artificial, pero ahora el punto de inflexión se produce en el procesamiento del lenguaje natural. De hecho, la capacidad de generación de lenguaje no es el único campo en el que se han logrado avances, ya que los modelos generativos también pueden dominar las reglas gramaticales del código de software, moléculas e incluso generación de imagenes y otro tipo de datos.

Por lo tanto, la IA está evolucionando y ampliando sus aplicaciones, a medida que los modelos generativos continúan aprendiendo y perfeccionando su comprensión en una amplia gama de disciplinas y campos de estudio, más allá del lenguaje.