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Introducción a la Inteligencia Artificial
PolyU COMP5511Lecture 1
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Definición de Inteligencia Artificial (IA)

La Inteligencia Artificial es la rama de la informática dedicada a construir máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Desde una perspectiva académica formal, la IA se define como el estudio de los Agentes Inteligentes: sistemas que perciben su entorno y toman acciones que maximizan sus probabilidades de alcanzar objetivos específicos.

Procesos Cognitivos Fundamentales

  • Aprendizaje: La adquisición de información y de reglas para utilizar dicha información.
  • Razonamiento: Uso de reglas (o patrones aprendidos) para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas.
  • Autocorrección: La capacidad de evaluar el rendimiento y refinar algoritmos para mejorar la precisión.

Distinciones Clave: IAE vs. IAG

Inteligencia Artificial Estrecha (IAE / IA Débil)

  • Definición: Sistemas de IA diseñados y entrenados para una tarea específica.
  • Características: Opera dentro de un rango o contexto limitado y predefinido. Simula inteligencia, pero carece de conciencia o comprensión genuina.
  • Estado Actual: Toda la IA existente en la actualidad pertenece a esta categoría. Ejemplos incluyen Asistentes Virtuales (Siri, Alexa), software de reconocimiento facial y modelos de aprendizaje profundo como AlphaGo.

Inteligencia Artificial General (IAG / IA Fuerte)

  • Definición: Una forma teórica de IA en la que una máquina posee la capacidad de comprender, aprender y aplicar conocimientos en una amplia variedad de tareas, de manera indistinguible de la mente humana.
  • Características: Adaptabilidad independiente del dominio, razonamiento de sentido común y posible autoconciencia.
  • Estado Actual: Hipotética; actualmente un tema de investigación y de ciencia ficción.

Terminología Clave

  • Agente Inteligente: Una entidad autónoma que observa mediante sensores y actúa sobre el entorno utilizando actuadores.
  • Test de Turing: Una prueba propuesta por Alan Turing (1950) para determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente equivalente o indistinguible del de un ser humano.
  • Aprendizaje Automático (Machine Learning): Un subconjunto de la IA centrado en construir sistemas que aprenden de los datos en lugar de ser programados explícitamente.
Implementación en Python