En IBM, definimos la IA como cualquier cosa que hace que las máquinas actúen de forma más inteligente. Nos gusta pensar en la IA como inteligencia aumentada. Creemos que la IA no debería intentar reemplazar a los expertos humanos, sino más bien ampliar las capacidades humanas y llevar a cabo tareas que ni los humanos ni las máquinas podrían realizar por sí solos. Internet nos ha dado acceso a más información, más rápido. La informática distribuida y el IoT han dado lugar a cantidades masivas de datos, y las redes sociales ayudan a que muchos de esos datos estén desestructurados. Con la Inteligencia Aumentada, ponemos a su disposición la información que los expertos en la materia necesitan, y la apoyamos con pruebas para que puedan tomar decisiones informadas. Queremos que los expertos amplíen sus capacidades y que las máquinas hagan el trabajo duro. ¿Cómo definimos inteligencia? Los seres humanos tenemos inteligencia innata, que es la que gobierna cada actividad en nuestro cuerpo. Esta inteligencia es lo que hace que un roble crezca a partir de una semilla, y que un elefante se forme desde un organismo unicelular. ¿Cómo aprende la IA? La única inteligencia innata que tienen las máquinas es la que les damos. Proporcionamos a las máquinas la capacidad de examinar ejemplos y crear modelos de aprendizaje basados en las entradas y salidas deseadas. Y lo hacemos de diferentes maneras, tales como el Aprendizaje Supervisado, el Aprendizaje No Supervisado y el Aprendizaje de Refuerzo, sobre el cual aprenderá más detalladamente en las lecciones subsiguientes. Basándose en la resistencia, la amplitud y la aplicación, la IA puede describirse de diferentes maneras. La IA Débil o Estrecha es la que se aplica a un dominio específico. Por ejemplo, traductores de idiomas, asistentes virtuales, vehículos autónomos, búsquedas web basadas en IA, motores de recomendación y filtros de spam inteligentes. La IA aplicada puede realizar tareas específicas, pero no aprender otras nuevas, tomando decisiones basadas en algoritmos programados y datos de entrenamiento. La IA Fuerte o la IA Generalizada es la IA que puede interactuar y manejar una amplia variedad de tareas independientes y no relacionadas. Puede aprender nuevas tareas para resolver nuevos problemas, y lo hace enseñándose a sí misma nuevas estrategias. La Inteligencia Generalizada es la combinación de muchas estrategias de IA que aprenden de la experiencia y pueden funcionar a un nivel humano de inteligencia. Súper IA o IA Consciente es la IA con conciencia a nivel humano, lo que requeriría que sea consciente de sí misma. Debido a que aún no somos capaces de definir adecuadamente lo que es la consciencia, es poco probable que seamos capaces de crear una IA consciente en un futuro cercano. La IA es la fusión de muchos campos de estudio. La informática y la ingeniería electrónica determinan cómo se implementa la IA en el software y el hardware. Las matemáticas y las estadísticas determinan modelos viables y miden el rendimiento. ebido a que la IA se modela en función de cómo creemos que funciona el cerebro, la psicología y la lingüística juegan un papel esencial en la comprensión de cómo podría funcionar la IA. Y la filosofía proporciona orientación sobre la inteligencia y las consideraciones éticas. A pesar de que la versión de ciencia ficción de la IA puede ser una posibilidad lejana, ya vemos más y más IA involucrada en las decisiones que tomamos cada día. A lo largo de los años, la IA ha demostrado ser útil en diferentes ámbitos, lo que ha tenido un impacto significativo en la vida de las personas y de nuestra sociedad.