Qué es
La inteligencia artificial (IA) es el campo de la informática dedicado a desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que, tradicionalmente, requerían inteligencia humana: reconocer patrones, razonar, tomar decisiones, entender lenguaje natural o percibir su entorno. No es una única técnica, sino un campo amplio que incluye enfoques muy distintos entre sí.
De reglas a aprendizaje
Las primeras décadas de la IA —desde que el término se acuñó en la conferencia de Dartmouth de 1956— se apoyaron principalmente en sistemas basados en reglas escritas explícitamente por humanos (IA simbólica). El enfoque dominante hoy es el machine learning: en lugar de programar reglas, se entrenan modelos a partir de datos para que encuentren esos patrones por sí mismos. El deep learning —redes neuronales con muchas capas— es, a su vez, el subcampo del machine learning detrás de los avances más recientes en visión por computadora, procesamiento del lenguaje y los modelos generativos.
Subcampos principales
- Machine Learning: modelos que aprenden patrones a partir de datos.
- Deep Learning: redes neuronales profundas, base de los modelos más avanzados actuales.
- Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): comprensión y generación de lenguaje humano.
- Visión por Computadora: interpretación de imágenes y video.
- Agentes de IA: sistemas que planifican y actúan de forma autónoma para alcanzar un objetivo.
- IA Generativa: modelos —muchos de ellos LLM— que generan contenido nuevo: texto, imágenes, audio, código.
IA estrecha vs. IA general
Toda la IA que existe hoy en producción es IA estrecha (narrow AI): sistemas entrenados para tareas específicas, por más versátiles que parezcan. La IA general (AGI), un sistema con capacidades cognitivas comparables a las humanas en cualquier dominio, sigue siendo a la fecha un objetivo de investigación no alcanzado, no una tecnología existente.