
El reconocimiento de patrones es uno de los campos en los que más se está investigando hoy en día, pero la capacidad de aprendizaje de las máquinas está aún apenas desarrollada, Lejos queda la construcción de un androide o robot con capacidades equiparables a las de un ser humano, por los retos que representa, tanto en el campo del hardware como en el del software
Los fascinantes avances en el campo de la robótica –impulsada en los últimos años por el abaratamiento de los sensores, así como por un aumento de la conectividad y la capacidad de procesamiento– invitan a fantasear con un futuro robotizado, con tanto entusiasmo como lo han hecho durante el siglo XX cientos de novelas de ciencia ficción. Tanto es así que a veces la inteligencia artificial pasa por sinónimo de robots con forma humanoide y cualidades inspiradas en los seres humanos.
El matemático Alan Turing, pionero en este terreno, definió el concepto haciendo referencia a la imposibilidad de distinguir a una persona de una máquina en una conversación a ciegas. Hoy no hay una definición tan drástica, aunque subyace la misma idea de que las máquinas acaben comportándose como se comportan los seres humanos. “Que parezcan inteligentes o que realmente lo sean”, apunta Alberto García, autor del blog divulgativo sobre inteligencia artificial divertimentosinformaticos.com. En realidad, la inteligencia artificial nos rodea y se encuentra presente de forma mucho más cotidiana de lo que nos hemos parado a pensar.


Para la existencia de la Inteligencia Artificial es necesario un mecanismo para soportarlo (hardware). También son necesarias herramientas para desarrollar programas de Inteligencia Artificial. La implementación y estudio de sistemas que exhiben una inteligencia autónoma o comportamiento propio, a veces inspirado por las características de los seres vivos. Las ciencias de la computación están relacionadas con la IA, ya que el software y las computadoras son herramientas básicas para el desarrollo y progreso de la inteligencia artificial.
Este tipo de Software hace uso de algoritmos no numéricos para resolver problemas complejos para los que no son adecuados el cálculo o el análisis directo.
Ejemplos:
Los sistemas expertos, reconocimiento de patrones (imágenes y voz), redes neuronales prueba de teoremas y juegos
La IA. Se orienta actualmente en tres direcciones:
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Sistemas de percepción, visión computarizada, Lenguaje natural, reconocimiento de voz.
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Sistemas de aprendizaje
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Sistemas basados en el conocimiento, sistemas Expertos, robótica
HERRAMIENTAS