Una de las definiciones mejor posicionadas en la web es la correspondiente al agregador de ofertas de trabajo
netamente digitales y en remoto Builtin. No importa tanto por la definición
per se como su desarrollo. Según el portal, la IA “es una amplia rama de la informática que se ocupa de la construcción de máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana”. Hasta ahí, nada esencialmente novedoso. Sin embargo Builtin también establece “los cuatro tipos” de Inteligencia Artificial, a los que denomina: a) máquinas reactivas; b) memoria limitada; c) teoría de la mente; y d) autoconciencia o conciencia de uno mismo. Además, menciona varios ejemplos de Inteligencia Artificial como: Siri, Alexa y otros asistentes inteligentes; automóviles autónomos; robo-asesores; bots conversacionales; filtros de correo no deseado; o el apartado de recomendaciones de Netflix.
Es inevitable en un post como este tomar nota de la definición en la enciclopedia abierta de Internet, Wikipedia. En
su entrada en inglés (generalmente más completas que las que se pueden encontrar en español), se habla de la IA como “la inteligencia demostrada por máquinas, a diferencia de la inteligencia natural mostrada por humanos o animales”. Según la Wikipedia, los principales libros de texto de IA definen el campo como el estudio de los “agentes inteligentes”, es decir, “cualquier sistema que perciba su entorno y realice acciones que maximicen sus posibilidades de lograr sus objetivos”. La descripción de máquinas que imitan las funciones cognitivas asociadas con la mente humana, como aprender o resolver problemas, forman parte de “algunos relatos populares”, según esta definición.
En esta entrada de la enciclopedia abierta, llama la atención la afirmación de que la IA “se fundó como disciplina académica en 1956”, así como el resumen que efectúa sobre su evolución desde entonces: “en los años posteriores, ha experimentado varias oleadas de optimismo, seguidas de la decepción y la pérdida de fondos (conocido como “invierno de la IA”), seguido de nuevos enfoques, éxito y financiación renovada. La investigación de la IA ha probado y descartado muchos enfoques diferentes durante su vida, incluida la simulación del cerebro, el modelado de la resolución de problemas humanos, la lógica formal, grandes bases de datos de conocimiento y la imitación del comportamiento animal. En las primeras décadas del siglo XXI, el aprendizaje automático estadístico altamente matemático ha dominado el campo, y esta técnica ha demostrado ser muy exitosa, ayudando a resolver muchos problemas desafiantes en la industria y el mundo académico”.