Él termino "inteligencia artificial" fue acuñado formalmente en 1956 durante la conferencia de Darthmounth, más para entonces ya se había estado trabajando en ello durante cinco años en los cuales se había propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso habían logrado ser aceptadas totalmente por la comunidad investigadora. La AI es una de las disciplinas más nuevas que junto con la genética moderna es el campo en que la mayoría de los científicos " más les gustaría trabajar".
Una de las grandes razones por la cuales se realiza el estudio de la IA es él poder aprender más acerca de nosotros mismos y a diferencia de la psicología y de la filosofía que también centran su estudio de la inteligencia, IA y sus esfuerzos por comprender este fenómeno están encaminados tanto a la construcción de entidades de inteligentes como su comprensión.
El estudio de la inteligencia es una de las disciplinas más antiguas, por más de 2000 años los filósofos no han escatimado esfuerzos por comprender como se ve, recuerda y razona junto con la forma en que estas actividades deberían realizarse. Según John Mc Carthy la inteligencia es la "capacidad que tiene el ser humano de adaptarse eficazmente al cambio de circunstancias mediante el uso de información sobre esos cambios", pero esta definición resulta muy amplia ya que de acuerdo con esta, el sistema inmunológico del cuerpo humanó resultaría inteligente ya que también mediante el uso de información este logra adaptarse al cambio. Otra interesante manera de ilustrar la inteligencia seria recurrir a la teoría societal de la mente de Marvin Minsky donde cada mente humana es el resultado del accionar de un comité de mentes de menor poder que conversan entre sí y combinan sus respectivas habilidades con el fin de resolver problemas.
La llegada de las computadoras a principios de los 50, permitió el abordaje sin especulación de estas facultades mentales mediante una autentica disciplina teórica experimental. Es a partir de esto que se encontró que la IA constituye algo mucho más complejo de lo que se pudo llegar a imaginar en principio ya que las ideas modernas que constituyen esta disciplina se caracterizan por su gran riqueza, sutileza e interés; en la actualidad la IA abarca una enorme cantidad de subcampos que van desde áreas de propósito general hasta tareas especificas.
Una de las definiciones que se han dado para describir la IA la sitúa dentro de una disciplina que tiene que ver con las ciencias de la computación que corresponden al esfuerzo por parte de gran cantidad de científicos que durante los últimos treinta años han realizado con el fin de dotar a las computadoras de inteligencia, a partir de esta definición encontramos que una de las técnicas de IA es aquella que se utiliza con el fin de lograr que un determinado programa se comporte de forma inteligente sin pretender tener en cuenta la " forma de razonamiento "empleada para lograr ese comportamiento.
Luego, aquí surge un dilema, ya que según esto cualquier problema resoluble por un computador, sin complicaciones y también como un ser humano podría encuadrarse en el campo de la inteligencia artificial acudiendo solamente a la aplicación de reglas consecutivas al pie de la letra o lo que encontramos con el nombre de Algoritmos dentro del lenguaje de IA; este termino fue acuñado en honor al matemático árabe AL-KWARIZMI que copiló una serie de estos para ser aplicados a diferentes problemas algebraicos.
Cuando se aplican algoritmos a la solución de los problemas aunque no se está actuando inteligentemente si esta siendo eficaz pero los problemas realmente complicados a los que se enfrenta el ser humano son aquellos en los cuales no existe algoritmo conocido así que surgen de reglas que tratan de orientarnos hacia las soluciones llamadas Heurísticas en las cuales nunca nada nos garantiza que la aplicación de una de estas reglas nos acerque a la solución como ocurre con los anteriores.
A partir de estos datos; Farid Fleifel Tapia describe a la IA como: "la rama de la ciencia de la computación que estudia la resolución de problemas no algorítmicos mediante el uso de cualquier técnica de computación disponible, sin tener en cuenta la forma de razonamiento subyacente a los métodos que se apliquen para lograr esa resolución.
Para completar esa definición, algunas definiciones no tan formales emitidas por diferentes investigadores de la IA que consideran otros puntos de vista son:
- La IA es el arte de crear maquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia. ( Kurzweil, 1990)
- La IA es el estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor. (Rich, Knight, 1991).
- La IA es la rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente. (Lugar y Stubblefied, 1993).
- La IA es el campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales. (Schalkoff, 1990).
En la IA se puede observar dos enfoques diferentes:
- La IA concebida como el intento por desarrollar una tecnología capaz de proveer al ordenador capacidades de razonamiento similares a los de la inteligencia humana.
- La IA en su concepción como investigación relativa a los mecanismos de la inteligencia humana que se emplean en la simulación de validación de teorías.
El primer enfoque se centra en la utilidad y no en el método como veíamos anteriormente con los algoritmos, los temas claves de este enfoque son la representación y gestión de conocimiento, sus autores más representativos son McCrrthy y Minsky.
John McCarthy
En el segundo enfoque encontramos que este se orienta a la creación de un sistema artificial capaz de realizar procesos cognitivos humanos haciendo importante ya no la utilidad como el método, los aspectos fundamentales de este enfoque se refieren al aprendizaje y adaptabiliada y sus autores son Newell y Simon de la Carnegie Mellon University.
La IA al tratar de construir maquinas que se comporten aparentemente como seres humanos han dado lugar al surgimiento de dos bloques enfrentados: el enfoque simbólico o top-down, conocido como la IA clásica y el enfoque subsimbolico llamado a veces conexionista.
Los simbólicos simulan directamente las características inteligentes que se pretenden conseguir o imitar y lo mejor que también se tiene a la mano es el hombre; para los constructores de los sistemas expertos resulta fundamental la representación del conocimiento humano donde gracias a estos avances se han encontrado dos tipos de conocimiento: conocimiento acerca del problema particular¨ y ¨conocimiento a cerca de cómo obtener mas conocimiento a partir del que ya tenemos¨. El ejemplo más representativo de esta corriente es el proyecto de Cyc de Douglas B. Lenat sobre un sistema que posee en su memoria millones de hechos interconectados.
Dentro de la otra corriente: la subsimbolica; sus esfuerzos se orientan a la simulación de los elementos de mas bajo nivel dentro de los procesos inteligentes con la esperanza de que estos al combinarse permitan que espontáneamente surja el comportamiento inteligente. Los ejemplos mas claros que trabajan con este tipo de orientación son las redes neuronales y los algoritmos genéticos donde estos sistemas trabajan bajo la autonomía, el aprendizaje y la adaptación, conceptos fuertemente relacionados.
Uno de los grandes seguidores de la IA; Marvin Minsky, ha dado una clasificación para los lenguajes de programación que se utilizan en esta disciplina:
Marvin Minsky
