DEFINICIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL SEGÚN AUTORES Y DISCIPLINAS
La Inteligencia
Artificial (IA) ha sido definida de diversas maneras dependiendo del
enfoque y los intereses de los investigadores y expertos en la materia. A
continuación, se presentan algunas de las definiciones más relevantes según distintos
autores y disciplinas, y una conclusión, proporcionado por IA ChatGPT4.0
1. John McCarthy (1956)
John
McCarthy, considerado uno de los padres de la IA, definió esta disciplina como:
"La ciencia e ingeniería de crear máquinas inteligentes, especialmente
programas de computadora."
Esta
definición enfatiza el carácter práctico y tecnológico de la IA, orientado a
desarrollar sistemas capaces de resolver problemas que, tradicionalmente,
requerían inteligencia humana.
2. Stuart Russell y Peter Norvig (2020)
En su libro
Artificial Intelligence: A Modern Approach, Russell y Norvig ofrecen una
definición integral basada en cuatro enfoques:
- Sistemas que piensan como humanos.
- Sistemas que actúan como humanos.
- Sistemas que piensan racionalmente.
- Sistemas que actúan racionalmente.
Los autores
resumen la IA como: "El estudio de los agentes inteligentes: cualquier
dispositivo que percibe su entorno y toma acciones que maximicen sus
posibilidades de éxito en algún objetivo."
Esta
definición resalta la noción de "agentes inteligentes" y su capacidad
de adaptarse y actuar en función de un entorno.
3. Alan Turing (1950)
En su
artículo Computing Machinery and Intelligence, Alan Turing propuso la
célebre pregunta "¿Pueden pensar las máquinas?" y planteó un enfoque
práctico para definir la IA basado en el Test de Turing: "Si una
máquina puede comportarse de manera indistinguible de un ser humano en una
conversación, puede considerarse inteligente."
Turing
enfatizó el comportamiento observable como criterio para evaluar la
inteligencia, dejando de lado la discusión sobre la naturaleza del pensamiento.
4. Marvin Minsky (1986)
Marvin
Minsky, otro pionero de la IA, ofreció una definición más amplia: "La
inteligencia artificial es la ciencia de hacer que las máquinas hagan cosas que
requerirían inteligencia si fueran hechas por humanos."
Minsky
subraya el objetivo funcional de la IA, sin limitarse a cómo se logra la
simulación de la inteligencia humana.
5. Herbert A. Simon (1980)
Simon,
Premio Nobel de Economía y destacado investigador en IA, definió esta
disciplina como: "El estudio de los procesos que permiten a las
máquinas percibir, razonar, aprender y actuar."
Este
enfoque destaca las capacidades fundamentales que conforman la inteligencia
artificial: percepción, razonamiento, aprendizaje y acción.
6. Patrick Winston (1992)
En su obra Artificial
Intelligence, Winston define la IA como: "El estudio computacional
de los procesos que subyacen al pensamiento y comportamiento
inteligentes."
Winston
conecta la IA con el campo de las ciencias cognitivas, centrándose en la
simulación de procesos mentales.
7. Nils J. Nilsson (1998)
En Artificial
Intelligence: A New Synthesis, Nilsson describe la IA como: "El
conjunto de técnicas computacionales inspiradas en el comportamiento humano o
animal que buscan resolver problemas complejos."
Esta
definición introduce el componente de inspiración biológica como base para el
desarrollo de algoritmos y modelos de IA.
8. Definición de la IEEE (2022)
La
Asociación de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) define la IA en un
contexto contemporáneo como: "Sistemas que muestran comportamientos
asociados con la inteligencia humana, como aprender, razonar, resolver
problemas, comprender el lenguaje y percibir el entorno."
La IEEE
resalta la interacción de la IA con áreas emergentes, como el aprendizaje
profundo y la visión por computadora.
Conclusión
Las
definiciones de inteligencia artificial han evolucionado con el tiempo, desde
enfoques puramente técnicos hasta perspectivas interdisciplinarias que
consideran su relación con las ciencias cognitivas, la biología y la ética. A
pesar de sus diferencias, todas coinciden en que el objetivo central de la IA
es replicar o emular la inteligencia humana o animal para resolver problemas de
manera autónoma y eficiente.
Esta
diversidad de perspectivas refleja la riqueza del campo y su potencial para transformar
prácticamente todos los aspectos de la sociedad moderna.
