Ver el código de «Inteligencia artificial»

[[Archivo:Ikusgela-Adimen artifiziala.webm|miniatura|thumbtime=5|Vídeo explicativo sobre la inteligencia artificial, incluyendo secciones sobre los dilemas éticos. Subtítulos disponibles.]][[Archivo:Alan Turing in watercolour.png|miniatura|Ilustración generada mediante inteligencia artificial, con estilo de [[Acuarela]], de [[Alan Turing]], considerado uno de los padres fundadores de la IA {{Cita requerida}}.]]
La '''inteligencia artificial ''' ('''IA'''), en el contexto de las [[ciencias de la computación]], es una [[campo de estudio|disciplina]] y un conjunto de capacidades [[cognitivo|cognoscitivas]] e [[intelecto|intelectuales]] expresadas por [[sistemas informáticos]] o combinaciones de [[algoritmo]]s cuyo propósito es la creación de [[máquina]]s que imiten la [[inteligencia humana]] para realizar tareas, y que pueden mejorar conforme recopilen información.<ref name=":1">{{cita web|url=https://azure.microsoft.com/es-es/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-artificial-intelligence|título=¿Qué es la inteligencia artificial?|obra=Diccionario de informática en la nube de [[Microsoft Azure]]|fechaacceso=21 de abril de 2023}}</ref><ref>{{DLE|inteligencia artificial}}</ref> Se hizo presente poco después de la [[Segunda Guerra Mundial]] con el desarrollo de la «[[prueba de Turing]]», mientras que la locución fue acuñada en 1956 por el informático [[John McCarthy (científico)|John McCarthy]] en la [[Conferencia de Dartmouth]].

En la actualidad, la inteligencia artificial abarca una gran variedad de subcampos. Éstos van desde áreas de propósito general, [[aprendizaje]] y [[percepción]], a otras más específicas como el [[Reconocimiento de voz]], el [[ajedrez por computadora|juego de ajedrez]], la demostración de [[teorema|teoremas matemáticos]], la escritura de [[poesía]] y el [[diagnóstico médico|diagnóstico de enfermedades]]. La inteligencia artificial sintetiza y automatiza tareas que en principio son intelectuales y, por lo tanto, es potencialmente relevante para cualquier ámbito de actividades intelectuales humanas. En este sentido, es un campo genuinamente universal.<ref>{{obra citada |apellido1=Rusell |nombre1=S. J. |apellido2=Norvig |nombre2=P. |título=Inteligencia artificial. Un enfoque moderno |edición=Segunda |publicación=Pearson Educación |ubicación=Madrid |fecha=2004 |isbn=978-84-205-4003-0 }}</ref>

La arquitectura de las inteligencias artificiales y los procesos por los cuales aprenden, se mejoran y se implementan en algún área de interés varía según el enfoque de utilidad que se les quiera dar, pero de manera general, estos van desde la ejecución de sencillos algoritmos hasta la interconexión de complejas [[redes neuronales artificiales]] que intentan replicar los [[circuitos neuronales]] del [[cerebro humano]] y que aprenden mediante diferentes modelos de aprendizaje tales como el [[aprendizaje automático]], el [[aprendizaje por refuerzo]], el [[aprendizaje profundo]] y el [[aprendizaje supervisado]].<ref>{{cita web|url=https://www.xataka.com/robotica-e-ia/machine-learning-y-deep-learning-como-entender-las-claves-del-presente-y-futuro-de-la-inteligencia-artificial|título=Machine Learning y Deep Learning: cómo entender las claves del presente y futuro de la inteligencia artificial|apellido=Rodríguez|nombre=Txema|sitioweb=Xataka|fecha=27 de enero de 2017|fechaacceso=21 de abril de 2023}}</ref>

Por otro lado, el desarrollo y aplicación de la inteligencia artificial en muchos aspectos de la vida cotidiana también ha propiciado la creación de nuevos [[campos de estudio]] como la [[roboética]] y la [[ética de las máquinas]] que abordan aspectos relacionados con la [[ética en la inteligencia artificial]] y que se encargan de analizar cómo los avances en este tipo de [[tecnología]]s impactarían en diversos ámbitos de la vida, así como el manejo responsable y [[ético]] que se les debería dar a los mismos, además de establecer cuál debería ser la manera correcta de proceder de las máquinas y las reglas que deberían cumplir.<ref>{{cita web|url=https://elpais.com/retina/2019/02/25/tendencias/1551089772_654032.html|título=La importancia de la ética en la inteligencia artificial|apellido=Barrio|nombre=Miguel Ángel|obra=[[El País]]|fecha=26 de febrero de 2016|fechaacceso=21 de abril de 2023}}</ref>

En cuanto a su clasificación, tradicionalmente se divide a la inteligencia artificial en [[inteligencia artificial débil]], la cual es la única que existe en la actualidad y que se ocupa de realizar tareas específicas, e [[inteligencia artificial fuerte|inteligencia artificial general]], que sería una IA que excediese las capacidades humanas. Algunos expertos creen que si alguna vez se alcanza este nivel, se podría dar lugar a la aparición de una [[singularidad tecnológica]], es decir, una entidad tecnológica superior que se mejoraría a sí misma constantemente, volviéndose incontrolable para los humanos, dando pie a teorías como el [[basilisco de Roko]].<ref>{{cita web|url=https://hipertextual.com/2016/05/singularidad-tecnologica|título=¿Qué es la singularidad tecnológica y qué supondría para el ser humano?|apellido=Sabán|nombre=Antonio|obra=Hipertextual|fecha=8 de mayo de 2016|fechaacceso=21 de abril de 2023}}</ref>

Algunas de las inteligencias artificiales más conocidas y utilizadas en la actualidad alrededor del mundo incluyen [[inteligencia artificial en el campo de la salud]], [[asistente virtual|asistentes virtuales]] como [[Amazon Alexa|Alexa]], el [[asistente de Google]] o [[Siri]], [[traducción automática|traductores automáticos]] como el [[traductor de Google]] y [[DeepL]], [[sistema de recomendación|sistemas de recomendación]] como el de la [[plataforma digital]] de [[YouTube]], [[motor de ajedrez|motores de ajedrez]] y otros juegos como [[Stockfish]] y [[AlphaZero]], [[chatbot]]s como [[ChatGPT]], creadores de [[arte de inteligencia artificial]] como [[Midjourney]], [[Dall-e]], Leonardo y [[Stable Diffusion]], e incluso la conducción de [[vehículos autónomos]] como [[Tesla Autopilot]].<ref>{{cita web|url=https://www.bbvaopenmind.com/tecnologia/inteligencia-artificial/10-ejemplos-de-que-ya-dependes-de-la-ia-en-tu-vida-diaria|título=10 ejemplos de que ya dependes de la IA en tu vida diaria
|apellido=Thompson|nombre=Elaine|obra=BBVA OpenMind|fecha=6 de septiembre de 2019|fechaacceso=21 de abril de 2023}}</ref>

Asimismo la inteligencia artificial se está desarrollando en la [[plataforma digital]] cada vez más, evolucionando y creando nuevas herramientas, como la plataforma laboral que existe desde el año 2023 llamada SIVIUM, una herramienta por la cual una persona postula en forma automatizada a todas las ofertas laborales de todos los portales de trabajo, sin necesidad de estar revisando cada oferta laboral que se presente y enviar su CV uno por uno.

== Denominación ==
[[Archivo:Dall-e 3 (jan '24) artificial intelligence icon.png|miniaturadeimagen|Imagen generada por [[Dall-e|DALL-E 3]].]]
En 2019 hector benito cbolletas 
la Comisión Mundial de Ética del Conocimiento Científico y la Tecnología (COMEST) de la [[UNESCO]] definió la inteligencia artificial como un campo que implica [[máquina]]s capaces de imitar determinadas funcionalidades de la [[inteligencia humana]], incluidas características como la [[percepción]], el [[aprendizaje]], el [[razonamiento]], la [[resolución de problemas]], la interacción [[lingüística]] e incluso la producción de trabajos [[creativo]]s.

Coloquialmente, la locución «inteligencia artificial» se aplica cuando una máquina imita las funciones «cognitivas» que los humanos asocian como competencias humanas, por ejemplo: «[[percibir]]», «[[razonar]]», «[[aprender]]» y «[[resolver problemas]]».{{sfn||Russell|Norvig|2009|p=2}} [[Andreas M. Kaplan|Andreas Kaplan]] y [[Michael Haenlein]] definen la inteligencia artificial como «la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, y así aprender y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a través de la adaptación flexible».<ref>{{Cita web |url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0007681318301393 |título=Andreas Kaplan; Michael Haenlein (2019) Siri, Siri in my Hand, who's the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence, Business Horizons, 62(1), 15-25 |fechaacceso=13 de noviembre de 2018 |urlarchivo=https://web.archive.org/web/20181121191205/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0007681318301393 |fechaarchivo=21 de noviembre de 2018 }}</ref> A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, se elimina de la definición la tecnología que alguna vez se pensó que requería de inteligencia. [[Marvin Minsky]], uno de los ideadores de la IA, hablaba del término inteligencia artificial como una palabra maleta ("''suitcase word''") porque en él se pueden meter una diversidad de elementos.<ref>{{Cita web|url=https://www.mckinsey.com/featured-insights/destacados/la-inteligencia-artificial-en-la-estrategia/es|título=La Inteligencia artificial en la estrategia {{!}} McKinsey|fechaacceso=2023-08-01|sitioweb=www.mckinsey.com}}</ref><ref>{{Cita web|url=https://www.forbes.com/sites/robtoews/2020/02/17/what-does-artificial-intelligence-really-mean/|título=What Does “Artificial Intelligence” Really Mean?|fechaacceso=2023-08-01|apellido=Toews|nombre=Rob|sitioweb=Forbes|idioma=}}</ref>

Por ejemplo, el [[reconocimiento óptico de caracteres]] ya no se percibe como un ejemplo de la «inteligencia artificial» habiéndose convertido en una tecnología común.<ref>{{cita publicación|apellidos1=Schank|nombre1=Roger C.|título=Where's the AI|publicación=AI Magazine|fecha=1991|volumen=12|número=4|página=38|url=https://www.aaai.org/ojs/index.php/aimagazine/article/download/917/835|idioma=inglés|formato=PDF}}</ref> Avances tecnológicos todavía clasificados como inteligencia artificial son los sistemas de conducción autónomos o los capaces de jugar [[ajedrez]] o [[Go]].<ref>{{cita publicación|apellidos1=Kaplan|nombre1=Andreas|apellidos2=Haenlein|nombre2=Michael|título=Siri, Siri in my Hand, who's the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence |fecha=2018 |volumen=62 |número=1 |url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0007681318301393 |idioma=inglés |formato=PDF |publicación=|fechaacceso=13 de noviembre de 2018 |urlarchivo=https://web.archive.org/web/20181121191205/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0007681318301393 | fechaarchivo=21 de noviembre de 2018}}</ref>

La inteligencia artificial es una nueva forma de resolver problemas dentro de los cuales se incluyen los sistemas expertos, el manejo y control de robots y los procesadores, que intenta integrar el conocimiento en tales sistemas, en otras palabras, un sistema inteligente capaz de escribir su propio programa. Un sistema experto definido como una estructura de programación capaz de almacenar y utilizar un conocimiento sobre un área determinada que se traduce en su capacidad de aprendizaje.<ref>{{Cita libro|apellidos=Ferrer Abello|título=Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos|url=https://archive.org/details/BibliotecaBasicaInformatica28InteligenciaArtificial/mode/1up|año=1986|editorial=Ediciones Ingelek, S.A.|isbn=84-85831-31-4|editor=Antonio M. Ferrer Abello|página=7-20|idioma=Castellano|capítulo=Introducción a la Inteligencia Artificial}}</ref> De igual manera se puede considerar a la IA como la capacidad de las máquinas para usar algoritmos, aprender de los datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones tal y como lo haría un ser humano.<ref name=":0">{{Cita libro|apellidos=Rouhiainen|nombre=Lasse|título=Inteligencia Artificial 101 cosas que debes
saber hoy sobre nuestro futuro|url=https://static0planetadelibroscom.cdnstatics.com/libros_contenido_extra/40/39308_Inteligencia_artificial.pdf|fechaacceso=2021|año=2018|editorial=Alienta}}</ref>

Según Takeyas (2007) la IA es una rama de las ciencias computacionales encargada de estudiar modelos de cómputo capaces de realizar actividades propias de los seres humanos con base en dos de sus características primordiales: el razonamiento y la conducta.<ref>{{cita web|apellidos1=López Takeyas|nombre1=Bruno|título=Introducción a la Inteligencia Artificial |url=http://www.itnuevolaredo.edu.mx/takeyas/Articulos/Inteligencia%20Artificial/ARTICULO%20Introduccion%20a%20la%20Inteligencia%20Artificial.pdf}}</ref>

En 1956, [[John McCarthy (científico)|John McCarthy]] acuñó la expresión «inteligencia artificial», y la definió como «la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente [[sistema inteligente|programas de cómputo inteligentes]]».<ref>{{cita web |url= http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/node1.html|título=What Is Artificial Intelligence |fechaacceso=27 de octubre de 2011|apellido=McCarthy |nombre=John |enlaceautor=John McCarthy (científico) |fecha=11 de noviembre de 2007 |en=Sección «Basic Questions» |idioma=inglés }}</ref>

También existen distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente, por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.

Varios ejemplos se encuentran en el área de [[teoría de control|control de sistemas]], [[planificación automática]], la capacidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, [[reconocimiento de escritura]], [[reconocimiento del habla]] y [[reconocimiento de patrones]]. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como [[economía]], [[medicina]], [[ingeniería]], el [[transporte]], las [[comunicaciones]] y la [[milicia]], y se ha usado en gran variedad de [[programas informáticos]], juegos de estrategia, como [[ajedrez]] de computador, y otros [[videojuegos]].

== Tipos ==
[[Stuart J. Russell]] y [[Peter Norvig]] diferencian varios tipos de inteligencia artificial:{{harvnp|Russell|Norvig|2009}}
* Los sistemas que piensan como humanos: Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo, las [[Red neuronal artificial|redes neuronales artificiales]]. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la [[toma de decisiones]], [[resolución de problemas]] y [[aprendizaje]].{{harvnp|Bellman|1978}}
* Los sistemas que actúan como humanos: Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el [[comportamiento humano]]; por ejemplo, la [[robótica]] (El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor).{{harvnp|Rich|Knight|1991}}
* Los sistemas que piensan racionalmente: Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar el pensamiento racional del ser humano; por ejemplo, los [[Sistema experto|sistemas expertos]], (el estudio de los [[cálculo]]s que hacen posible [[Percepción|percibir]], [[Razón|razonar]] y actuar).{{harvnp|Winston|1992}}
* Los sistemas que actúan racionalmente: Tratan de emular de forma racional el comportamiento humano; por ejemplo, los [[Agente inteligente (inteligencia artificial)|agentes inteligentes]], que está relacionado con conductas inteligentes en [[artefacto]]s.{{harvnp|Nilsson|1998}}

==== Inteligencia artificial generativa ====
{{Artículo principal|Inteligencia artificial generativa}}
La inteligencia artificial generativa es un tipo de sistema de inteligencia artificial capaz de generar texto, imágenes u otros medios en respuesta a [[Ingeniería rápida|comandos]]. Los modelos de IA generativa aprenden los patrones y la estructura de sus [[Conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba|datos de entrenamiento]] de entrada y luego generan nuevos datos que tienen características similares.

Los sistemas de IA generativa notables incluyen [[ChatGPT]] (y su variante [[Microsoft Copilot]]), un [[bot conversacional]] creado por [[OpenAI]] usando sus [[LLM (modelo grande de lenguaje)|modelos de lenguaje grande]] [[Modelos fundacionales|fundacionales]] [[GPT-3]] y [[GPT-4]]; y [[Bard (bot conversacional)|Bard]], un bot conversacional creado por [[Google]] usando [[Gemini (modelo de lenguaje)|Gemini]]. Otros modelos generativos de IA incluyen sistemas de [[arte de inteligencia artificial]] como [[Stable Diffusion]], [[Midjourney]] y [[DALL-E]].

==== Inteligencia artificial fuerte ====
{{Artículo principal|inteligencia artificial fuerte}}
La Inteligencia artificial fuerte (IGA) es un tipo hipotético de inteligencia artificial que iguala o excede la [[inteligencia]] humana promedio. Si se hiciera realidad, una IGA podría aprender a realizar cualquier tarea intelectual que los seres humanos o los animales puedan llevar a cabo. Alternativamente, la IGA se ha definido como un sistema autónomo que supera las capacidades humanas en la mayoría de las tareas económicamente valiosas.

Algunos sostienen que podría ser posible en años o décadas; otros, que podría tardar un siglo o más; y una minoría cree que quizá nunca se consiga. Existe un debate sobre la definición exacta de IGA y sobre si los grandes [[LLM (modelo grande de lenguaje)|modelos de lenguaje (LLM)]] modernos, como el [[GPT-4]], son formas tempranas pero incompletas de IGA.

==== Inteligencia artificial explicable ====
{{Artículo principal|inteligencia artificial explicable}}
La inteligencia artificial explicable se refiere a métodos y técnicas en la aplicación de tecnología de inteligencia artificial por los que el ser humano es capaz de comprender las decisiones y predicciones realizadas por la inteligencia artificial.

==== Inteligencia artificial amigable ====
{{Artículo principal|Inteligencia artificial amigable}}
La inteligencia artificial amigable es una [[IA Fuerte|IA fuerte]] e hipotética que puede tener un efecto positivo más que uno negativo sobre la humanidad. 'Amigable' es usado en este contexto como [[terminología técnica]] y escoge agentes que son seguros y útiles, no necesariamente aquellos que son "amigables" en el sentido coloquial. El concepto es invocado principalmente en el contexto de discusiones de agentes artificiales de [[Aprendizaje automático|auto-mejora]] recursiva que rápidamente explota en inteligencia, con el argumento de que esta tecnología hipotética pudiera tener una larga, rápida y difícil tarea de controlar el impacto en la sociedad humana.

==== Inteligencia artificial multimodal ====
{{Artículo principal|inteligencia artificial multimodal}}
La inteligencia artificial multimodal  es un tipo de inteligencia artificial que puede procesar e integrar [[Dato|datos]] de diferentes modalidades, como [[texto]], [[Imagen|imágenes]], [[Señal de audio|audio]] y [[video]], para obtener una comprensión más completa y contextualizada de una situación. La inteligencia artificial multimodal se inspira en la forma en que los [[humanos]] usan varios [[Sentido (percepción)|sentidos]] para percibir e interactuar con el mundo, y ofrece una forma más natural e intuitiva de comunicarse con la [[tecnología]].

==== Inteligencia artificial cuántica ====
{{Artículo principal|Inteligencia Artificial Cuántica}}
La inteligencia artificial Cuántica es un campo interdisciplinar que se enfoca en construir algoritmos cuánticos para mejorar las tareas computacionales dentro de la IA, incluyendo subcampos como el [[Aprendizaje automático cuántico|aprendizaje automático]]. Existen evidencias que muestran una posible ventaja cuadrática cuántica en operaciones fundamentales de la IA.

== Escuelas de pensamiento ==
La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:
* La inteligencia artificial convencional. 
* La [[inteligencia computacional]].

=== Inteligencia artificial convencional ===
Se conoce también como IA simbólica-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:
* [[Razonamiento basado en casos]]: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y, aparte de que son muy importantes, requieren de un buen funcionamiento.
* [[Sistema experto|Sistemas expertos]]: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y utiliza ciertas reglas o relaciones.<ref>{{Cita libro|apellidos=Castillo|título=Sistemas expertos y modelos de redes probabilísticas. Academia de Ingeniera|url=http://computo.fismat.umich.mx/~htejeda/gutierjm/BookCGH.pdf|fechaacceso=16/11/2021|año=1997|página=3|capítulo=Introducción|nombre=Enrique|páginas=|apellidos2=Gutiérrez|nombre2=José Manuel|apellidos3=Hadi|nombre3=Ali S.}}</ref>
* [[Red bayesiana|Redes bayesianas]]: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.<ref>{{Cita publicación|url=http://www.urosario. edu.co/Administracion/documentos/investigacion/laboratorio/miller_2_3.pdf|título=El papel de las redes bayesianas en la toma de decisiones.|apellidos=Miller Rivera|nombre=Lozano|fecha=2011|publicación=|fechaacceso=16/11/2021|urlarchivo=https://web.archive.org/web/20221003173625/https://www.urosario.edu.co/Administracion/documentos/investigacion/laboratorio/miller_2_3.pdf|fechaarchivo=3 de octubre de 2022}}</ref>
* [[Inteligencia artificial basada en comportamientos]]: Esta inteligencia contiene autonomía, es decir, puede auto-regularse y controlarse para mejorar.
* [[Smart process management]]: Facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un especialista en dicha actividad.

=== Inteligencia artificial computacional ===
{{AP|Inteligencia computacional}}
La inteligencia computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas de conexiones). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.

La inteligencia computacional tiene una doble finalidad. Por un lado, su objetivo científico es comprender los principios que posibilitan el comportamiento inteligente (ya sea en sistemas naturales o artificiales) y, por otro, su objetivo tecnológico consiste en especificar los métodos para diseñar sistemas inteligentes.<ref>{{Cita web|url=https://agenciab12.com/noticia/que-es-inteligencia-computacional|título=¿Qué es la Inteligencia Computacional?}}</ref>

== Historia ==
{{AP|Historia de la inteligencia artificial}}
* La expresión «inteligencia artificial» fue acuñada formalmente en 1956 durante la [[Conferencia de Dartmouth]], pero 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 IA es una de las disciplinas más recientes junto con la genética moderna.
* Las ideas más básicas se remontan a los antiguos griegos. [[Aristóteles]] (384-{{esd|322 a. C.}}) fue el primero en describir un conjunto de reglas que describen una parte del funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales, y [[Ctesibio]] de Alejandría ({{esd|250 a. C.}}) construyó la primera máquina autocontrolada, un regulador del flujo de agua (racional pero sin razonamiento).
* En 1315 [[Ramon Llull]] en su libro ''Ars magna'' tuvo la idea de que el razonamiento podía ser efectuado de manera artificial.
* En 1840 [[Ada Lovelace]] previó la capacidad de las máquinas para ir más allá de los simples cálculos y aportó una primera idea de lo que sería el software.
*[[Leonardo Torres Quevedo]](1852-1936) es considerado como uno de los padres de la inteligencia artificial y de la [[Automática]].
* En 1936 [[Alan Turing]] diseña formalmente una ''[[Máquina de Turing|Máquina universal]]'' que demuestra la viabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmente definido.
* En 1943 [[Warren McCulloch]] y [[Walter Pitts]] presentaron su [[Modelo científico|modelo]] de neuronas artificiales, el cual se considera el primer trabajo del campo, aun cuando todavía no existía el término. Los primeros avances importantes comenzaron a principios del año 1950 con el trabajo de [[Alan Turing]], a partir de lo cual la ciencia ha pasado por diversas situaciones.
* En 1955 [[Herbert Alexander Simon|Herbert Simon]], [[Allen Newell]] y [[Joseph Carl Shaw]], desarrollan el primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas, el [[IPL-11]]. Un año más tarde desarrollan el [[LogicTheorist]], el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos.
* En 1956 fue ideada la expresión «inteligencia artificial» por [[John McCarthy (científico)|John McCarthy]], [[Marvin Minsky]] y [[Claude Elwood Shannon|Claude Shannon]] en la [[Conferencia de Dartmouth]], un congreso en el que se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las investigaciones durante quince años.
* En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo con el desarrollo del [[General Problem Solver]] (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas.
* En 1958 John McCarthy desarrolla en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) el [[LISP]]. Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simbólico.
* En 1959 Rosenblatt introduce el «[[perceptrón]]».
* A finales de la década de 1950 y comienzos de la de 1960 Robert K. Lindsay desarrolla «Sad Sam», un programa para la lectura de oraciones en inglés y la inferencia de conclusiones a partir de su interpretación.
* En 1963 Quillian desarrolla las [[red semántica|redes semánticas]] como modelo de representación del conocimiento.
* En 1964 [[Bertrand Raphael]] construye el sistema SIR (''Semantic Information Retrieval'') el cual era capaz de inferir conocimiento basado en información que se le suministra. Bobrow desarrolla STUDENT.
* A mediados de los años 60, aparecen los [[Sistema experto|sistemas expertos]], que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones. Por ejemplo, [[DENDRAL]], iniciado en 1965 por Buchanan, Feigenbaum y Lederberg, el primer Sistema Experto, que asistía a químicos en estructuras químicas complejas, MACSYMA, que asistía a ingenieros y científicos en la solución de ecuaciones matemáticas complejas. 
* Posteriormente entre los años 1968-1970 [[Terry Winograd]] desarrolló el sistema [[SHRDLU]], que permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques.
* En 1968 [[Marvin Minsky|Marvin]] [[Marvin Minsky|Minsky]] publica ''Semantic Information Processing''.
* En 1968 [[Seymour Papert]], Danny Bobrow y Wally Feurzeig desarrollan el lenguaje de programación [[Logo (lenguaje de programación)|LOGO]].
* En 1969 [[Alan Kay]] desarrolla el lenguaje [[Smalltalk]] en [[Xerox PARC]] y se publica en 1980.
* En 1973 [[Alain Colmenauer]] y su equipo de investigación en la Universidad de Aix-Marseille crean [[PROLOG]] (del francés ''PROgrammation en LOGique'') un lenguaje de programación ampliamente utilizado en IA.
* En 1973 Shank y Abelson desarrollan los guiones, o [[script]]s, pilares de muchas técnicas actuales en inteligencia artificial y la informática en general.
* En 1974 Edward Shortliffe escribe su tesis con [[MYCIN]], uno de los Sistemas Expertos más conocidos, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre.
* En las décadas de 1970 y 1980, creció el uso de sistemas expertos, como MYCIN: R1/XCON, ABRL, PIP, PUFF, CASNET, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy ([[Shell (informática)|Shells]]) como EMYCIN, EXPERT, OPSS.
* En 1981 Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de la [[quinta generación de computadoras]].
* En 1986 McClelland y Rumelhart publican ''Parallel Distributed Processing'' ([[Red neuronal artificial|Redes Neuronales]]).
* En 1988 se establecen los [[Programación orientada a objetos|lenguajes Orientados a Objetos]].
* En 1997 [[Gari Kaspárov]], campeón mundial de [[ajedrez]], pierde ante la computadora autónoma [[Deep Blue (computadora)|Deep Blue]].
* En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en español [[Campus Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia 2006|50 años de inteligencia artificial - Campus Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia 2006]].
* En 2009 ya había en desarrollo sistemas inteligentes terapéuticos que permiten detectar emociones para poder interactuar con niños autistas.
* En 2011 [[IBM]] desarrolló un superordenador llamado [[Watson (inteligencia artificial)|Watson]], el cual ganó una ronda de tres juegos seguidos de [[Jeopardy!]], venciendo a sus dos máximos campeones, y ganando un premio de 1 millón de dólares que IBM luego donó a obras de caridad.<ref>{{cita web |url=http://es.blog.pinggers.com/2011/02/21/watson-y-otros-sistemas-que-mejoran-nuestras-vidas-con-inteligencia-artificial/ |título=Watson y otros sistemas que mejoran nuestras vidas con inteligencia artificial|sitioweb=Pinggers|fechaacceso=21 de febrero de 2011 |urlarchivo=https://web.archive.org/web/20110308080707/http://es.blog.pinggers.com/2011/02/21/watson-y-otros-sistemas-que-mejoran-nuestras-vidas-con-inteligencia-artificial/ |fechaarchivo=8 de marzo de 2011 }}</ref>
* En 2016, un programa informático ganó cinco a cero al triple campeón de Europa de [[Go]].<ref>{{cita publicación|apellidos1=Salas|nombre1=Javier|título=La inteligencia artificial conquista el último tablero de los humanos|publicación=El País|fecha=28 de enero de 2016|url=http://elpais.com/elpais/2016/01/26/ciencia/1453766578_683799.html}}</ref>
*En 2016, el entonces presidente Obama habla sobre el futuro de la inteligencia artificial y la tecnología.<ref>{{Cita noticia|apellidos=Ortega|nombre=Andrés|título=Obama y la Inteligencia Artificial|url=https://www.eldiario.es/opinion/zona-critica/obama-inteligencia-artificial_129_3760919.html|fecha=27 de octubre de 2016|fechaacceso=9 de junio de 2021|página=elDiario.es}}</ref>
* Existen personas que al dialogar sin saberlo con un [[Bot conversacional|chatbot]] no se percatan de hablar con un programa, de modo tal que se cumple la [[prueba de Turing]] como cuando se formuló: «Existirá inteligencia artificial cuando no seamos capaces de distinguir entre un ser humano y un programa informático en una conversación a ciegas».
* En 2017 [[AlphaGo]] desarrollado por [[DeepMind]] derrota 4-1 en una competencia de [[Go]] al campeón mundial [[Lee Sedol]]. Este suceso fue muy mediático y marcó un hito en la historia de este juego.<ref>{{Cita web|url=https://www.designnews.com/electronics-test/watch-google-deepminds-alphago-documentary-free/169328396162687|título=Alpha Go}}</ref> A finales de ese mismo año, [[Stockfish]], el [[motor de ajedrez]] considerado el mejor del mundo con 3 400 puntos [[ELO]], fue abrumadoramente derrotado por [[AlphaZero]] con solo conocer las reglas del juego y tras solo 4 horas de entrenamiento jugando contra sí mismo.<ref>{{cita web|url=https://www.lavanguardia.com/deportes/otros-deportes/20171214/433624379301/alpha-zero-deep-mind-gary-kasparov-ajedrez-inteligencia-artificial.html|título=Alpha Zero, el programa que revoluciona el ajedrez y puede cambiar el mundo|obra=[[La Vanguardia]]|apellido=Rodríguez|nombre=Roberto|fecha=14 de diciembre de 2017|fechaacceso=21 de mayo de 2021}}</ref>
* Como anécdota, muchos de los investigadores sobre IA sostienen que «la inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute, computador o cerebro».
* En 2018, se lanza el primer televisor con inteligencia artificial por parte de [[LG Electronics]] con una plataforma denominada ThinQ.<ref>{{Cita web|url=https://www.elfinanciero.com.mx/mundo-empresa/ai-thinq-la-plataforma-de-inteligencia-artificial-de-lg-llega-a-todos-sus-televisores/|título=AI ThinQ: La plataforma de inteligencia artificial de LG llega a todos sus televisores|fechaacceso=2021-09-23|sitioweb=El Financiero|idioma=es}}</ref>
*En 2019, [[Google]] presentó su [[Doodle de Google|Doodle]] en que, con ayuda de la inteligencia artificial, hace un homenaje a [[Johann Sebastian Bach]], en el que, añadiendo una simple melodía de dos [[Compás (música)|compases]] la IA crea el resto.
*En 2020, la [[OECD]] (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico) publica el documento de trabajo intitulado ''Hola, mundo: La inteligencia artificial y su uso en el sector público'', dirigido a funcionarios de gobierno con el afán de resaltar la importancia de la IA y de sus aplicaciones prácticas en el ámbito gubernamental.<ref>{{Cita publicación|url=https://www.oecd.org/gov/innovative-government/hola-mundo-la-inteligencia-artificial-y-su-uso-en-el-sector-publico.pdf|título=Hola, mundo: La inteligencia artificial y su uso en el sector público.|apellidos=Berryhill, Heang, Clogher, McBride|nombre=Asociación Méxicana de Internet|fecha=2020|publicación=DOCUMENTOS DE TRABAJO DE LA OCDE SOBRE GOBERNANZA PÚBLICA|fechaacceso=9 junio de 2021}}</ref>
*Al final del año 2022, se lanzó [[ChatGPT]], una [[inteligencia artificial generativa]] capaz de escribir textos y responder preguntas en muchos idiomas. Dado que la calidad de las respuestas recordaba inicialmente al nivel humano, se generó un entusiasmo mundial por la IA<ref>{{Cita web|url=https://www.elmundo.es/tecnologia/2023/02/25/63f90422e4d4d8e55c8b45c0.html|título=ChatGPT: Hacia un cambio de paradigma|fechaacceso=2023-06-03|fecha=2023-02-25|sitioweb=ELMUNDO|idioma=es}}</ref> y ChatGPT alcanzó más de 100 millones de usuarios dos meses después de su lanzamiento.<ref>{{Cita noticia|título=ChatGPT sets record for fastest-growing user base - analyst note|url=https://www.reuters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01/|periódico=Reuters|fecha=2023-02-02|fechaacceso=2023-06-03|idioma=en|nombre=Krystal|apellidos=Hu}}</ref> Más tarde, los expertos notaron que ChatGPT proporciona información errónea en áreas donde no tiene conocimiento ("[[Alucinación (inteligencia artificial)|alucinaciones]] de datos"), lo que a primera vista parece creíble debido a su perfecta redacción.<ref>{{Cita noticia|título=When A.I. Chatbots Hallucinate|url=https://www.nytimes.com/2023/05/01/business/ai-chatbots-hallucination.html|periódico=The New York Times|fecha=2023-05-01|fechaacceso=2023-06-03|issn=0362-4331|idioma=en-US|nombre=Karen|apellidos=Weise}}</ref>
*En 2023, las fotos generadas por IA alcanzaron un nivel de realismo que las hacía confundirse con fotos reales. Como resultado, hubo una ola de "fotos" generadas por IA que muchos espectadores creyeron que eran reales. Una imagen generada por [[Midjourney]] se destacó, mostrando al [[Francisco (papa)|Papa Francisco]] con un elegante abrigo blanco de invierno.<ref>{{Cita web|url=https://www.rtve.es/noticias/20230328/como-detectamos-imagenes-generadas-inteligencia-artificial/2433428.shtml|título=¿Cómo detectar imágenes generadas por Inteligencia Artificial?|fechaacceso=2023-06-01|apellido=VerificaRTVE|nombre=Lara Huwyler / María Navarro /|fecha=2023-03-28|sitioweb=RTVE.es|idioma=es}}</ref>

== Implicaciones sociales, éticas y filosóficas ==
{{AP|Ética en la inteligencia artificial}}
Ante la posibilidad de crear máquinas dotadas de inteligencia, se volvió importante preocuparse por la cuestión [[ética]] de las máquinas para tratar de garantizar que no se produzca ningún daño a los seres humanos, a otros seres vivos e incluso a las mismas máquinas según algunas corrientes de pensamiento.<ref>{{Cita publicación|url=http://dx.doi.org/10.31207/rch.v10i3.210|título=De la Inteligencia Artificial al juego de los dioses|apellidos=Jaramillo Arango|nombre=Diego Alejandro|apellidos2=Montenegro|nombre2=Diego Ignacio|fecha=2019-12-17|publicación=ComHumanitas: revista científica de comunicación|volumen=10|número=3|páginas=85–106|fechaacceso=2022-10-03|issn=1390-776X|doi=10.31207/rch.v10i3.210}}</ref> Es así como surgió un amplio campo de estudios conocido como [[ética de la inteligencia artificial]] de relativamente reciente aparición y que generalmente se divide en dos ramas, la [[roboética]], encargada de estudiar las acciones de los seres humanos hacia los robots, y la [[ética de las máquinas]] encargada del estudio del comportamiento de los robots para con los seres humanos.

El acelerado desarrollo [[tecnológico]] y [[científico]] de la inteligencia artificial que se ha producido en el {{siglo|XXI||s}} supone también un importante impacto en otros campos. En la [[economía mundial]] durante la [[segunda revolución industrial]] se vivió un fenómeno conocido como [[desempleo tecnológico]], que se refiere a cuando la [[automatización industrial]] de los [[procesos de producción]] a gran escala reemplaza la [[mano de obra]] humana. Con la inteligencia artificial podría darse un fenómeno parecido, especialmente en los procesos en los que interviene la inteligencia humana, tal como se ilustraba en el cuento ''[[¡Cómo se divertían!]]'' de [[Isaac Asimov]], en el que su autor vislumbra algunos de los efectos que tendría la interacción de máquinas inteligentes especializadas en [[pedagogía infantil]], en lugar de [[profesor]]es humanos, con los niños en etapa escolar. Este mismo escritor diseñó lo que hoy se conocen como las [[tres leyes de la robótica]], aparecidas por primera vez en el relato ''[[Círculo vicioso (cuento)|Círculo vicioso]]'' (''Runaround) de'' 1942, donde establecía lo siguiente:

;Primera Ley:
:Un robot no hará [[daño]] a un ser humano ni, permitirá que un ser humano sufra daño.
;Segunda Ley:
:Un robot debe cumplir las órdenes dadas por los seres humanos, a excepción de aquellas que entren en conflicto con la primera ley.
;Tercera Ley:
:Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la primera o con la segunda ley.<ref>{{cita libro|título=[[El Robot Completo|Los robots]]|apellidos=Asimov|nombre=Isaac|editorial=[[Martínez Roca]]|año=1989|ubicación=Barcelona|isbn=84-270-0906-2|otros=trad. [[Domingo Santos]]|capítulo=Círculo vicioso}}</ref>

Otras obras de [[ciencia ficción]] más recientes también exploran algunas cuestiones [[ética]]s y [[filosófica]]s con respecto a la [[Inteligencia artificial fuerte]], como las películas ''[[Yo, robot]]'' o ''[[A.I. Inteligencia Artificial]]'', en los que se tratan temas tales como la [[autoconsciencia]] o el origen de una conciencia emergente de los [[robot]]s inteligentes o sistemas computacionales, o si éstos podrían considerarse [[sujeto de derecho|sujetos de derecho]] debido a sus características casi humanas relacionadas con la [[sintiencia]], como el poder ser capaces de sentir [[dolor]] y [[emocion]]es o hasta qué punto obedecerían al objetivo de su [[programación]], y en caso de no ser así, si podrían ejercer [[libre albedrío]]. Esto último es el tema central de la famosa [[saga]] de ''[[Terminator (franquicia)|Terminator]]'', en la que las máquinas superan a la humanidad y deciden aniquilarla, historia que, según varios especialistas, podría no limitarse a la ciencia ficción y ser una posibilidad real en una sociedad [[posthumanismo|posthumana]] que dependiese de la tecnología y las máquinas completamente.<ref>{{cita web|url=https://lab.elmundo.es/inteligencia-artificial/riesgos.html|título=Riesgos de la inteligencia artificial|obra=[[El Mundo (España)|El Mundo]]|fechaacceso=21 de mayo de 2021}}</ref><ref>{{Cita publicación|url=https://doi.org/10.1007/s13246-021-01036-9|título=The perceptions of medical physicists towards relevance and impact of artificial intelligence|apellidos=Santos|nombre=Josilene C.|apellidos2=Wong|nombre2=Jeannie Hsiu Ding|fecha=2021-07-20|publicación=Physical and Engineering Sciences in Medicine|fechaacceso=2021-07-21|idioma=en|issn=2662-4737|doi=10.1007/s13246-021-01036-9|apellidos3=Pallath|nombre3=Vinod|apellidos4=Ng|nombre4=Kwan Hoong}}</ref>

== Regulación ==
{{AP|Regulación de la inteligencia artificial}}
[[Archivo:AI Strategic Documents Timeline UNICRI.jpg|miniatura|derecha|Cronología de estrategias, planes de acción y documentos de políticas que definen enfoques nacionales, regionales e internacionales para la IA.<ref>{{cite web |title=Artificial Intelligence and Robotics |url=http://www.unicri.it/index.php/topics/ai_robotics |access-date=2020-08-08 |website=UNICRI}}</ref>]]

El Derecho<ref>{{Cita publicación|url=http://revistaius.com/index.php/ius/article/view/661|título=Towards legal regulation of artificial intelligence|apellidos=Barrio Andres|nombre=Moises|fecha=2021-06-23|publicación=REVISTA IUS|volumen=15|número=48|fechaacceso=2021-08-30|idioma=en|issn=1870-2147|doi=10.35487/rius.v15i48.2021.661}}</ref> desempeña un papel fundamental en el uso y desarrollo de la IA. Las leyes establecen reglas y normas de comportamiento para asegurar el bienestar social y proteger los derechos individuales, y pueden ayudarnos a obtener los beneficios de esta tecnología mientras minimizamos sus riesgos, que son significativos. De momento no hay normas jurídicas que regulen directamente a la IA. Pero con fecha 21 de abril de 2021, la Comisión Europea ha presentado una propuesta de Reglamento europeo para la regulación armonizada de la inteligencia artificial (IA) en la UE. Su título exacto es ''Propuesta de Reglamento del Parlamento Europeo y del Consejo por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial –Ley de Inteligencia Artificial– y se modifican otros actos legislativos de la Unión''.

En marzo de 2023, cientos de empresarios como [[Elon Musk]], [[Steve Wozniak]] (cofundador de [[Apple]]) o los presidentes de numerosas compañías tecnológicas; intelectuales como [[Yuval Noah Harari]] y cientos de académicos e investigadores especializados en inteligencia artificial firmaron una carta abierta avisando del peligro de la falta de regulación de la IA, poniendo el foco sobre [[OpenAI]], la empresa que ha desarrollado [[ChatGPT]]. Pidieron una pausa de al menos 6 meses para sus experimentos más potentes, hasta que el mundo logre un consenso internacional para que estos sistemas «sean más precisos, seguros, interpretables, transparentes, robustos, neutrales, confiables y leales».<ref>{{cita web|apellidos1=Castillo, del|nombre1=Carlos|título=Cientos de expertos piden parar la “peligrosa carrera” de la inteligencia artificial hasta alcanzar un pacto global|url=https://www.eldiario.es/tecnologia/cientos-expertos-piden-parar-peligrosa-carrera-inteligencia-artificial-alcanzar-pacto-global_1_10077563.html|editorial=eldiario.es|fecha=29 de marzo de 2023|fechaacceso=1 de junio de 2023}}</ref>

Dos meses más tarde, en mayo, 350 ejecutivos de las principales empresas desarrolladoras de IA, académicos e investigadores expertos firmaron un nuevo manifiesto alertando de que la IA avanzada sin regular representa un peligro de extinción para la humanidad: «Mitigar el riesgo de extinción de la IA debería ser una prioridad mundial junto a otros riesgos a escala social como las pandemias y la guerra nuclear»<ref>{{cita web|título=Statement on AI Risk|url=https://www.safe.ai/statement-on-ai-risk#signatories|editorial=Center for ai Safety (CAIS)|idioma=inglés|fechaacceso=1 de junio de 2023}}</ref> Entre los impulsores de esta petición está toda la plana mayor de OpenAI, el jefe de Tecnología de Microsoft, el líder de [[DeepMind|Google DeepMind]] con 38 ejecutivos, investigadores o profesores de universidad relacionados con la empresa, y representantes de desarrolladoras más pequeñas como Anthropic, Stability AI o Inflection AI.<ref>{{cita web|apellidos1=Castillo, del|nombre1=Carlos|título=Desarrolladores y académicos avisan de que la inteligencia artificial representa un riesgo como el de la bomba nuclear|url=https://www.eldiario.es/tecnologia/creadores-inteligencias-artificiales-academicos-piden-equiparar-riesgos-bomba-nuclear_1_10253632.html?mc_cid=98ee440b6c&mc_eid=UNIQID|editorial=eldiario.es|fecha=30 de mayo de 2023|fechaacceso=1 de junio de 2023}}</ref>

== Objetivos ==
=== Razonamiento y resolución de problemas ===
[[Archivo:DALL-E 3 example AI generated image.png|miniatura|derecha|Una imagen de IA generada por [[Dall-e]] tras escribir el texto: "Un edificio arquitectónico moderno con grandes ventanales de vidrio, situado en un acantilado con vista a un océano sereno al atardecer".]]

Los primeros investigadores desarrollaron algoritmos que imitaban el razonamiento paso a paso que los humanos usan cuando resuelven acertijos o hacen deducciones lógicas.<ref name="Reasoning">Resolución de problemas, resolución de acertijos, juego y deducción:{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|loc=c. 3–9}},{{Harvnb|Poole|Mackworth|Goebel|1998|loc=c. 2,3,7,9}},{{Harvnb|Luger|Stubblefield|2004|loc=c. 3,4,6,8}},{{Harvnb|Nilsson|1998|loc=c. 7–12}}</ref> A finales de la década de 1981-1990, la investigación de la inteligencia artificial había desarrollado métodos para tratar con información incierta o incompleta, empleando conceptos de probabilidad y economía.<ref name="Uncertain reasoning">Razonamiento incierto:{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=452–644}},{{Harvnb|Poole|Mackworth|Goebel|1998|pp=345–395}},{{Harvnb|Luger|Stubblefield|2004|pp=333–381}},{{Harvnb|Nilsson|1998|loc=c. 19}}</ref>

Estos algoritmos demostraron ser insuficientes para resolver grandes problemas de razonamiento porque experimentaron una «[[explosión combinatoria]]»: se volvieron exponencialmente más lentos a medida que los problemas crecían.<ref name="Intractability">Intratabilidad y eficiencia y la [[explosión combinatoria]]:{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=9, 21–22}}</ref> De esta manera, se concluyó que los seres humanos rara vez usan la deducción paso a paso que la investigación temprana de la inteligencia artificial seguía; en cambio, resuelven la mayoría de sus problemas utilizando juicios rápidos e intuitivos.<ref name="Psychological evidence of sub-symbolic reasoning">Evidencia psicológica del razonamiento sub-simbólico:{{Harvtxt|Wason|Shapiro|1966}},{{Harvtxt|Kahneman|Slovic|Tversky|1982}},{{Harvtxt|Lakoff|Núñez|2000}}</ref>

=== Representación del conocimiento ===
{{AP|Representación del conocimiento}}
La representación del conocimiento<ref name="Knowledge representation">Representación del conocimiento:{{Harvnb|ACM|1998|loc=I.2.4}},{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=320–363}},{{Harvnb|Poole|Mackworth|Goebel|1998|pp=23–46, 69–81, 169–196, 235–277, 281–298, 319–345}},{{Harvnb|Luger|Stubblefield|2004|pp=227–243}},{{Harvnb|Nilsson|1998|loc=c. 18}}</ref> y la [[ingeniería del conocimiento]]<ref name="Knowledge engineering">Ingeniería del conocimiento: * {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=260–266}},{{Harvnb|Poole|Mackworth|Goebel|1998|pp=199–233}},{{Harvnb|Nilsson|1998|loc=c. 17.1–17.4}}</ref> son fundamentales para la investigación clásica de la inteligencia artificial. Algunos «sistemas expertos» intentan recopilar el conocimiento que poseen los expertos en algún ámbito concreto. Además, otros proyectos tratan de reunir el «conocimiento de sentido común» conocido por una persona promedio en una [[base de datos]] que contiene un amplio conocimiento sobre el mundo.

Entre los temas que contendría una base de conocimiento de sentido común están: objetos, propiedades, categorías y relaciones entre objetos,<ref name="Representing categories and relations">Representación de categorías y relaciones:{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=349–354}},{{Harvnb|Poole|Mackworth|Goebel|1998|pp=174–177}},{{Harvnb|Luger|Stubblefield|2004|pp=248–258}},{{Harvnb|Nilsson|1998|loc=c. 18.3}}</ref> situaciones, eventos, estados y tiempo<ref name="Representing time">Representación de eventos y el tiempo:{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=328–341}},{{Harvnb|Poole|Mackworth|Goebel|1998|pp=281–298}},{{Harvnb|Nilsson|1998|loc=c. 18.2}}</ref> causas y efectos;<ref>{{Harvnb|Poole|Mackworth|Goebel|1998|pp=335–337}}</ref> y el conocimiento sobre el conocimiento (lo que sabemos sobre lo que saben otras personas)<ref name="Representing knowledge about knowledge">{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=341–344}},{{Harvnb|Poole|Mackworth|Goebel|1998|pp=275–277}}</ref> entre otros.

=== Planificación ===
Otro objetivo de la inteligencia artificial consiste en poder establecer metas y finalmente alcanzarlas.<ref name="Planning">Planificación automática:{{Harvnb|ACM|1998|loc=~I.2.8}},{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp= 375–459}},{{Harvnb|Poole|Mackworth|Goebel|1998|pp=281–316}},{{Harvnb|Luger|Stubblefield|2004|pp=314–329}},{{Harvnb|Nilsson|1998|loc=c. 10.1–2, 22}}</ref> Para ello necesitan una forma de visualizar el futuro, una representación del estado del mundo y poder hacer predicciones sobre cómo sus acciones lo cambiarán, con tal de poder tomar decisiones que maximicen la utilidad (o el «valor») de las opciones disponibles.<ref>{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=600–604}}</ref>

En los problemas clásicos de [[Planificación automática|planificación]], el agente puede asumir que es el único sistema que actúa en el mundo, lo que le permite estar seguro de las consecuencias de sus acciones.<ref name="Classical planning">Planificación clásica: * {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=375–430}},{{Harvnb|Poole|Mackworth|Goebel|1998|pp=281–315}},{{Harvnb|Luger|Stubblefield|2004|pp=314–329}},{{Harvnb|Nilsson|1998|loc=c. 10.1–2, 22}}</ref> Sin embargo, si el agente no es el único actor, entonces se requiere que este pueda razonar bajo incertidumbre. Esto requiere un agente que no solo pueda evaluar su entorno y hacer predicciones, sino también evaluar sus predicciones y adaptarse en función de su evaluación.<ref>{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=430–449}}</ref> La planificación de múltiples agentes utiliza la [[cooperación]] y la competencia de muchos sistemas para lograr un objetivo determinado. El [[Emergencia (filosofía)|comportamiento emergente]] como este es utilizado por [[Algoritmo evolutivo|algoritmos evolutivos]] e [[inteligencia de enjambre]].<ref>{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=449–455}}</ref>

=== Aprendizaje ===
El [[aprendizaje automático]] es un concepto fundamental de la investigación de la inteligencia artificial desde el inicio de los estudios de este campo; consiste en la investigación de algoritmos informáticos que mejoran automáticamente a través de la experiencia.<ref name="Machine learning">Aprendizaje automático:{{Harvnb|ACM|1998|loc=I.2.6}},{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=649–788}},{{Harvnb|Poole|Mackworth|Goebel|1998|pp=397–438}},{{Harvnb|Luger|Stubblefield|2004|pp=385–542}},{{Harvnb|Nilsson|1998|loc=c. 3.3, 10.3, 17.5, 20}}</ref>

El [[aprendizaje no supervisado]] es la capacidad de encontrar patrones en un flujo de entrada, sin que sea necesario que un humano etiquete las entradas primero. El [[aprendizaje supervisado]] incluye [[Clasificación estadística|clasificación]] y [[Análisis de la regresión|regresión]] numérica, lo que requiere que un humano etiquete primero los datos de entrada. La clasificación se usa para determinar a qué categoría pertenece algo y ocurre después de que un programa observe varios ejemplos de entradas de varias categorías. La regresión es el intento de producir una función que describa la relación entre entradas y salidas y predice cómo deben cambiar las salidas a medida que cambian las entradas.<ref name="Machine learning" /> Tanto los clasificadores como los aprendices de regresión intentan aprender una función desconocida; por ejemplo, un clasificador de ''[[Correo Basura|spam]]'' puede verse como el aprendizaje de una función que asigna el texto de un correo electrónico a una de dos categorías, «''spam''» o «no ''spam''». La teoría del aprendizaje computacional puede evaluar a los estudiantes por [[complejidad computacional]], complejidad de la muestra (cuántos datos se requieren) o por otras nociones de [[Optimización (matemática)|optimización]].<ref>{{cite journal|last1=Jordan|first1=M. I.|last2=Mitchell|first2=T. M. |title=Machine learning: Trends, perspectives, and prospects |journal=Science |date=16 de julio de 2015 |volume=349 |issue=6245 |pages=255–260 |doi=10.1126/science.aaa8415 |pmid=26185243 |bibcode=2015Sci...349..255J |s2cid=677218|idioma=en}}</ref>

El mundo está en constante evolución, y herramientas como ChatGPT están en el centro de esta transformación. Mientras que muchas personas ven a ChatGPT como una oportunidad para mejorar la experiencia de sus negocios o personales, hay quienes se muestran escépticos sobre su implementación. <ref>{{Cita web|url=https://ayudantedigital.es/2024/01/25/es-chatgpt-la-revolucion-que-esperabamos-o-una-amenaza/|título=ChatGPT, ¿es la revolución que esperabamos o una amenaza?}}</ref>

=== Procesamiento de lenguajes naturales ===
{{AP|Procesamiento de lenguajes naturales}}
El procesamiento del lenguaje natural<ref name="Natural language processing">Procesamiento de lenguaje natural:{{Harvnb|ACM|1998|loc=I.2.7}},{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=790–831}},{{Harvnb|Poole|Mackworth|Goebel|1998|pp=91–104}},{{Harvnb|Luger|Stubblefield|2004|pp=591–632}}</ref> permite a las máquinas leer y [[Comprensión del lenguaje natural|comprender el lenguaje humano]]. Un sistema de procesamiento de lenguaje natural suficientemente eficaz permitiría [[Interfaz de usuario de lenguaje natural|interfaces de usuario de lenguaje natural]] y la adquisición de conocimiento directamente de fuentes escritas por humanos, como los textos de noticias. Algunas aplicaciones sencillas del procesamiento del lenguaje natural incluyen la [[Búsqueda y recuperación de información|recuperación de información]], la [[minería de textos]], la [[Búsqueda de respuestas|respuesta a preguntas]] y la [[traducción automática]].<ref name="Applications of natural language processing">Aplicaciones del procesamiento de lenguaje natural:{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=840–857}},{{Harvnb|Luger|Stubblefield|2004|pp=623–630}}</ref> Muchos enfoques utilizan las frecuencias de palabras para construir representaciones [[sintaxis|sintácticas]] de texto. Las estrategias de búsqueda de «detección de palabras clave» son populares y escalables, pero poco óptimas; una consulta de búsqueda para «perro» solo puede coincidir con documentos que contengan la palabra literal «perro» y perder un documento con el vocablo «caniche». Los enfoques estadísticos de procesamiento de lenguaje pueden combinar todas estas estrategias, así como otras, y a menudo logran una precisión aceptable a nivel de página o párrafo. Más allá del procesamiento de la semántica, el objetivo final de este es incorporar una comprensión completa del razonamiento de sentido común.<ref>{{cite journal|last1=Cambria|first1=Erik|last2=White|first2=Bebo|title=Jumping NLP Curves: A review of Natural Language Processing Research [Review Article]|journal=IEEE Computational Intelligence Magazine|date=Mayo de 2014|volume=9|issue=2|pages=48–57|doi=10.1109/MCI.2014.2307227|s2cid=206451986|idioma=en}}</ref> En 2019, las arquitecturas de aprendizaje profundo basadas en [[Transformador (modelo de aprendizaje automático)|transformadores]] podían generar texto coherente.<ref>{{cite news |last1=Vincent |first1=James |title=OpenAI has published the text-generating AI it said was too dangerous to share |url=https://www.theverge.com/2019/11/7/20953040/openai-text-generation-ai-gpt-2-full-model-release-1-5b-parameters |access-date=2020-06-11 |work=The Verge |date=7 de noviembre de 2019 |archive-date=11 de junio de 2020 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200611054114/https://www.theverge.com/2019/11/7/20953040/openai-text-generation-ai-gpt-2-full-model-release-1-5b-parameters |idioma=en}}</ref>

=== Percepción ===
[[Archivo:Ääretuvastuse näide.png|miniatura|upright=1.5|La detección de características (en la imagen se observa la [[Detector de bordes|detección de bordes]]) ayuda a la inteligencia artificial a componer estructuras abstractas informativas a partir de datos sin procesar.]]
La percepción de la máquina<ref name="Machine perception">Percepción de la máquina:{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=537–581, 863–898}},{{Harvnb|Nilsson|1998|loc=~c. 6}}</ref> es la capacidad de utilizar la entrada de sensores (como cámaras de espectro visible o infrarrojo, micrófonos, señales inalámbricas y [[LIDAR|lidar]], sonar, radar y sensores táctiles) para entender aspectos del mundo. Las aplicaciones incluyen [[reconocimiento de voz]],<ref name="Speech recognition">Reconocimiento de voz: * {{Harvnb|ACM|1998|loc=~I.2.7}} * {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=568–578}}</ref> [[Sistema de reconocimiento facial|reconocimiento facial]] y reconocimiento de objetos.<ref>{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=885–892}}</ref> La [[visión artificial]] es la capacidad de analizar la información visual, que suele ser ambigua; un peatón gigante de cincuenta metros de altura muy lejos puede producir los mismos píxeles que un peatón de tamaño normal cercano, lo que requiere que la inteligencia artificial juzgue la probabilidad relativa y la razonabilidad de las diferentes interpretaciones, por ejemplo, utilizando su «modelo de objeto» para evaluar que los peatones de cincuenta metros no existen.<ref name="Computer vision">Visión computacional:{{Harvnb|ACM|1998|loc=I.2.10}},{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=863–898}},{{Harvnb|Nilsson|1998|loc=c. 6}}</ref>

== Importancia de la inteligencia artificial ==
La gran importancia de la IA radica en el hecho de que tiene una amplia gama de aplicaciones, desde la [[automatización]] de tareas tediosas hasta la creación de sistemas avanzados de [[asistencia médica]] y diagnóstico de enfermedades, la detección de [[fraude]]s y la optimización de procesos empresariales. En muchos casos, la IA puede hacer cosas que los humanos no pueden hacer, como el [[procesamiento de datos]] en grandes cantidades y la localización de patrones e interrelaciones entre estos que serían difíciles o imposibles de detectar de otra manera.

Esta herramienta ayuda a automatizar el [[aprendizaje]] y descubrimiento repetitivo a través de datos, realiza tareas computarizadas frecuentes de manera confiable, sin embargo, necesita intervención humana para la configuración del sistema. Analiza datos más profundos y agrega inteligencia ya que no se puede vender como una aplicación individual, por lo que es un valor agregado a los productos. Tiene una gran precisión a través de [[Red neuronal artificial|redes neuronales]] profundas; por ejemplo, en [[medicina]] se puede utilizar la IA para detectar [[cáncer]] con MRIs ([[imagen por resonancia magnética|imágenes ppr resonancia magnética]]). Se adapta a través de algoritmos de aprendizaje progresivo, encuentra estructura y regularidades en los datos de modo que el algoritmo se convierte en un clasificador o predictor. Y, por último, la inteligencia artificial, saca el mayor provecho de datos.

Además, una de las principales razones por las que la IA es importante es porque puede automatizar tareas repetitivas y monótonas, liberando tiempo y recursos para que las personas se centren en tareas más [[creatividad|creativas]] y valiosas. Por ejemplo, la IA puede ayudar a las empresas a automatizar tareas de ''[[back office]]'', como la [[contabilidad]] y el procesamiento de [[factura]]s, lo que puede reducir los costos y mejorar la eficiencia. De manera similar, la IA puede ayudar a los trabajadores a realizar tareas más complejas y creativas, como el diseño y la planificación estratégica.

Otra razón por la que la IA es importante es porque puede ayudar a las [[empresas]] a tomar decisiones informadas y precisas. Así mismo, la IA puede procesar grandes cantidades de datos y proporcionar información valiosa para la toma de decisiones empresariales, lo que puede ayudar a las empresas a identificar oportunidades comerciales, [[Investigación de mercados|predecir tendencias de mercado]] y mejorar la [[eficiencia del mercado financiero]]. Además, la IA puede ayudar a los trabajadores a tomar decisiones informadas en tiempo real, como en el caso de la atención médica, donde la IA puede ayudar a los médicos a identificar enfermedades y personalizar el tratamiento.

La IA también es importante en el campo de la [[ciberseguridad]]. La IA puede ayudar a detectar y prevenir amenazas, desde [[ciberataque]]s hasta la detección de comportamientos sospechosos. La IA puede analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y detectar patrones y anomalías que podrían indicar una amenaza de seguridad. Además, la IA puede aprender de los patrones de comportamiento y mejorar su capacidad para detectar amenazas en el futuro<ref>{{Cita web|url=https://www.meer.com/es/77248-inteligencia-artificial-y-poder-internacional|título=Inteligencia Artificial y poder internacional|fechaacceso=2024-04-09|apellido=Aguilar|nombre=Iván Fernando Mérida|fecha=2024-01-12|sitioweb=Meer|idioma=es}}</ref>. En el campo de la seguridad cibernética, la IA puede ayudar a proteger los sistemas y las redes de los ataques de [[virus informáticos]] y la infiltración de ''[[malware]]''.

Otra área donde la IA es importante es en el [[descubrimiento]] de [[conocimiento]]s. La IA puede descubrir patrones y relaciones en los datos que los humanos no podrían detectar, lo que puede llevar a nuevas ideas y avances en diversos campos. Por ejemplo, la IA puede ayudar a los [[investigador]]es a identificar nuevos tratamientos para enfermedades, o ayudar a los [[científico]]s a analizar datos de sensores y [[Satélite artificial|satélites]] para entender mejor el [[calentamiento global]].

== Controversias ==
[[Archivo:Sophia at the AI for Good Global Summit 2018 (27254369347) (cropped).jpg|miniaturadeimagen|Sophia, un robot humanoide controlado por IA.]]

=== Sophia ===
En marzo de 2016, se hizo popular el comentario que la [[robot humanoide]] llamada [[Sophia (robot)|Sophia]] de la empresa Hanson Robotics hizo durante su presentación cuando su creador, [[David Hanson]], le preguntara si estaba dispuesta a destruir a la humanidad, a lo que la robot contestó: «Está bien, voy a destruir a la humanidad». Posteriormente, Sophía se ganó el reconocimiento y la atención mediática mundial debido a sus conductas casi humanas, siendo entrevistada en muchas ocasiones por distintos medios y sosteniendo conversaciones con personalidades famosas y reconocidas. En 2017, Sophia obtuvo la ciudadanía [[saudí]], convirtiéndose así en la primera robot en ser reconocida como [[ciudadana]] por un país, lo cual levantó la controversia sobre si se les debería otorgar los mismos derechos y obligaciones a los robots como si se trataran de [[sujetos de derecho]].<ref>{{cita web|url=https://www.xataka.com/robotica-e-ia/este-robot-es-capaz-de-realizar-entrevista-gracias-a-una-ia-que-hace-incluso-guinos-a-elon-musk|título=Sophia pasa de bromear con acabar con los humanos a convertirse en el primer robot ciudadano de Arabia Saudí|nombre=Yúbal|apellido=Fernández|obra=Xataka|fecha=27 de octubre de 2017|fechaacceso=22 de abril de 2023}}</ref>

=== Alice y Bob ===
A finales de julio de 2017, varios medios internacionales dieron a conocer que el laboratorio de investigación de inteligencia artificial del [[Instituto Tecnológico de Georgia]], en conjunto con el Grupo de Investigación de inteligencia artificial (FAIR) de [[Facebook]], ahora [[Meta Platforms|Meta]], tuvieron que apagar dos inteligencias artificiales de tipo [[chatbot]] denominadas Bob y Alice, ya que habían desarrollado un lenguaje propio más eficiente que el [[idioma|inglés]], idioma en el que habían sido entrenados para aprender a negociar, desarrollando finalmente un tipo de comunicación incomprensible que se alejaba de las reglas gramaticales del lenguaje natural y que favorecía el uso de abreviaturas. El lenguaje creado por estas IA mostraba características de un inglés corrupto y patrones repetitivos, en especial de pronombres y determinantes.<ref>{{cita web|url=https://elmundo.es/tecnologia/2017/07/28/5979e60646163f5f688b4664.html|título=Facebook apaga una inteligencia artificial que había inventado su propio idioma|apellido=Jiménez de Luis|nombre=Ángel|obra=[[El Mundo]]|fecha=28 de julio de 2017|fechaacceso=22 de abril de 2023}}</ref>

Este inesperado suceso fue visto con pánico en los [[medios de comunicación]], ya que se aseguraba que los chatbots supuestamente habían salido del control humano y habían desarrollado la capacidad de comunicarse entre sí. Sin embargo, posteriormente esto también fue desmentido, pues se argumentó que en realidad Facebook no apagó las inteligencias artificiales, sino que simplemente las puso en pausa y cambió los parámetros de los chatbots, desechando el [[experimento]] al final por no tener ningún interés práctico o útil dentro de la investigación sobre IA.<ref>{{cita web|url=https://www.larazon.es/tecnologia/20220317/echko3xzkrcjta4p7br7rj2s3a.html|título=Lo que (de verdad) pasó con los dos robots que Facebook desconectó por “inventarse un idioma”|apellido=Scaliter|nombre=Juan|obra=[[La Razón (España)]]|fecha=17 de marzo de 2022|fechaacceso=22 de abril de 2023}}</ref>

=== Ameca ===
A principios del 2022, en la [[Consumer Electronics Show|Feria de Electrónica de Consumo]] (CES) que tomó lugar en Las Vegas, el robot desarrollado por Engineered Arts nombrado [[Ameca (robot)|Ameca]] causó duda y miedo a los espectadores durante su exposición principalmente por la semejanza de su rostro a uno de un ser humano, la compañía expresó que el desarrollo de este robot humanoide aún se encontraba en proceso y hasta septiembre del mismo año el robot aún no era capaz de caminar ni tener interacción alguna con las personas.<ref>{{Cita web|url=https://www.revistagq.com/noticias/articulo/ameca-ces-2022-robot|título=El robot humanoide más avanzado del mundo es superrealista y se llama Ameca|fechaacceso=2024-02-06|apellido=Nast|nombre=Condé|fecha=2022-01-10|sitioweb=GQ España|idioma=es-ES}}</ref> Por otro lado, en septiembre de 2023 la compañía volvió a exponer a Ameca al público mostrando al robot en videos en donde se le puede ver frente a un espejo haciendo 25 expresiones humanas <ref>{{Cita web|url=https://www.ifema.es/noticias/tecnologia/robots-avanzados-mundo|título=Robots humanos más avanzados y famosos {{!}} IFEMA MADRID|fechaacceso=2024-02-06|sitioweb=www.ifema.es|idioma=es}}</ref>, así como dibujando un gato al ya contar con brazos y piernas que le otorgaron movilidad y, de igual manera, empleando ironía en conversaciones con personas e incluso declarando que realizó una broma al ser cuestionada sobre su capacidad de soñar como un humano siendo un robot al decir «soñé con dinosaurios luchando una guerra contra alienígenas en Marte»<ref>{{Cita web|url=https://www.lavanguardia.com/andro4all/tecnologia/ameca-el-robot-humanoide-mas-avanzado-del-mundo-asegura-poder-hacer-algo-muy-humano|título=Ameca, el robot humanoide más avanzado del mundo asegura poder hacer algo muy humano|fechaacceso=2024-02-06|apellido=Marcos|nombre=Esteban García|fecha=2023-10-21|sitioweb=Andro4all|idioma=es}}</ref> esto lo desmintió momentos después explicando cómo es que la [[Inteligencia artificial|IA]] implementada en su sistema le permitía crear escenarios sobre hechos de la humanidad e iba aprendiendo sobre ellos mientras se encontraba apagada; estos hechos impactaron a la sociedad sobre la semejanza que este robot humanoide estaba teniendo con el ser humano y sobre el avance tecnológico que está permitiendo que este robot esté cada vez más cercano a vivir entre las personas como un miembro más de la comunidad.
=== Falsos desnudos ===
La utilización de aplicaciones gratuitas de IA para transformar fotografías de personas en falsos desnudos está generando problemas que afectan a menores. El caso saltó a los medios de comunicación en septiembre de 2023 cuando en [[Almendralejo]] ([[Badajoz]], España) aparecieron varias fotografías de niñas y jóvenes (entre 11 y 17 años) que habían sido modificadas mediante inteligencia artificial para aparecer desnudas. Las imágenes fueron obtenidas de los perfiles de Instagram y de la aplicación [[WhatsApp|Whatsapp de]] al menos 20 niñas de la localidad. Las fotografías de niñas desnudas habían circulado después mediante Whatsapp y a partir de ellas se había creado un vídeo que también había circulado entre menores. Los autores de dicha transformación también eran menores y compañeros de colegio o instituto. La [[Agencia Española de Protección de Datos]] abrió una investigación y se comunicó con el Ayuntamiento de Almendralejo y con la Junta de Extremadura informándoles de que se podía solicitar la retirada de cualquier imagen circulando en internet en el canal prioritario de la agencia.<ref>{{Cita web|url=https://elpais.com/sociedad/2023-09-20/siete-nuevas-victimas-en-almendralejo-en-24-horas-lo-que-se-sabe-por-el-momento-del-caso-de-los-desnudos-con-ia.html|título=Siete nuevas víctimas en Almendralejo en 24 horas: lo que se sabe por el momento del caso de los desnudos con IA|fechaacceso=2023-09-20|apellido=Viejo|nombre=Manuel|fecha=2023-09-20|sitioweb=El País|idioma=es}}</ref>

== Críticas ==
[[Archivo:Bill Gates - World Economic Forum Annual Meeting Davos 2008 number2.jpg|miniatura|derecha|La «[[revolución digital]]» y, más concretamente, el desarrollo de la inteligencia artificial, está suscitando temores y preguntas, incluso en el ámbito de personalidades relevantes en estas cuestiones. En esta imagen, se observa a [[Bill Gates]], exdirector general de [[Microsoft]]; el citado y [[Elon Musk]] (director general de [[Tesla, Inc.|Tesla]]) opinan que se debe ser «muy cauteloso con la inteligencia artificial»; si tuviéramos que «apostar por lo que constituye nuestra mayor amenaza a la existencia», serían precisamente ciertas aplicaciones sofisticadas del citado asunto, que podrían llegar a tener derivaciones por completo impensadas.]]
Las principales críticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su capacidad de imitar por completo a un ser humano.<ref>{{Cita libro|edición=1ª ed., 1ª reimp|título=La inteligencia artificial o el desafío del siglo : anatomía de un antihumanismo radical|url=https://www.worldcat.org/oclc/1193413308|editorial=Caja Negra|fecha=2021|fechaacceso=2022-10-03|isbn=978-987-1622-86-3|oclc=1193413308|nombre=Éric|apellidos=Sadin}}</ref> Sin embargo, hay expertos{{Cita requerida}} en el tema que indican que ningún humano individual tiene capacidad para resolver todo tipo de problemas, y autores como [[Howard Gardner]] han teorizado sobre la solución.

En los humanos, la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los aspectos innatos y los aspectos aprendidos. Los aspectos innatos permiten, por ejemplo, almacenar y recuperar información en la [[memoria (proceso)|memoria]], mientras que en los aspectos aprendidos reside el saber resolver un problema matemático mediante el algoritmo adecuado. Del mismo modo que un humano debe disponer de herramientas que le permitan solucionar ciertos problemas, los sistemas artificiales deben ser programados para que puedan llegar a resolverlos.

Muchas personas consideran que la [[prueba de Turing]] ha sido superada, citando conversaciones en que al dialogar con un programa de inteligencia artificial para [[chat]] no saben que hablan con un programa. Sin embargo, esta situación no es equivalente a una prueba de Turing, que requiere que el participante se encuentre sobre aviso de la posibilidad de hablar con una máquina.

Otros [[Experimento mental|experimentos mentales]] como la [[habitación china]], de [[John Searle]], han mostrado cómo una máquina podría simular pensamiento sin realmente poseerlo, pasando la prueba de Turing sin siquiera entender lo que hace, tan solo reaccionando de una forma concreta a determinados estímulos (en el sentido más amplio de la palabra). Esto demostraría que la máquina en realidad no está [[Pensamiento|pensando]], ya que actuar de acuerdo con un programa preestablecido sería suficiente. Si para [[Alan Turing|Turing]] el hecho de engañar a un ser humano que intenta evitar que le engañen es muestra de una mente inteligente, Searle considera posible lograr dicho efecto mediante reglas definidas [[A priori y a posteriori|''a priori'']].

Uno de los mayores problemas en sistemas de inteligencia artificial es la comunicación con el usuario. Este obstáculo es debido a la ambigüedad del lenguaje, y se remonta a los inicios de los primeros [[Sistema operativo|sistemas operativos]] informáticos. La capacidad de los humanos para [[Comunicación|comunicarse]] entre sí implica el conocimiento del lenguaje que utiliza el interlocutor. Para que un humano pueda comunicarse con un sistema inteligente hay dos opciones: o bien que el humano aprenda el lenguaje del sistema como si aprendiese a hablar cualquier otro idioma distinto al nativo, o bien que el sistema tenga la capacidad de interpretar el mensaje del usuario en la lengua que el usuario utiliza. También puede haber desperfectos en las instalaciones de los mismos.

Un humano, durante toda su vida, aprende el vocabulario de su lengua nativa o materna, siendo capaz de interpretar los mensajes (a pesar de la [[polisemia]] de las palabras) y utilizando el contexto para resolver ambigüedades. Sin embargo, debe conocer los distintos significados para poder interpretar, y es por esto que lenguajes especializados y técnicos son conocidos solamente por expertos en las respectivas disciplinas. Un sistema de inteligencia artificial se enfrenta con el mismo problema, la polisemia del lenguaje humano, su [[sintaxis]] poco estructurada y los [[dialecto]]s entre grupos.

Los desarrollos en inteligencia artificial son mayores en los campos disciplinares en los que existe mayor consenso entre especialistas. Un [[sistema experto]] es más probable que sea programado en física o en medicina que en sociología o en psicología. Esto se debe al problema del consenso entre especialistas en la definición de los conceptos involucrados y en los procedimientos y técnicas a utilizar. Por ejemplo, en física hay acuerdo sobre el concepto de [[velocidad]] y cómo calcularla. Sin embargo, en psicología se discuten los conceptos, la etiología, la psicopatología, y cómo proceder ante cierto diagnóstico. Esto dificulta la creación de sistemas inteligentes porque siempre habrá desacuerdo sobre la forma en que debería actuar el sistema para diferentes situaciones. A pesar de esto, hay grandes avances en el diseño de sistemas expertos para el diagnóstico y toma de decisiones en el ámbito médico y psiquiátrico (Adaraga Morales, Zaccagnini Sancho, 1994).

Al desarrollar un robot con inteligencia artificial se debe tener cuidado con la autonomía,<ref>{{Cita publicación |url=http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1697791210700558 |título=Toma de Decisiones en Robótica |apellidos=Salichs|nombre=Miguel A. |apellidos2=Malfaz |nombre2=María |fecha=1 de octubre de 2010 |publicación=Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI |volumen=7 |número=4 |páginas=5–16 |fechaacceso=21 de marzo de 2016 |doi=10.1016/S1697-7912(10)70055-8 |apellidos3=Gorostiza |nombre3=Javi F.}}</ref> hay que tener en cuenta el no vincular el hecho de que el robot tenga interacciones con seres humanos a su grado de autonomía. Si la relación de los humanos con el robot es de tipo maestro esclavo, y el papel de los humanos es dar órdenes y el del robot obedecerlas, entonces sí cabe hablar de una limitación de la autonomía del robot. Pero si la interacción de los humanos con el robot es de igual a igual, entonces su presencia no tiene por qué estar asociada a restricciones para que el robot pueda tomar sus propias decisiones.<ref>{{Cita noticia |apellidos=osmany-yildirim|nombre=Osman |título=The Effect of Artificial Intelligence on Society
|url=https://googleaddus.blogspot.com/2020/03/the-effect-of-artificial-intelligence.html |fecha=26 de marzo de 2020|fechaacceso=26 de marzo de 2020 |periódico=Artificial Intelligence |idioma=en-GB}}</ref>

Con el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, muchas compañías de software como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural han comenzado a producirse y la cantidad de películas sobre inteligencia artificial ha aumentado.

[[Stephen Hawking]] advirtió sobre los peligros de la inteligencia artificial y lo consideró una amenaza para la supervivencia de la humanidad.<ref>{{Cita noticia |apellidos=Cellan-Jones |nombre=Rory |título=Stephen Hawking - will AI kill or save?
|url=https://www.bbc.com/news/technology-37713629 |fecha=20 de octubre de 2016 |fechaacceso=28 de octubre de 2018 |periódico=BBC News |idioma=en-GB}}</ref> 


=== Problemas de privacidad y derechos de autor ===
Los algoritmos de aprendizaje automático requieren grandes cantidades de datos. Las técnicas utilizadas para adquirir estos datos generan preocupaciones sobre temas de [[privacidad]] y [[vigilancia]]. Las empresas tecnológicas recopilan un gran número de datos de sus usuarios, incluida la actividad en internet, los datos de geolocalización, video y audio.<ref>
{{cite report
| autor = Oficina de Contabilidad General de E.E.U.U.
| título= Consumer Data: Increasing Use Poses Risks to Privacy
| fecha= Septiembre 13, 2022
| url = https://www.gao.gov/products/gao-22-106096 
}}</ref> Por ejemplo, para construir algoritmos de [[Reconocimiento del habla|reconocimiento de voz]], [[Amazon]], entre otros, ha grabado millones de conversaciones privadas y han permitido que [Trabajo temporal|trabajadores temporales] las escuchen para transcribirlas algunas de ellas.{{sfn|Valinsky|2019|p=1}} Las opiniones sobre esta [[vigilancia]] generalizada van desde aquellos que la ven como un mal necesario hasta aquellos para quienes no es [[ética]] y constituye una violación del [[derecho a la intimidad]].{{sfn|Russell|Norvig|2021|p=991}} Los desarrolladores de IA argumentan que esta es la única forma de ofrecer aplicaciones valiosas y han desarrollado varias técnicas que intentan preservar la [[privacidad]] mientras se obtienen los datos, como la [[agregación de datos]], la [[Desidentificación (privacidad)|desidentificación]] y la privacidad diferencial.{{sfn|Russell|Norvig|2021|pp=991-992}}

Desde 2016, algunos expertos en privacidad, como [[Cynthia Dwork]], comenzaron a ver la privacidad desde la perspectiva de la [[Equidad (aprendizaje automático)|equidad]]: Brian Christian escribió que los expertos han cambiado «de la pregunta de "qué saben" a la pregunta de "qué están haciendo con ello"».{{sfn|Christian|2020|p=63}}

La IA generativa a menudo se entrena con obras protegidas por derechos de autor no autorizadas, incluidos dominios como imágenes o código informático; la salida se utiliza luego bajo una justificación de [[uso justo]]. Los expertos no están de acuerdo sobre la validez de esta justificación durante un proceso legal, ya que podría depender del propósito y el carácter del uso de la obra protegida por derechos de autor y del efecto sobre el mercado potencial de la obra protegida.{{sfn|Vincent|2022}}En 2023, escritores como [[John Grisham]] y [[Jonathan Franzen]] demandaron a las empresas de IA por usar sus obras para entrenar IA generativa.{{sfn|Reisner|2023}}{{sfn|Alter|Harris|2023}} En 2024, 200 artistas escribieron una carta abierta que solicitaba «parar el asalto a la creatividad humana».<ref>{{Cita web|url=https://caretas.pe/entretenimiento/stevie-wonder-katy-perry-o-raphael-firman-una-carta-contra-la-ia-hay-que-parar-el-asalto-a-la-creatividad-humana/|título=Stevie Wonder, Katy Perry o Raphael firman una carta contra la IA: "Hay que parar el asalto a la creatividad humana"|fechaacceso=2024-04-04|fecha=2024-04-03|sitioweb=Caretas|idioma=es}}</ref>

== Normativa para su uso en el entorno educativo ==

La normativa tiene como objetivo regular y reglamentar el uso de la IA en el entorno educativo, específicamente en el aula. La IA ha experimentado un rápido desarrollo y se ha convertido en una herramienta potencialmente beneficiosa para mejorar la enseñanza y el aprendizaje. No obstante, su implementación plantea desafíos éticos, de privacidad y equidad que deben ser abordados de manera efectiva. Esta normativa se establece en respuesta a la necesidad de garantizar que la IA se utilice de manera ética, responsable y equitativa en el ámbito educativo.

Los objetivos de esta normativa son:

*Promover el uso de la IA como una herramienta complementaria en el proceso de enseñanza-aprendizaje.
*Garantizar la protección de datos y la privacidad de los estudiantes.
*Fomentar la equidad y la inclusión en el acceso y el uso de la IA.
*Establecer principios éticos que rijan el uso de la IA en el aula.
*Definir responsabilidades y procedimientos claros para el uso de la IA.

Esta normativa se aplica a todas las instituciones educativas y docentes que utilizan la IA en el aula, así como a los proveedores de tecnología educativa que ofrecen soluciones basadas en IA.

Organizaciones como ''UNESCO Ethics AI'' (2020), ''UNESCO Education & AI'' (2021), ''Beijin Consensus,'' OCDE (2021), Comisión Europea (2019), ''European Parliament Report AI Education'' (2021), UNICEF (2021) y Foro Económico Mundial (2019) han mostrado preocupación por implementar lineamientos sobre la ética y la IA en el entorno educativo.<ref>{{Cita web|url=https://observatorio.tec.mx/edu-news/principios-eticos-de-la-educacion-con-inteligencia-artificial-ia/|título=Principios éticos de la educación con Inteligencia Artificial (IA)|fechaacceso=2024-03-08|apellido=Jáuregui|nombre=Melissa Guerra|fecha=2024-02-12|sitioweb=Observatorio / Instituto para el Futuro de la Educación|idioma=es}}</ref>

El uso de la IA en el entorno educativo debe regirse por los siguientes principios éticos y valores:

*Transparencia: Las decisiones tomadas por algoritmos de IA deben ser comprensibles y explicables.
*[[Equidad]]: La IA no debe discriminar a ningún estudiante ni grupo de estudiantes.
*[[Privacidad]]: Los datos de los estudiantes deben ser protegidos y utilizados de manera responsable.
*[[Responsabilidad]]: Los docentes y las instituciones son responsables de las decisiones tomadas con la ayuda de la IA.
*[[Honestidad]]: El contenido creado por los estudiantes debe ser original sin caer en el plagio. <ref>{{Cita web|url=https://unesdoc.unesco.org/in/documentViewer.xhtml?v=2.1.196&id=p::usmarcdef_0000385146_spa&file=/in/rest/annotationSVC/DownloadWatermarkedAttachment/attach_import_ef7e228c-6695-4d97-a94b-7b10d72c4cc3?_=385146spa.pdf&locale=es&multi=true&ark=/ark:/48223/pf0000385146_spa/PDF/385146spa.pdf#ChatGPT%20and%20Artificial%20Intelligence%20in%20higher%20education%20-%20Quick%20Start%20guide_ESP_v01.indd:.201210:700|título=PDF.js viewer|fechaacceso=2024-03-07|sitioweb=unesdoc.unesco.org}}</ref>
*Mejora del aprendizaje: La IA debe utilizarse para mejorar la calidad de la educación y el aprendizaje.
*Capacitación: Los docentes deben recibir formación sobre el uso de la IA y su aplicación en el aula.
*Evaluación: Las soluciones de IA deben ser evaluadas en términos de su eficacia y su impacto en el aprendizaje.
*Protección de datos: Los datos de los estudiantes deben ser protegidos de acuerdo con las leyes de privacidad aplicables.
*Supervisión: Se debe establecer un proceso de supervisión para garantizar que la IA se utilice de manera ética y responsable.

=== Riesgos de las IA en el entorno educativo ===
Así como tiene muchos beneficios también nos encontramos con diferentes riesgos a los que la educación está expuesta con su uso. 

* Sesgos y [[discriminación]]: Al solo recoger información de las bases de datos y textos que procesa de Internet corre el riesgo de aprender cualquier sesgo cognitivo que se encuentre en dicha información.
* La no privacidad de los datos: El riesgo de un [[ciberataque]] se incrementa cuando no hay protocolos de seguridad adecuados en el manejo de la IA.<ref>{{Cita publicación|url=https://ciencialatina.org/index.php/cienciala/article/view/8301|título=Los Riesgos de la Inteligencia Artificial en la Educación|apellidos=Lozada|nombre=Roberto Fernando Lozada|apellidos2=Aguayo|nombre2=Estefany Maria Lopez|fecha=2023-11-15|publicación=Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar|volumen=7|número=5|páginas=7219–7234|fechaacceso=2024-03-08|idioma=es|issn=2707-2215|doi=10.37811/cl_rcm.v7i5.8301|apellidos3=Suquilanda|nombre3=Mariana de Jesus Espinoza|apellidos4=Pico|nombre4=Narcisa de Jesus Arias|apellidos5=Vélez|nombre5=Grace Edith Quille}}</ref>
* Dependencia: Los estudiantes corren el riesgo de volverse dependientes de la tecnología y no se fomenta la creatividad ni el pensamiento propio.<ref>{{Cita web|url=https://es.linkedin.com/pulse/los-desaf%C3%ADos-y-riesgos-de-la-inteligencia-artificial-en-miguel-r%C3%ADos-|título=Los Desafíos y Riesgos de la Inteligencia Artificial en el Ámbito Educativo: ¿Es la IA un Peligro para los Estudiantes?|fechaacceso=2024-03-08|sitioweb=es.linkedin.com|idioma=es}}</ref>
* [[Confiabilidad]]: La IA puede generar respuestas coherentes pero inexactas además muchas IA no brindan fuentes de información.
* Falta de habilidades orales y escritas.<ref>{{Cita web|url=https://es.linkedin.com/pulse/20-peligros-que-la-ia-chatgpt-representa-para-educaci%C3%B3n-juan-matos|título=20 Peligros que la IA – ChatGPT representa para la educación.|fechaacceso=2024-03-08|sitioweb=es.linkedin.com|idioma=es}}</ref>
* Desinterés por la investigación por cuenta propia.<ref>{{Cita web|url=https://es.linkedin.com/pulse/20-peligros-que-la-ia-chatgpt-representa-para-educaci%C3%B3n-juan-matos|título=20 Peligros que la IA – ChatGPT representa para la educación.|fechaacceso=2024-03-08|sitioweb=es.linkedin.com|idioma=es}}</ref>
* Dependencia por parte del docente: Los docentes pueden generar dependencia a estas herramientas al momento de dar retroalimentación a las asignaciones además del riesgo de usar la información de las IA para su material didáctico sin antes consultar las fuentes.<ref>{{Cita web|url=https://es.linkedin.com/pulse/20-peligros-que-la-ia-chatgpt-representa-para-educaci%C3%B3n-juan-matos|título=20 Peligros que la IA – ChatGPT representa para la educación.|fechaacceso=2024-03-08|sitioweb=es.linkedin.com|idioma=es}}</ref>

=== Consideración de Diversidad e Inclusión ===
Se debe prestar especial atención a la diversidad de estudiantes y garantizar que la IA sea accesible y beneficiosa para todos, independientemente de su origen étnico, género, discapacidad u orientación sexual. Las soluciones de IA deben ser diseñadas teniendo en cuenta la accesibilidad y la inclusión.

Esta normativa se basa en investigaciones académicas, recomendaciones de organizaciones educativas y en las mejores prácticas establecidas en el uso de la IA en la educación. Se alienta a las instituciones a mantenerse al día con la literatura científica y las directrices relevantes.

Aunque la IA puede ser una herramienta poderosa en el aula, no debe reemplazar la creatividad, la originalidad y el juicio humano en el proceso educativo. La IA debe ser utilizada de manera complementaria para enriquecer la experiencia educativa.

Esta normativa se presenta como un marco general que deberá ser adaptado y ampliado por las instituciones educativas de acuerdo a sus necesidades y contextos específicos. Debe ser comunicada de manera efectiva a todos los involucrados en el proceso educativo y revisada periódicamente para asegurar su vigencia.

Esta normativa tiene como objetivo garantizar que la IA sea utilizada de manera ética y responsable en el aula, promoviendo el beneficio de los estudiantes y el avance de la educación. Su cumplimiento es esencial para lograr una implementación exitosa de la IA en el entorno educativo.

== Aprendizaje automatizado y aprendizaje profundo ==
{{AP|Aprendizaje automático|Aprendizaje profundo}}
En cuanto a la naturaleza del aprendizaje, la IA puede subdividirse en dos campos conceptualmente distintos:

* El '''aprendizaje automático''', que se enfoca en desarrollar algoritmos de [[análisis de regresión|regresión]], [[árboles de decisión]] y modelos que puedan aprender de datos existentes y realizar [[prediccion]]es o decisiones basadas en esos datos. En el aprendizaje automático, se utilizan técnicas de [[estadística matemática]] para encontrar patrones y relaciones en los datos y, a partir de ellos, desarrollar modelos que puedan hacer predicciones sobre nuevos datos.
* El '''aprendizaje profundo''', que se centra en la creación de [[redes neuronales artificiales]] capaces de [[aprender]] y realizar tareas de manera similar a como lo hacen los seres humanos. En el aprendizaje profundo, se utilizan capas de [[neurona artificial|neuronas artificiales]] para procesar los datos de entrada y aprender a través de un proceso iterativo de ajuste de los pesos de las conexiones entre neuronas. Este tipo de aprendizaje es capaz de procesar y analizar grandes cantidades de datos de manera más eficiente y precisa que el primero, especialmente cuando se trata de datos no estructurados, como [[imágenes]], [[texto]] y [[audio]]. Además, tiene la capacidad de identificar patrones y características más complejas en los datos, lo que puede llevar a mejores resultados en aplicaciones como el [[reconocimiento de voz]], la [[visión por computadora]] y el [[procesamiento del lenguaje]] natural.

== Propiedad intelectual de la inteligencia artificial ==
[[Archivo:Город (Midjourney).jpg|miniatura|Imagen de una ciudad futurista generada por la IA [[Midjourney]]. La composición está en el [[dominio público]] al no ser de un autor humano.]]
Al hablar acerca de la propiedad intelectual atribuida a creaciones de la inteligencia artificial, se forma un debate fuerte alrededor de si una máquina puede tener derechos de autor. Según la [[Organización Mundial de la Propiedad Intelectual]] (OMPI), cualquier creación de la mente puede ser parte de la propiedad intelectual, pero no especifica si la mente debe ser humana o puede ser una máquina, dejando la creatividad artificial en la incertidumbre.

Alrededor del mundo han comenzado a surgir distintas legislaciones con el fin de manejar la inteligencia artificial, tanto su uso como creación. Los legisladores y miembros del gobierno han comenzado a pensar acerca de esta tecnología, enfatizando el riesgo y los desafíos complejos de esta. Observando el trabajo creado por una máquina, las leyes cuestionan la posibilidad de otorgarle propiedad intelectual a una máquina, abriendo una discusión respecto a la legislación relacionada con IA.

El 5 de febrero de 2020, la [[Oficina del Derecho de Autor de los Estados Unidos]] y la OMPI asistieron a un simposio donde observaron de manera profunda cómo la comunidad creativa utiliza la inteligencia artificial (IA) para crear trabajo original. Se discutieron las relaciones entre la inteligencia artificial y el derecho de autor, qué nivel de involucramiento es suficiente para que el trabajo resultante sea válido para protección de derechos de autor; los desafíos y consideraciones de usar ''inputs'' con derechos de autor para entrenar una máquina; y el futuro de la inteligencia artificial y sus políticas de derecho de autor.<ref>{{Cita web|url=https://www.copyright.gov/events/artificial-intelligence/|título=Copyright in the Age of Artificial Intelligence {{!}} U.S. Copyright Office|fechaacceso=22 de mayo de 2020|sitioweb=www.copyright.gov}}</ref><ref>{{Cita web|url=https://cronicaglobal.elespanol.com/creacion/vida-tecky/quienes-mayores-expertos-espanoles-inteligencia-artificial-nprs_502077_102.html|título= "expertos en inteligencia artificial en España"|fechaacceso=22 de mayo de 2020|sitioweb=cronicaglobal.elespanol.com}}</ref>

El director general de la OMPI, [[Francis Gurry]], presentó su preocupación ante la falta de atención que hay frente a los derechos de propiedad intelectual, pues la gente suele dirigir su interés hacia temas de ciberseguridad, privacidad e integridad de datos al hablar de la inteligencia artificial. Así mismo, Gurry cuestionó si el crecimiento y la sostenibilidad de la tecnología IA nos guiaría a desarrollar dos sistemas para manejar derechos de autor- uno para creaciones humanas y otro para creaciones de máquinas.<ref>{{Cita publicación|url=https://www.copyright.gov/events/artificial-intelligence/transcript.pdf|título=Copyright in the Age of Artificial Intelligence|apellidos=United States Copyright Office|nombre=|fecha=5 de febrero de 2020|publicación=Library of Congress|fechaacceso=|doi=|pmid=}}</ref>

Aún hay una falta de claridad en el entendimiento alrededor de la inteligencia artificial. Los desarrollos tecnológicos avanzan a paso rápido, aumentando su complejidad en políticas, legalidades y problemas éticos que se merecen la atención global. Antes de encontrar una manera de trabajar con los derechos de autor, es necesario entenderlo correctamente, pues aún no se sabe cómo juzgar la originalidad de un trabajo que nace de una composición de una serie de fragmentos de otros trabajos.

La asignación de derechos de autor alrededor de la inteligencia artificial aún no ha sido regulada por la falta de conocimientos y definiciones. Aún hay incertidumbre sobre si, y hasta qué punto, la inteligencia artificial es capaz de producir contenido de manera autónoma y sin ningún humano involucrado, algo que podría influenciar si sus resultados pueden ser protegidos por derechos de autor.

El sistema general de derechos de autor aún debe adaptarse al contexto digital de inteligencia artificial, pues están centrados en la creatividad humana. Los derechos de autor no están diseñados para manejar cualquier problema en las políticas relacionado con la creación y el uso de propiedad intelectual, y puede llegar a ser dañino estirar excesivamente los derechos de autor para resolver problemas periféricos, dado que:

«Usar los derechos de autor para gobernar la inteligencia artificial es poco inteligente y contradictorio con la función primordial de los derechos de autor de ofrecer un espacio habilitado para que la creatividad florezca».<ref>{{Cita web|url=https://creativecommons.org/2020/02/20/cautious-approach-to-copyright-and-artificial-intelligence/|título=Why We're Advocating for a Cautious Approach to Copyright and Artificial Intelligence|fechaacceso=22 de mayo de 2020|fecha=20 de febrero de 2020|sitioweb=Creative Commons|idioma=en-US}}</ref>

La conversación acerca de la propiedad intelectual tendrá que continuar hasta asegurarse de que la innovación sea protegida, pero también tenga espacio para florecer.

== En la cultura popular ==
=== En la literatura ===
A continuación se incluye alguna obra que tiene como motivo central la inteligencia artificial.
* [[Yo, robot|Yo, Robot]] (1950), de Isaac Asimov: novela que consta de nueve historias ambientas entre los años de 1940 y 1950, cada uno cuenta con personajes distintos pero que siguen la misma temática a través del seguimiento de las [[Tres leyes de la robótica|Tres Leyes de la Robótica]], en donde se plantea tanto su cumplimiento como la creación de problemas alternos que los mismos robots generan y de esta manera demostrar que la tecnología siempre puede estar un paso adelante del pensamiento y lógica humana. También sigue el hilo argumentativo a través de una entrevista con una psicóloga de robots la cual va relatando el surgimiento de los robots y suponiendo cómo será el desenvolvimiento del ser humano en un mundo en donde la tecnología se esté superando cada vez más.[https://agenciab12.mx/noticia/5-libros-ficcion-inteligencia-artificial-todo-mundo-deberia-leer?utm_source=social&utm_medium=facebook&utm_campaign=ia]
* El primer libro (2013), de [[Antonio Palacios Rojo]]: una novela dialogada que satiriza el uso de la IA en la creación artística unos diez años antes de la irrupción de estas herramientas inteligentes.<ref>{{Cita web|url=https://www.canalsur.es/radio/programas/andalucia-es-cultura/detalle/2892838.html?video=1943744|título=Radio a la Carta - Andalucía es cultura|fechaacceso=2023-09-08|sitioweb=www.canalsur.es|idioma=es}}</ref>

=== En el cine ===
{{VT|Computadoras en la ciencia ficción}}
La IA está cada vez más presente en la sociedad, la evolución de la tecnología es una realidad y con ello, la producción de películas sobre esta temática. Cabe destacar, que lleva habiendo piezas audiovisuales sobre inteligencia artificial desde hace mucho tiempo, ya sea incluyendo personajes o mostrando un trasfondo moral y ético. A continuación, se muestra una lista de algunas de las principales películas que tratan este tema:

* ''[[The Terminator]]'' (1984): En esta película el argumento se basa en el desarrollo de un microchip capaz de dotar de inteligencia artificial a robots que luego se rebelan contra la humanidad. Se trata de una de las películas más populares sobre una hipotética guerra entre humanos y robots inteligentes capaces de crearse a sí mismos.
* ''[[Matrix]]'' (1999): En esta película Keanu Reeves interpreta a Thomas Anderson / Neo, un programador de día y hacker de noche que trata de desentrañar la verdad oculta tras una simulación conocida como «Matrix». Esta realidad simulada es producto de programas de inteligencia artificial que terminan esclavizando a la humanidad y utilizando sus cuerpos como fuente de energía.
* ''[[Inteligencia artificial (película)|Inteligencia artificial]]'' (2001): Un trabajador de Cybertronics Manufacturing adopta a David de forma momentánea para, así, estudiar su comportamiento. Tanto él como su esposa acaban por tratar al niño artificial como a su propio hijo biológico. A pesar del cariño que le profesan, David siente la necesidad de escapar de su hogar e iniciar un viaje que le ayude a descubrir a quién pertenece realmente. Ante sus perplejos ojos, se abrirá un nuevo mundo oscuro, injusto, violento, insensible... Algo que le resultará difícil aceptar. Se pregunta cosas como: ¿cómo es posible que sienta algo tan real como el amor y que él sea artificial? y fue nominado al [[Premio Oscar]].
* ''[[Minority Report]]'' (2002): La película sobre IA de Steven Spielberg, Minority Report, sigue a John (Tom Cruise), un agente de la ley, que es acusado de un asesinato que cometerá en el futuro. En esta película de principios de los años 2000, el protagonista utiliza una tecnología del futuro que permite a la policía atrapar a los criminales antes de que hayan cometido un delito. En Minority Report, la IA se representa a través de los Precogs, los gemelos que poseen habilidades psíquicas. Los Precogs ven los asesinatos antes de que se produzcan, lo que permite a las fuerzas del orden perseguir el crimen antes de que se cometa. En lugar de los robots físicos de IA tipo cyborg, aquí explora la IA mediante el uso de seres humanos.
* ''[[Yo, robot (película)|Yo, robot]]'' (2004): Esta película de ciencia ficción protagonizada por Will Smith está ambientada en 2035, en una sociedad donde los humanos viven en perfecta armonía con robots inteligentes en los que confían para todo. Los problemas emergen a la superficie cuando un error en la programación de un superordenador llamado VIKI le lleva a creer que los robots deben tomar las riendas para proteger a la humanidad de sí misma.
* ''[[Her]]'' (2013): Esta película de Spike Jonze relata la historia de un escritor de cartas quien está solo y a punto de divorciarse. Este personaje lo representó el galardonado Joaquin Phoenix. Este hombre compró un sistema operativo con inteligencia artificial para utilizarlo a fin de complacer a todos los usuarios y adaptarse a sus necesidades. Sin embargo, el resultado es que desarrolla un sentimiento romántico con Samantha. Quien es la voz femenina del sistema operativo.
* [[Avengers: Age of Ultron|Avengers: Era de Ultrón]] (2015): En esta segunda entrega de las películas de Avengers, dirigidas por Joseph Hill Whedon y basadas en los cómics escritos por [[Stan Lee]], se demuestra como es que la inteligencia artificial albergada dentro del cetro de Loki, la cual se tenía como objetivo el convertirla en una protección para la Tierra y recibió por nombre Ultrón, al ser conectada con JARVIS, la IA desarrollada por Stark, pudo obtener la suficiente información para comenzar a pensar de manera independiente y ser capaz de ir actualizando tanto su sistema como su cuerpo logrando controlar un ejército de robots con el objetivo de destruir a la humanidad y así ser lo único que quedara en la Tierra para, posteriormente, dominarla y controlarla.[https://www.espinof.com/listas/mejores-peliculas-inteligencia-artificial]
* ''[[Ex Machina (película)|Ex Machina]]'' (2015): En la interpretación de Alicia Vikander, increíblemente editada, como Ava, encontramos un probable [[robot]] a prueba de Turing escondido en la mansión de un genio, Nathan, un poco loco. Y es que, hablamos de una creación extraña que se siente totalmente real y a la vez inhumana. Está considerada como una de las mejores películas que tratan la inteligencia artificial. Esto se debe principalmente a que parece cubrir todo el concepto IA integrado en una película: el protagonista es un sustituto del ser humano y nos adentra en multitud de argumentos morales que rodean a esta, al tiempo que vemos un arco narrativo de thriller que, desde luego, acaba enganchándonos. Desde luego aquí la representación del personaje de la IA no es blanco o negro. Ava no es buena, pero tampoco es del todo mala. Y en esto, el público se queda reflexionando sobre cuestiones profundas sobre la naturaleza de la IA.

== Véase también ==
{{Lista de columnas|3|
* [[AI box]]
* [[Alucinación (inteligencia artificial)]]
* [[Aprendizaje]]
* [[Aprendizaje automático]]
* [[Automatización de los procesos de negocio]]
* [[Bot conversacional]]
* [[Cerebro artificial]]
* [[Cibernética]]
* [[Computación basada en humanos]]
* [[Dinámica de sistemas]]
* [[ELIZA]]
* [[Filosofía de la inteligencia artificial]]
* [[Industria de la inteligencia artificial en China]]
* [[Inteligencia artificial fuerte]]
* [[Inteligencia computacional]]
* [[Inteligencia sintética]]
* [[Artificial Intelligence (álbum)]]
* [[Artificial Intelligence (serie)]]
* [[Internet]]
* [[Internet en la ciencia ficción]]
* [[Interfaces de usuario]]
* [[LLM (modelo grande de lenguaje)]]
* [[Razonamiento automatizado]]
* [[Red neuronal artificial]]
* [[Regulación de la inteligencia artificial]]
* [[Riesgo existencial de la inteligencia artificial]]
* [[William Ross Ashby]]
* [[Seguridad de la inteligencia artificial]]
* [[Singularidad tecnológica]]
* [[Sistema complejo]]
* [[Sistema dinámico]]
* [[Sistema inteligente]]
* [[Visión artificial]]
*[[Red neuronal residual]]
*[[Confabulación (redes neuronales)]]
*[[Aprendizaje por conjuntos]]
*[[U-Net]]}}

== Referencias ==
{{Listaref|2}}

== Bibliografía ==
* {{cita libro|apellidos1=Bellman|nombre1=Richard|título=An introduction to artificial intelligence: can computers think?|fecha=1978|editorial=Boyd & Fraser Pub. Co.|ubicación=San Francisco|isbn=978-0878350667|idioma=inglés}}
* {{cita libro|apellidos1=Nilsson|nombre1=Nils J.|título=Artificial Intelligence: A New Synthesis|fecha=1998|editorial=Kaufmann|ubicación=San Francisco|isbn=978-1558604674|edición=4.ª|idioma=inglés}}
* {{cita libro|apellidos1=Rich|nombre1=Elaine|apellidos2=Knight|nombre2=Kevin|título=Artificial intelligence|fecha=1991|editorial=McGraw-Hill|ubicación=New York|isbn=978-0070522633|edición=2.ª|idioma=inglés|url=https://archive.org/details/artificialintell00rich}}
* {{cita libro|apellidos1=Russell|nombre1=Stuart J.|apellidos2=Norvig|nombre2=Peter Norvig|título=Artificial intelligence: a modern approach|fecha=2009|editorial=Prentice Hall|ubicación=Upper Saddle River, N.J.|isbn=0-13-604259-7|edición=3.ª|idioma=inglés}}
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* {{Citation 
| first = Stuart J. 
| last = Russell 
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| title = Artificial Intelligence: A Modern Approach 
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| year = 2003 
| edition = 2ª 
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|idioma=en
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* {{cite book|first1=David|last1=Poole|first2=Alan|last2=Mackworth|first3=Randy|last3=Goebel|year=1998|title=Computational Intelligence: A Logical Approach|publisher=Oxford University Press|location=New York|isbn=978-0-19-510270-3|url=https://archive.org/details/computationalint00pool|access-date=22 de agosto de 2020|archive-date=26 de julio de 2020|archive-url=https://web.archive.org/web/20200726131436/https://archive.org/details/computationalint00pool|idioma=en}}
* {{cite book|last1=Luger|first1=George|last2=Stubblefield|first2=William|year=2004|title=Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving|publisher=Benjamin/Cummings|edition=5ª|isbn=978-0-8053-4780-7|url=https://archive.org/details/artificialintell0000luge|access-date=17 de diciembre de 2019|archive-date=26 de julio de 2020|archive-url=https://web.archive.org/web/20200726220613/https://archive.org/details/artificialintell0000luge|idioma=en}}
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| year=1966
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| last1=Kahneman | first1=Daniel 
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* {{cite web
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| first1 = Stuart J. | last1 = Russell | author1-link = Stuart J. Russell
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| lccn = 20190474
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* {{citation 
| last = Reisner | first = Alex
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}}

== Enlaces externos ==
{{Wikilibros|Ingeniería del conocimiento}}
* [https://journal.iberamia.org/ Revista «Inteligencia Artificial»]
* [http://www.inteligencia-artificial.net Página sobre inteligencia artificial]
* [https://blogs.elconfidencial.com/economia/la-mano-visible/2023-05-01/economia-de-la-inteligencia-artificial-ideas-basicas_3620152/ La economía de la inteligencia artificial: unas ideas básicas]
* [https://blogs.elconfidencial.com/economia/la-mano-visible/2023-06-11/inteligencia-artificial-futuro-crecimiento-economico_3662645/ La inteligencia artificial y el futuro del crecimiento económico]

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