la inteligencia Artificial INTRODUCCION

 INTRODUCCION

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Definición

La inteligencia artificial (IA) es un campo interdisciplinar de las ciencias de la computación que estudia el diseño, desarrollo y aplicación de sistemas capaces de realizar tareas que, si fueran ejecutadas por seres humanos, requerirían el uso de capacidades cognitivas como el razonamiento, la planificación, el aprendizaje, la comprensión del lenguaje, la percepción del entorno o la toma de decisiones.

A diferencia de los programas tradicionales, que siguen instrucciones predefinidas, muchos sistemas de IA actuales están diseñados para adaptarse a nuevas situaciones mediante el análisis de grandes volúmenes de datos. Este tipo de aprendizaje, denominado aprendizaje automático (machine learning), permite a las máquinas reconocer patrones complejos, mejorar su rendimiento con la experiencia y, en algunos casos, generar contenido de manera autónoma (como imágenes, textos o música).

La IA combina conocimientos procedentes de diversas disciplinas, como la lógica, la estadística, la lingüística, la filosofía y la neurociencia, y tiene múltiples aplicaciones en sectores tan diversos como la medicina, la educación, el transporte, la industria o los servicios digitales.

Más allá de su dimensión técnica, el desarrollo y uso de la inteligencia artificial plantea interrogantes éticos, sociales y educativos, especialmente en lo relativo a la toma de decisiones automatizadas, la transparencia de los algoritmos, el tratamiento de los datos y el impacto sobre el trabajo humano, la equidad y la privacidad.

2.1. El test de Turing

Una forma clásica de conceptualizar la IA fue propuesta por Alan Turing en 1950 mediante su famoso "Test de Turing". Esta prueba plantea un criterio para determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente comparable al humano.

En el test, un evaluador humano mantiene conversaciones por escrito con dos participantes ocultos: un humano y una máquina. Según los criterios originales, la prueba se considera superada si la máquina logra convencer al evaluador, durante al menos el 70% del tiempo (aproximadamente 3,5 minutos), de que está interactuando con una persona real. De lo contrario, se determina que la máquina no ha superado el desafío.

No fue hasta 2014 cuando una IA llamada "Eugene Goostman", que simulaba ser un niño de 13 años, logró engañar al 33% de los jueces. Como el umbral establecido era del 30%, se consideró que la prueba había sido superada por primera vez.

En 2022, ChatGPT se convirtió en la segunda IA en superar oficialmente el test.

Un estudio  de la Universidad de Stanford realizó el test de Turing a un GPT4 y aseguraba que el modelo mostraba rasgos de comportamiento y personalidad que son estadísticamente indistinguibles de un humano aleatorio de entre decenas de miles de sujetos humanos de más de 50 países. En otra investigación de la Universidad de California , el 54% de los interlocutores pensaron que GPT-4 eran humano después de una conversación de cinco minutos. 

Aunque el Test de Turing ha sido objeto de debate y críticas a lo largo de los años, sigue siendo un punto de referencia importante en la discusión sobre qué significa realmente que una máquina sea "inteligente", centrando la atención no en los procesos internos sino en el comportamiento observable y la capacidad de interacción.

2.2. El experimento de la habitación china

En el contexto de la inteligencia artificial y como respuesta al Test de Turing, el filósofo John Searle propuso en 1980 el famoso experimento mental conocido como "La Habitación China".

En este experimento, Searle imagina a una persona encerrada en una habitación con un gran libro de reglas. Esta persona, que no sabe nada de chino, recibe mensajes escritos en caracteres chinos a través de una ranura. Siguiendo meticulosamente las instrucciones del libro, que le indica qué símbolos escribir en respuesta a los símbolos recibidos, la persona devuelve respuestas en perfecto chino a través de otra ranura.

Desde el exterior, parecería que quien está dentro comprende chino perfectamente —pasaría un "Test de Turing" para el idioma chino— pero en realidad, la persona simplemente manipula símbolos sin entender su significado.

El argumento de Searle es que esto refleja exactamente lo que hacen los sistemas de IA: pueden procesar símbolos y generar respuestas aparentemente inteligentes siguiendo reglas programadas, pero carecen de verdadera comprensión o consciencia. En otras palabras, una máquina podría superar el Test de Turing sin realmente "entender" nada, solo manipulando símbolos según reglas establecidas.

Este experimento sigue siendo central en los debates filosóficos sobre si la IA puede desarrollar una genuina comprensión o si simplemente simula la inteligencia mediante el procesamiento de patrones.