Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) es el campo de la informática dedicado a construir sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia: percibir, razonar, aprender, planificar, decidir o usar el lenguaje. El texto de referencia de la disciplina, de Stuart Russell y Peter Norvig, la organiza en torno a la idea de agente: una entidad que percibe su entorno y actúa sobre él para alcanzar objetivos. Una definición institucional muy extendida es la de la OCDE (actualizada en 2023), que describe un sistema de IA como una máquina que, para objetivos explícitos o implícitos, infiere a partir de la entrada que recibe cómo generar resultados —predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones— capaces de influir en entornos físicos o virtuales.

La inteligencia artificial es el campo que diseña sistemas basados en máquinas capaces de generar, para unos objetivos, resultados como predicciones, recomendaciones o decisiones que influyen en entornos reales o virtuales. La etiqueta describe capacidades y resultados; no demuestra comprensión humana.

De dónde viene el término

La expresión «inteligencia artificial» nació en 1955, en la propuesta de un taller de investigación que se celebraría al verano siguiente en el Dartmouth College. La firmaban John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon, y partía de una conjetura audaz: que «todo aspecto del aprendizaje o cualquier otro rasgo de la inteligencia puede, en principio, describirse con tanta precisión que una máquina pueda simularlo». Aquel encuentro de 1956 se considera el acto fundacional de la IA como campo, y a McCarthy se le atribuye la acuñación del término. Documentación: propuesta original de Dartmouth.

Estrecha, general y superinteligencia

Conviene distinguir tres niveles. La IA estrecha (o débil) está diseñada para una tarea o un conjunto acotado de tareas; es la única que existe hoy, y a ella pertenecen los asistentes conversacionales, los recomendadores o los sistemas de detección de fraude. La IA general (AGI) sería un sistema capaz de generalizar y transferir su conocimiento entre dominios al nivel de un humano: sigue siendo teórica. Y la superinteligencia —máquinas que superarían a las personas en todos los ámbitos— es una etapa hipotética. En 2026, pese a la potencia de los modelos de frontera, existe un amplio consenso en que toda la IA en producción es estrecha: no se ha alcanzado la AGI. Documentación: síntesis académica de Stanford.

Grandes ramas

Históricamente dominó la IA simbólica (a veces llamada GOFAI), basada en reglas y lógica escritas por humanos: razonamiento trazable, pero rígido. El paradigma que se impuso fue el aprendizaje automático, en el que el sistema aprende patrones a partir de datos en vez de reglas explícitas, y dentro de él el aprendizaje profundo, basado en redes neuronales. El auge más reciente es el de la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje, apoyados en la arquitectura Transformer (2017); su irrupción en el uso masivo llegó con el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022. Documentación: introducción de Deep Learning; artículo original del Transformer.