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La inteligencia artificial (IA) es la inteligencia demostrada por las máquinas, a diferencia de la inteligencia de los seres humanos y otros animales. Ejemplos de tareas en las que esto se hace incluyen el reconocimiento del habla, la visión por ordenador, la traducción entre lenguas (naturales), así como otros mapeos de entradas.

Las aplicaciones de la IA incluyen motores de búsqueda web avanzados (por ejemplo, Google Search), sistemas de recomendación (utilizados por YouTube, Amazon y Netflix), comprensión del habla humana (como Siri y Alexa), coches autoconducidos (por ejemplo, Waymo), herramientas generativas o creativas (ChatGPT y AI art), toma de decisiones automatizada y competición al más alto nivel en sistemas de juegos estratégicos (como el ajedrez y el Go).

A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, las tareas que se considera que requieren "inteligencia" se eliminan a menudo de la definición de IA, fenómeno conocido como efecto IA. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres suele excluirse de lo que se considera IA, al haberse convertido en una tecnología rutinaria.

La inteligencia artificial se fundó como disciplina académica en 1956, y en los años transcurridos desde entonces ha experimentado varias oleadas de optimismo, seguidas de decepción y pérdida de financiación (lo que se conoce como "invierno de la IA"), seguidas de nuevos enfoques, éxito y financiación renovada. La investigación en IA ha probado y descartado muchos enfoques diferentes, como la simulación del cerebro, el modelado de la resolución de problemas humanos, la lógica formal, las grandes bases de datos de conocimiento y la imitación del comportamiento animal. En las primeras décadas del siglo XXI, el aprendizaje automático altamente matemático y estadístico ha dominado el campo, y esta técnica ha demostrado tener un gran éxito, ayudando a resolver muchos problemas desafiantes en la industria y el mundo académico.

Los distintos subcampos de la investigación en IA se centran en objetivos particulares y en el uso de herramientas concretas. Los objetivos tradicionales de la investigación en IA incluyen el razonamiento, la representación del conocimiento, la planificación, el aprendizaje, el procesamiento del lenguaje natural, la percepción y la capacidad de mover y manipular objetos La inteligencia general (la capacidad de resolver un problema arbitrario) se encuentra entre los objetivos a largo plazo de este campo Para resolver estos problemas, los investigadores en IA han adaptado e integrado una amplia gama de técnicas de resolución de problemas, como la búsqueda y la optimización matemática, la lógica formal, las redes neuronales artificiales y los métodos basados en la estadística, la probabilidad y la economía. La IA también se basa en la informática, la psicología, la lingüística, la filosofía y muchos otros campos.

El campo se fundó sobre la suposición de que la inteligencia humana "puede describirse con tanta precisión que se puede hacer que una máquina la simule" Esto planteó argumentos filosóficos sobre la mente y las consecuencias éticas de crear seres artificiales dotados de una inteligencia similar a la humana; estas cuestiones han sido exploradas previamente por el mito, la ficción y la filosofía desde la antigüedad. Desde entonces, informáticos y filósofos han sugerido que la IA puede convertirse en un riesgo existencial para la humanidad si no se orientan sus capacidades racionales hacia objetivos beneficiosos. c] También se ha criticado el término inteligencia artificial por exagerar las verdaderas capacidades tecnológicas de la IA. 13]  
La inteligencia artificial (IA) es la inteligencia demostrada por las máquinas en lugar de la inteligencia de las especies, y esta IA se está utilizando en algunas aplicaciones como motores de búsqueda web avanzados, sistemas de recomendación, comprensión del habla humana, coches autoconducidos, herramientas generativas o creativas, pero como toda moneda tiene dos caras, la IA también plantea las consecuencias éticas de crear seres artificiales dotados de una inteligencia similar a la humana.
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Artificial intelligence (AI) is intelligence demonstrated by machines, as opposed to intelligence of humans and other animals. Example tasks in which this is done include speech recognition, computer vision, translation between (natural) languages, as well as other mappings of inputs.

AI applications include advanced web search engines (e.g., Google Search), recommendation systems (used by YouTube, Amazon, and Netflix), understanding human speech (such as Siri and Alexa), self-driving cars (e.g., Waymo), generative or creative tools (ChatGPT and AI art), automated decision-making, and competing at the highest level in strategic game systems (such as chess and Go).[1]

As machines become increasingly capable, tasks considered to require "intelligence" are often removed from the definition of AI, a phenomenon known as the AI effect. For instance, optical character recognition is frequently excluded from things considered to be AI,[2] having become a routine technology.[3]

Artificial intelligence was founded as an academic discipline in 1956, and in the years since it has experienced several waves of optimism,[4][5] followed by disappointment and the loss of funding (known as an "AI winter"),[6][7] followed by new approaches, success, and renewed funding.[5][8] AI research has tried and discarded many different approaches, including simulating the brain, modeling human problem solving, formal logic, large databases of knowledge, and imitating animal behavior. In the first decades of the 21st century, highly mathematical and statistical machine learning has dominated the field, and this technique has proved highly successful, helping to solve many challenging problems throughout industry and academia.[8][9]

The various sub-fields of AI research are centered around particular goals and the use of particular tools. The traditional goals of AI research include reasoning, knowledge representation, planning, learning, natural language processing, perception, and the ability to move and manipulate objects.[a] General intelligence (the ability to solve an arbitrary problem) is among the field's long-term goals.[10] To solve these problems, AI researchers have adapted and integrated a wide range of problem-solving techniques, including search and mathematical optimization, formal logic, artificial neural networks, and methods based on statistics, probability, and economics. AI also draws upon computer science, psychology, linguistics, philosophy, and many other fields.

The field was founded on the assumption that human intelligence "can be so precisely described that a machine can be made to simulate it".[b] This raised philosophical arguments about the mind and the ethical consequences of creating artificial beings endowed with human-like intelligence; these issues have previously been explored by myth, fiction, and philosophy since antiquity.[12] Computer scientists and philosophers have since suggested that AI may become an existential risk to humanity if its rational capacities are not steered towards beneficial goals.[c] The term artificial intelligence has also been criticized for overhyping AI's true technological capabilities.[13][14][15]
Artificial intelligence (AI) is intelligence demonstrated by machines rather than Intelligence of species and this AI is being used in some application like  advanced web search engines, recommendation systems, understanding human speech, self-driving car, generative or creative tools but like every coin has two face AI also raise ethical consequences of creating artificial beings endowed with human-like intelligence