Estado de la cuestión de la inteligencia artificial y los sistemas de aprendizaje autónomo

Abstract

En este artículo se muestra una panorámica actualizada de los avances, las posibilidades y el estado de la cuestión de la inteligencia artificial y algunas tecnologías relacionadas. El artículo tendrá la siguiente estructura: I. Introducción y panorámica general de la Inteligencia Artificial II. Ciencia de datos III. Comprensión del lenguaje IV. Vehículos autónomos V. Edge computing VI. Computación Cuántica VII. Desafíos en el horizonte. La Inteligencia Artificial se podría definir como un conjunto de algoritmos que establecen una serie de pasos a seguir por un agente artificial para realizar un amplísimo rango de tareas. Estas ‘series de pasos’ no se siguen de forma lineal sino condicional. El aprendizaje profundo se define como la capacidad de un ente artificial de aprender autónomamente. Se definen redes neuronales que imitan la estructura de nuestro cerebro a fin de albergar un gran conjunto de algoritmos para la toma de decisiones complejas.

In this paper an update of the advances, possibilities and state of the art of IA and some related technologies, is shown. The paper will have the following structure: I. Introduction and general view of IA II. Data Science III. Language understanding IV. Autonomous Vehicles V. Edge Computing VI. Quantum Computing VII. Challenges in the horizon IA may be defined as a set of algorithms that establishes a series of steps to be taken by an artificial agent in order to perform a very wide range of tasks. These ‘series of steps’ are not taken in lineal order, but conditional. Deep Learning is defined as the capacity of an artificial system to learn autonomously. Neural networks imitating the structure of the human brain are defined in order to host a big number of algorithms for complex decision-making.