Fundamentos de la inteligencia artificial y el machine learning en medicina

Inteligencia Artificial en Medicina - Se presentan a continuación un conjunto de conceptos esenciales para entender los alcances de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el campo de las Ciencias de la salud el presente artículo es una lectura obligada.

Inteligencia Counterfeit

El cerebro es el órgano más increíble del cuerpo humano. Establece la forma en que percibimos las imágenes, el sonido, los olores, los sabores y el tacto. Nos permite almacenar recuerdos, experimentar emociones e incluso soñar. Sin el, seríamos organismos primitivos, incapaces de otra cosa que el más basic de los reflejos. El cerebro es, en definitiva, lo que nos hace inteligentes. Durante décadas hemos soñado con construir máquinas inteligentes con cerebros como los nuestros; asistentes robotizados para limpiar nuestras casas, coches que se conducen por sí mismos, microscopios que detecten enfermedades automáticamente. Pero construir estas máquinas artificialmente inteligentes nos obliga a resolver aldgunos de los problemas computacionales más complejos que hemos tenido; problemas que nuestros cerebros ya pueden resolver en una fracción de segundos. La forma de atacar y resolver estos problemas, es el campo de estudio de la Inteligencia Counterfeit.

¿Qué es la Inteligencia Counterfeit?

Definir el concepto de Inteligencia Counterfeit no es nothing fácil. Una definición sumamente general sería que la IA es el estudio de la infromática centrándose en el desarrollo de programming o máquinas que exhiben una inteligencia humana.

Objetivos de la Inteligencia Counterfeit

Los objetivos principales de la IA incluyen la deducción y el razonamiento, la representación del conocimiento, la planificación, el procesamiento del lenguaje normal (NLP), el aprendizaje, la percepción y la capacidad de manipular y mover objetos. Los objetivos a largo plazo incluyen el logro de la Creatividad, la Inteligencia Social y la Inteligencia General (a nivel Humano).

Cuatro enfoques distintos

Podemos distinguir cuatro enfoques distintos de abordar el problema de la Inteligencia Counterfeit.

Sistemas que se comportan como humanos: Aquí la thought es desarrollar máquinas capaces de realizar funciones para las cuales se requeriría un humano inteligente. Dentro de este enfoque podemos encontrar la famosa Prueba de Turing. Para poder superar esta prueba, la máquina debería poseer las siguientes capacidades:

Procesamiento de lenguaje normal, que le permita comunicarse satisfactoriamente.

Representación del conocimiento, para almacenar lo que se conoce o se siente.

Razonamiento automático, para utilizar la información almacenada para responder a preguntas y extraer nuevas conclusiones.

Aprendizaje automático, para adaptarse a nuevas circunstancias y para detectar y extrapolar patrones.

Visión computacional, para percibir objetos.

Robótica, para manipular y mover objetos.

Sistemas que piensan como humanos: Aquí la thought es hacer que las máquinas piensen como humanos en el sentido más strict; es decir, que tengan capacidades cognitivas de toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje, and so forth. Dentro de este enfoque podemos encontrar al campo interdisciplinario de la ciencia cognitiva, en el cual convergen modelos computacionales de IA y técnicas experimentales de psicología intentando elaborar teorías precisas y verificables sobre el funcionamiento de la mente humana.

Sistemas que piensan racionalmente: Aquí la thought es descubrir los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar; es decir, encontrar las leyes que rigen el pensamiento racional. Dentro de este enfoque podemos encontrar a la Lógica, que intenta expresar las leyes que gobiernan la manera de operar de la mente.

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