El concepto que lo que define ha cambiado con el tiempo, pero la idea central siempre ha existido la de construir máquinas capaces de pensar como seres humanos.

Después de todo, los seres humanos han demostrado ser únicos capaces de interpretar el mundo que nos rodea y de usar la información que recogemos para efectuar el cambio. Si queremos construir máquinas que nos ayuden a hacer esto de manera más eficiente, entonces tiene sentido usarnos como un modelo.

El trabajo de investigación y desarrollo en IA se divide entre dos ramas. Una la “IA aplicada” que utiliza estos principios de simulación del pensamiento humano para llevar a cabo una tarea específica. El otro es conocido como “IA generalizada” – que busca desarrollar inteligencias de máquinas que puedan desarrollar cualquier tarea, muy parecida a una persona.

La investigación en la IA aplicada, especializada ya está proporcionando avances en los campos de estudio de la física cuántica, donde se utiliza para modelar y predecir el comportamiento de los sistemas integrados por miles de millones de partículas subatómicas, a la medicina donde se utiliza para diagnosticar pacientes basados en datos genómicos.

En la industria, en el mundo financiero para usos que van desde la detección de fraudes a la mejora del servicio al cliente mediante la predicción de los servicios que los clientes necesitarán. En la fabricación se utiliza para gestionar la mano de obra y los procesos de producción, así como para predecir fallas antes de que ocurran, lo que permite el mantenimiento predictivo.

En el mundo de los consumidores cada vez más de la tecnología que estamos adoptando en nuestra vida cotidiana se está convirtiendo e impulsado por IA-desde los asistentes de smartphone como Siri de Apple y Google, a la auto-conducción y coches autónomos.

La IA generalizada va más lenta para llevar a cabo una simulación completa del cerebro humano, esto requeriría tanto una comprensión más completa del órgano de lo que actualmente tenemos, y más poder computacional de lo que comúnmente está disponible para los investigadores. Pero eso no puede ser así por mucho tiempo, dada la velocidad con la que la tecnología informática está evolucionando. Una nueva generación de tecnología de chips de computadora conocida como procesadores Neuromórficos están siendo diseñadas para ejecutar más eficientemente el código cerebro-simulador. Y sistemas como la plataforma cognitiva de IBM Watson que utilizan simulaciones de alto nivel de procesos neurológicos humanos para llevar a cabo una gama cada vez mayor de tareas sin que se les enseñe específicamente cómo hacerlas.