Si analizamos de manera etimológica la palabra inteligencia, procedente del latín, vemos que se compone de los términos intus (entre) y legere (escoger). Si nos vamos a la RAE, nos encontramos las siguientes definiciones:

1. Capacidad de entender o comprender.
2. Capacidad de resolver problemas.
3. Conocimiento, comprensión, acto de entender.
4. Sentido en que se puede tomar una sentencia, un dicho o una expresión.
5. Habilidad, destreza y experiencia.
6. Trato y correspondencia secreta de dos o más personas o naciones entre sí.
7. Sustancia puramente espiritual.

Partiendo de esta definición, podemos ver que para cada una de las acepciones que tiene la palabra existe en la IA un campo que se encarga de desarrollar estos conceptos. Descartando las dos últimas, que son sinónimos de inteligencia que no tienen nada que ver con el resto, el resto de definiciones podrían describir perfectamente el tipo de inteligencia que nuestros sistemas artificiales desean emular.

• Capacidad de entender o comprender. Esta parte la desarrollan sistemas de lenguaje natural y tratamiento semántico, y es uno de los grandes retos a los que la IA se enfrenta. Sin embargo, si consideramos la comprensión de conjuntos de datos complejos y/o enormes de manera automática y rápida, entraríamos en campo de la minería de datos, y en este caso la solución que proponen los sistemas inteligentes es bastante robusta.
  Dos acepciones que vienen a significar los mismo que ésta son: Conocimiento, comprensión, acto de entender y Sentido en que se puede tomar una sentencia, un dicho o una expresión.
• Capacidad de resolver problemas. En este tema, la IA ha triunfado de manera profunda. Gracias al desarrollo de la inteligencia artificial, hemos podido dar solución a problemas que de la manera tradicional hubiéramos tardado eones. El desarrollo de sistemas de búsqueda, la capacidad de predicción de resultados, el procesamiento de miles de datos en cuestión de segundos… facilitan el éxito de la tecnología en estos campos.
• Habilidad, destreza y experiencia. Podríamos decir que esta definición acepta tal vez a los dos campos más importantes, y es en donde se está invirtiendo más cantidad de dinero. Por un lado, cuando hablamos sobre habilidad y destreza en máquinas debemos acercarnos al campo de la robótica y, si pensamos en potenciar el uso de la experiencia en nuestra máquina debemos apoyarnos en el campo del aprendizaje. Actualmente, estos dos campos son los que más atención están recibiendo, en parte debido a que producen resultados muy útiles y a la vez muy vistosos. La robótica se acerca a límites inimaginables hace menos de una década, y los sistemas de aprendizaje han evolucionado y se han desarrollado a un ritmo frenético.

Pero dar una sola definición de inteligencia parece algo vulgar y demasiado simple. Entre los expertos existe un gran debate sobre cuál sería la definición correcta de inteligencia. Durante las siguientes entradas intentaremos dar cabida a las opiniones de unos y de otros, y las compararemos con lo que deseamos conseguir en nuestros sistemas inteligentes. Analizaremos las diferentes formas de medir la inteligencia humana y las compararemos con métodos que ya hemos explicado.

¿Qué parte de I hay en la IA? ¿Sin saber definir lo que es la inteligencia intentamos emularla? ¿Nos exigimos a nosotros tanto como a las máquinas?