Se trataría de la misma inteligencia artificial pero más poderosa, más rápida, que utiliza en lugar de computadoras digitales (que están basadas en álgebra binaria), computadoras cuánticas, es decir que utilizan principios de la tan intimidante física cuántica.
La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que desarrolla sistemas con la capacidad de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento, la percepción, la resolución de problemas y la toma de decisiones. Esto se logra a través de algoritmos y modelos matemáticos que procesan grandes cantidades de datos para encontrar patrones y tomar acciones basadas en ellos. Las aplicaciones de la IA van desde asistentes virtuales y motores de búsqueda hasta sistemas de diagnóstico médico y vehículos autónomos.
La inteligencia artificial cuántica, o IA cuántica, es el uso de tecnologías cuánticas para ejecutar sistemas de IA. Los modelos de IA requieren una inmensa potencia computacional y recursos de infraestructura para funcionar de manera eficiente. La IA cuántica tiene como objetivo reemplazar la infraestructura de IA subyacente con recursos de computación cuántica para que los modelos de IA puedan procesar los datos de manera más rápida y rentable. El campo prevé un mayor avance de la IA y capacidades mejoradas debido a la velocidad de procesamiento exponencial de la que es capaz la computación cuántica. Si bien las posibilidades son ilimitadas, es importante tener en cuenta que la IA cuántica aún se encuentra en fase de investigación y que las cargas de trabajo de la IA aún requieren recursos informáticos tradicionales para funcionar.*
Funcionalidades clave
- Percepción: Capacidad de ver, oír y comprender el entorno.
- Aprendizaje: Habilidad de mejorar el rendimiento a partir de la experiencia y los datos.
- Razonamiento: Lógica para llegar a conclusiones.
- Resolución de problemas: Habilidad para encontrar soluciones a desafíos.
- Comprensión del lenguaje: Capacidad de procesar y responder al lenguaje humano (hablado y escrito).
- Toma de decisiones: Capacidad de tomar decisiones basadas en datos y predicciones.
Cómo funciona
- La IA utiliza algoritmos (instrucciones) que procesan datos para “aprender” a realizar una tarea.
- El aprendizaje automático (machine learning) es una categoría de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos sin ser programadas explícitamente para cada situación.
- El aprendizaje profundo (deep learning), inspirado en la estructura del cerebro humano, es un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con múltiples capas para un aprendizaje más profundo.
Ejemplos de aplicación
Vehículos autónomos
Motores de búsqueda y asistentes personales (Alexa, Siri, Google Assitant y Gemini, entre otros)
Traducción de idiomas y subtitulado automático
Sistemas de diagnóstico médico
Reconocimiento de voz y de imágenes
Domótica y robótica