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{{see also|Historia de la inteligencia artificial|Cronología de la inteligencia artificial}}

[[File:Classification of images progress human.png|thumb|Progreso en la clasificación de imágenes por máquinas
----
Tasa de error de la IA por año. Línea roja: tasa de error de un humano entrenado en una tarea en particular.
]]
'''Progreso en Inteligencia Artificial''' (IA) se refiere a los avances, hitos y descubrimientos que se han logrado en el campo de la inteligencia artificial a lo largo del tiempo. La IA es una rama multidisciplinaria de la ciencia de la computación que tiene como objetivo crear máquinas y sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Las aplicaciones de la [[inteligencia artificial]] se han utilizado en una amplia gama de campos, incluyendo el diagnóstico médico, el comercio de acciones, el control de robots, la ley, el descubrimiento científico, los videojuegos y los juguetes. Sin embargo, muchas aplicaciones de IA no son percibidas como tal: "Mucha IA de vanguardia se ha filtrado en aplicaciones generales, a menudo sin ser llamada IA, porque una vez que algo se vuelve lo suficientemente útil y común, ya no se etiqueta como IA".<ref>[http://www.cnn.com/2006/TECH/science/07/24/ai.bostrom/ La IA está lista para superar el poder del cerebro humano] {{Wayback|url=http://www.cnn.com/2006/TECH/science/07/24/ai.bostrom/ |date=20080219001624 }} CNN.com (26 de julio de 2006)</ref><ref name=andreas>{{cite journal|doi=10.1016/j.bushor.2018.08.004|title=Siri, Siri, en mi mano: ¿quién es la más bella del reino? Sobre las interpretaciones, ilustraciones e implicaciones de la inteligencia artificial|journal=Business Horizons|volume=62|pages=15–25|year=2019|last1=Kaplan|first1=Andreas|last2=Haenlein|first2=Michael|s2cid=158433736}}</ref> "Muchas miles de aplicaciones de IA están profundamente integradas en la infraestructura de cada industria".<ref name=Kurzweil2005p264>{{Harvnb|Kurtzweil|2005|p=264}}</ref> A finales de la década de 1990 y principios del siglo XXI, la tecnología de IA se utilizó ampliamente como elementos de sistemas más grandes,<ref name=Kurzweil2005p264/><ref>{{Citation|last=National Research Council|title=Funding a Revolution: Government Support for Computing Research|year=1999|author-link=United States National Research Council|chapter=Developments in Artificial Intelligence|publisher=National Academy Press|isbn=978-0-309-06278-7|oclc=246584055|chapter-url=https://archive.org/details/fundingrevolutio00nati}} bajo "Inteligencia Artificial en los años 90"</ref> pero en ese momento, rara vez se le atribuyó al campo estos éxitos.

[[Andreas M. Kaplan|Kaplan]] y Haenlein estructuran la inteligencia artificial en tres etapas evolutivas: 1) inteligencia artificial estrecha: aplicar IA solo a tareas específicas; 2) [[Inteligencia artificial fuerte|inteligencia artificial general]]: aplicar IA a varias áreas y ser capaz de resolver problemas de forma autónoma para los que ni siquiera fueron diseñadas; y 3) [[superinteligencia]] artificial: aplicar IA a cualquier área capaz de [[creatividad]] científica, habilidades [[sociales]] y [[sabiduría]] general.<ref name=andreas/>

Para permitir la comparación con el rendimiento humano, la inteligencia artificial se puede evaluar en problemas restringidos y bien definidos. Estas pruebas se han denominado [[pruebas de Turing de expertos en la materia]]. Además, los problemas más pequeños proporcionan metas más alcanzables y hay un número cada vez mayor de resultados positivos.

== Rendimiento actual ==
{| class="wikitable floatright" style="text-align: center"
|-
!width=70| Juego
!width=30| Año del campeón<ref>Año aproximado en que la IA comenzó a vencer a los principales expertos humanos</ref>
!align=center width=30| Estados legales (log<sub>10</sub>)<ref name=solved>{{cite journal|last1=van den Herik|first1=H.Jaap|last2=Uiterwijk|first2=Jos W.H.M.|last3=van Rijswijck|first3=Jack|title=Juegos resueltos: Ahora y en el futuro|journal=Artificial Intelligence|date=Enero de 2002|volume=134|issue=1–2|pages=277–311|doi=10.1016/S0004-3702(01)00152-7}}</ref>
!align=center width=30| Complejidad del árbol de juego (log<sub>10</sub>)<ref name=solved/>
!width=40| Juego de información perfecta?
!width=15|Ref
|-
| [[Damas]]       || 1994 ||  21 ||  31 || Perfecto || <ref>{{cite news|last1=Madrigal|first1=Alexis C.|title=Cómo se resolvió el juego de las damas|url=https://www.theatlantic.com/technology/archive/2017/07/marion-tinsley-checkers/534111/|access-date=6 de mayo de 2018|work=The Atlantic|date=2017|archive-date=6 de mayo de 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20180506124806/https://www.theatlantic.com/technology/archive/2017/07/marion-tinsley-checkers/534111/}}</ref>
|-
| [[Reversi|Othello]] || 1997 || 28 ||  58 || Perfecto ||<ref name=":0">{{Cite web|url=http://berg.earthlingz.de/ocd/programs.php?lang=en|title=www.othello-club.de|website=berg.earthlingz.de|access-date=2018-07-15|archive-date=2018-07-15|archive-url=https://web.archive.org/web/20180715181721/http://berg.earthlingz.de/ocd/programs.php?lang=en}}</ref>
|-
| [[Ajedrez]]                     || 1997 ||  46 || 123 || Perfecto ||
|-
| [[Scrabble]]                  || 2006 ||     ||     ||                     || <ref name="time top 10"/>
|-
| [[Shogi]]                     || 2017 || 71 || 226 || Perfecto ||<ref name=":1">{{Cite news|url=https://www.japantimes.co.jp/opinion/2017/06/29/editorials/shogi-prodigy-breathes-new-life-game/#.W0svONUza01|title=Prodigio de shogi insufla nueva vida al juego {{!}} The Japan Times|work=The Japan Times|access-date=2018-07-15|language=en-US|archive-date=2018-07-15|archive-url=https://web.archive.org/web/20180715181446/https://www.japantimes.co.jp/opinion/2017/06/29/editorials/shogi-prodigy-breathes-new-life-game/#.W0svONUza01}}</ref>
|-
| [[Go (juego)|Go]]                || 2016 || 172 || 360 || Perfecto ||
|-
| [[Póquer|Póquer de cara a cara]] [[Apuestas de póquer#Sin límite|sin límite]] {{nowrap|[[Texas hold 'em|hold 'em]]}}|| 2017 ||     ||     || Imperfecto || <ref name=libratus/>
|-
| ''[[StarCraft (videojuego)|StarCraft]]'' ||style="background:#e5d1cb"|-|| 270+||     || Imperfecto || <ref>{{cite magazine|title=Facebook se une silenciosamente a la guerra de StarCraft para IA y pierde|url=https://www.wired.com/story/facebook-quietly-enters-starcraft-war-for-ai-bots-and-loses/|access-date=6 de mayo de 2018|magazine=WIRED|date=2017|archive-date=7 de mayo de 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20180507091035/https://www.wired.com/story/facebook-quietly-enters-starcraft-war-for-ai-bots-and-loses/}}</ref>
|-
| ''[[StarCraft II]]'' ||style="background:#e5d1cb"|2019 ||     ||     || Imperfecto || <ref>{{cite news |last1=Sample |first1=Ian |title=La IA se convierte en gran maestro de StarCraft II, un juego "endemoniadamente complejo" |url=https://www.theguardian.com/technology/2019/oct/30/ai-becomes-grandmaster-in-fiendishly-complex-starcraft-ii |access-date=28 de febrero de 2020 |work=The Guardian |date=30 de octubre de 2019 |archive-date=29 de diciembre de 2020 |archive-url=https://web.archive.org/web/20201229185547/https://www.theguardian.com/technology/2019/oct/30/ai-becomes-grandmaster-in-fiendishly-complex-starcraft-ii  }}</ref>
|}

Existen muchas habilidades útiles que pueden describirse como formas de inteligencia. Esto ofrece una mejor comprensión del éxito comparativo de la inteligencia artificial en diferentes áreas.

La IA, al igual que la electricidad o la máquina de vapor, es una tecnología de propósito general. No hay consenso sobre cómo caracterizar las tareas en las que la IA tiende a destacar.<ref>{{cite journal|last1=Brynjolfsson|first1=Erik|last2=Mitchell|first2=Tom|title=¿Qué puede hacer el aprendizaje automático? Implicaciones para la fuerza laboral|url=https://www.science.org/doi/10.1126/science.aap8062|access-date=7 de mayo de 2018|journal=Science|date=22 de diciembre de 2017|volume=358|issue=6370|pages=1530–1534|language=en|doi=10.1126/science.aap8062|pmid=29269459 |bibcode=2017Sci...358.1530B|s2cid=4036151 |archive-date=29 de septiembre de 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210929161800/https://www.science.org/doi/10.1126/science.aap8062}}</ref> Algunas versiones de la [[Paradoja de Moravec]] observan que los humanos tienen más probabilidades de superar a las máquinas en áreas como la destreza física que han sido el objetivo directo de la selección natural.<ref>{{cite news|title=IKEA furniture and the limits of AI|url=https://www.economist.com/news/leaders/21740735-humans-have-had-good-run-most-recent-breakthrough-robotics-it-clear|access-date=24 de abril de 2018|newspaper=The Economist|date=2018|language=en|archive-date=24 de abril de 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20180424014106/https://economist.com/news/leaders/21740735-humans-have-had-good-run-most-recent-breakthrough-robotics-it-clear}}</ref> Si bien proyectos como [[AlphaZero]] han tenido éxito en generar su propio conocimiento desde cero, muchos otros proyectos de aprendizaje automático requieren grandes conjuntos de datos de entrenamiento.<ref>{{cite news|last1=Sample|first1=Ian|title='It's able to create knowledge itself': Google unveils AI that learns on its own|url=https://www.theguardian.com/science/2017/oct/18/its-able-to-create-knowledge-itself-google-unveils-ai-learns-all-on-its-own|access-date=7 de mayo de 2018|work=the Guardian|date=18 de octubre de 2017|language=en|archive-date=19 de octubre de 2017|archive-url=https://web.archive.org/web/20171019213849/https://www.theguardian.com/science/2017/oct/18/its-able-to-create-knowledge-itself-google-unveils-ai-learns-all-on-its-own}}</ref><ref>{{cite news|title=The AI revolution in science|url=https://www.science.org/content/article/ai-revolution-science|access-date=7 de mayo de 2018|work=Science {{!}} AAAS|date=5 de julio de 2017|language=en|archive-date=14 de diciembre de 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20211214221104/https://www.science.org/content/article/ai-revolution-science}}</ref> El investigador [[Andrew Ng]] ha sugerido, como una "regla general muy imperfecta", que "casi todo lo que un humano típico puede hacer en menos de un segundo de pensamiento mental, probablemente ahora o en un futuro cercano podemos automatizarlo usando IA".<ref>{{cite news|title=Will your job still exist in 10 years when the robots arrive?|url=http://www.scmp.com/tech/innovation/article/2098164/robots-are-coming-here-are-some-jobs-wont-exist-10-years|access-date=7 de mayo de 2018|work=[[South China Morning Post]]|date=2017|language=en|archive-date=7 de mayo de 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20180507034810/https://www.scmp.com/tech/innovation/article/2098164/robots-are-coming-here-are-some-jobs-wont-exist-10-years}}</ref>

Sin embargo, a pesar de los avances en la IA, todavía hay muchas áreas en las que los humanos superan a las máquinas. Estas áreas incluyen el sentido común, la creatividad, la empatía, la adaptabilidad y la comprensión contextual.<ref>{{cite journal|last1=Brynjolfsson|first1=Erik|last2=Mitchell|first2=Tom|title=¿Qué puede hacer el aprendizaje automático? Implicaciones para la fuerza laboral|url=https://www.science.org/doi/10.1126/science.aap8062|access-date=7 de mayo de 2018|journal=Science|date=22 de diciembre de 2017|volume=358|issue=6370|pages=1530–1534|language=en|doi=10.1126/science.aap8062|pmid=29269459 |bibcode=2017Sci...358.1530B|s2cid=4036151 |archive-date=29 de septiembre de 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210929161800/https://www.science.org/doi/10.1126/science.aap8062}}</ref> La capacidad de comprender y responder adecuadamente a situaciones complejas y cambiantes es una habilidad en la que los humanos han demostrado ser superiores.

Es importante destacar que el objetivo de la IA no es necesariamente superar a los humanos en todas las tareas, sino mejorar la eficiencia y la capacidad en áreas específicas para complementar y potenciar las habilidades humanas.

Los juegos proporcionan un referente destacado para evaluar las tasas de progreso; muchos juegos tienen una gran base de jugadores profesionales y un sistema de clasificación competitivo bien establecido. [[AlphaGo]] puso fin a la era de los referentes clásicos de juegos de mesa cuando la Inteligencia Artificial demostró su ventaja competitiva sobre los humanos en 2016. El programa de inteligencia artificial AlphaGo de [[DeepMind|Deep Mind]] derrotó al mejor jugador profesional de Go del mundo, [[Lee Sedol]].<ref>{{Cite journal|last=Mokyr|first=Joel|date=2019-11-01|title=The Technology Trap: Capital Labor, and Power in the Age of Automation. By Carl Benedikt Frey. Princeton: Princeton University Press, 2019. Pp. 480. $29.95, hardcover.|url=http://dx.doi.org/10.1017/s0022050719000639|journal=The Journal of Economic History|volume=79|issue=4|pages=1183–1189|doi=10.1017/s0022050719000639|s2cid=211324400|issn=0022-0507|access-date=2020-11-25|archive-date=2023-02-02|archive-url=https://web.archive.org/web/20230202181321/https://www.cambridge.org/core/journals/journal-of-economic-history/article/abs/technology-trap-capital-labor-and-power-in-the-age-of-automation-by-carl-benedikt-frey-princeton-princeton-university-press-2019-pp-480-2995-hardcover/F86C8E992A0EE1018ED110607A353A0D}}</ref> Los juegos de [[perfect knowledge|imperfect knowledge]] presentan nuevos desafíos para la IA en el área de la [[teoría de juegos]]; el hito más destacado en esta área fue alcanzado por la victoria de la IA de [[Libratus]] en el póquer en 2017.<ref>{{cite news|last1=Borowiec|first1=Tracey Lien, Steven|title=AlphaGo beats human Go champ in milestone for artificial intelligence|url=https://www.latimes.com/world/asia/la-fg-korea-alphago-20160312-story.html|access-date=7 May 2018|work=Los Angeles Times|date=2016|archive-date=13 May 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20180513234132/http://www.latimes.com/world/asia/la-fg-korea-alphago-20160312-story.html}}</ref><ref>{{cite journal|last1=Brown|first1=Noam|last2=Sandholm|first2=Tuomas|title=Superhuman AI for heads-up no-limit poker: Libratus beats top professionals|url=https://www.science.org/doi/10.1126/science.aao1733|access-date=7 May 2018|journal=Science|date=2018-01-26|volume=359 |issue=6374 |pages=418–424|language=en|doi=10.1126/science.aao1733|pmid=29249696 |bibcode=2018Sci...359..418B |s2cid=5003977 }}</ref> Los [[Deportes electrónicos]] continúan proporcionando puntos de referencia adicionales; [[Facebook]] AI, [[Deepmind]], y otros han participado en la popular franquicia de videojuegos ''[[StarCraft]]''.<ref>{{cite journal|last1=Ontanon|first1=Santiago|last2=Synnaeve|first2=Gabriel|last3=Uriarte|first3=Alberto|last4=Richoux|first4=Florian|last5=Churchill|first5=David|last6=Preuss|first6=Mike|title=A Survey of Real-Time Strategy Game AI Research and Competition in StarCraft|journal=IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games|date=December 2013|volume=5|issue=4|pages=293–311|doi=10.1109/TCIAIG.2013.2286295|s2cid=5014732}}</ref><ref>{{cite magazine|title=Facebook Quietly Enters StarCraft War for AI Bots, and Loses|url=https://www.wired.com/story/facebook-quietly-enters-starcraft-war-for-ai-bots-and-loses/|access-date=7 May 2018|magazine=WIRED|date=2017|archive-date=2023-02-02|archive-url=https://web.archive.org/web/20230202181319/https://www.wired.com/story/facebook-quietly-enters-starcraft-war-for-ai-bots-and-loses/}}</ref>

Las amplias categorías de resultados para una prueba de IA pueden ser las siguientes:
* '''óptimo''': no es posible hacerlo mejor (nota: algunos de estos logros fueron alcanzados por humanos)
* '''superhumano''': tiene un desempeño mejor que todos los humanos
* '''altamente humano''': tiene un desempeño mejor que la mayoría de los humanos
* '''parcialmente humano''': tiene un desempeño similar a la mayoría de los humanos
* '''subhumano''': tiene un desempeño inferior a la mayoría de los humanos

=== Óptimo ===


* [[Tres en raya]]
* [[Conecta 4]]: 1988
* [[Damas]] (también conocido como damas internacionales de 8x8): Resuelto débilmente (2007)<ref>{{Cita publicación | apellido1 = Schaeffer | nombre1 = J.| apellido2 = Burch | nombre2 = N.| apellido3 = Bjornsson | nombre3 = Y.| apellido4 = Kishimoto | nombre4 = A.| apellido5 = Muller | nombre5 = M.| apellido6 = Lake | nombre6 = R.| apellido7 = Lu | nombre7 = P.| apellido8 = Sutphen | nombre8 = S.| título = Damas resuelto| publicación = [[Science (revista)|Science]]| volumen = 317| número = 5844| páginas = 1518–1522| año = 2007| pmid = 17641166| s2cid = 10274228}}</ref>
* [[Cubo de Rubik]]: Mayormente resuelto (2010)<ref>{{cita web|url=http://www.cube20.org/|título=El número de Dios es 20}}</ref>
* [[Jugador de póquer de computadora|Póquer de límite heads-up]]: Óptimo estadísticamente en el sentido de que "una vida humana de juego no es suficiente para establecer con significancia estadística que la estrategia no es una solución exacta" (2015)<ref>{{Cita publicación | doi = 10.1126/science.1259433| título = El póquer de límite heads-up está resuelto| publicación = Science| volumen = 347| número = 6218| páginas = 145–9| año = 2015| apellido1 = Bowling| nombre1 = M.| apellido2 = Burch| nombre2 = N.| apellido3 = Johanson| nombre3 = M.| apellido4 = Tammelin| nombre4 = O.| pmid=25574016| bibcode = 2015Sci...347..145B| s2cid = 3796371}}</ref>

=== Super-humano ===
* [[Reversi|Othello]] (también conocido como reversi): c. 1997<ref name=":0" />
* [[Scrabble]]:<ref>{{cite magazine|title=En un gran avance de IA, el sistema de Google derrota en secreto al mejor jugador del antiguo juego de Go|url=https://www.wired.com/2016/01/in-a-huge-breakthrough-googles-ai-beats-a-top-player-at-the-game-of-go/|access-date=2017-12-28|magazine=WIRED|archive-date=2017-02-02|archive-url=https://web.archive.org/web/20170202211927/https://www.wired.com/2016/01/in-a-huge-breakthrough-googles-ai-beats-a-top-player-at-the-game-of-go/}}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Sheppard|first1=B.|title=Scrabble de calidad de campeonato mundial|journal=Inteligencia Artificial|volume=134|issue=1–2|pages=241–275|year=2002|doi=10.1016/S0004-3702(01)00166-7}}</ref> 2006<ref name="time top 10">{{cite magazine|last1=Webley|first1=Kayla|title=Top 10 Momentos de Hombre vs. Máquina|url=http://content.time.com/time/specials/packages/article/0,28804,2049187_2049195_2049083,00.html|access-date=2017-12-28|magazine=Time|date=2011-02-15|archive-date=2017-12-26|archive-url=https://web.archive.org/web/20171226005745/http://content.time.com/time/specials/packages/article/0,28804,2049187_2049195_2049083,00.html}}</ref>
* [[Backgammon]]: c. 1995–2002<ref>{{cite journal|last=Tesauro|first=Gerald|url=http://www.research.ibm.com/massive/tdl.html|title=Temporal difference learning y TD-Gammon|journal=Comunicaciones de la ACM|volume=38|issue=3|date=March 1995|pages=58–68|doi=10.1145/203330.203343|s2cid=8763243|access-date=2008-03-26|archive-date=2013-01-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20130111060444/http://www.research.ibm.com/massive/tdl.html}}</ref><ref>{{cite journal|last1=Tesauro|first1=Gerald|title=Programación de backgammon utilizando redes neuronales de autoaprendizaje|journal=Inteligencia Artificial|date=Enero 2002|volume=134|issue=1–2|pages=181–199|doi=10.1016/S0004-3702(01)00110-2|quote=... al menos otros dos programas de red neuronal también parecen ser capaces de jugar de forma sobrehumana}}</ref>
* [[Ajedrez]]: Supercomputadora (c. 1997); Computadora personal (c. 2006);<ref>{{Cite news|url=https://en.chessbase.com/post/kramnik-vs-deep-fritz-computer-wins-match-by-4-2|title=Kramnik vs Deep Fritz: La computadora gana el partido por 4:2|date=2006-12-05|work=Chess News|access-date=2018-07-15|language=en-US|archive-date=2018-11-25|archive-url=https://web.archive.org/web/20181125095823/https://en.chessbase.com/post/kramnik-vs-deep-fritz-computer-wins-match-by-4-2}}</ref> Teléfono móvil (c. 2009);<ref>{{Cite web|url=http://theweekinchess.com/html/twic771.html#13|title=La Semana en Ajedrez 771|website=theweekinchess.com|access-date=2018-07-15|archive-date=2018-11-15|archive-url=https://web.archive.org/web/20181115020103/http://theweekinchess.com/html/twic771.html#13}}</ref> Computadora derrota a humano + computadora (c. 2017)<ref>{{Cite web|url=http://www.infinitychess.com/Page/Public/Article/DefaultArticle.aspx?id=322|title=Zor Gana en un Emocionante Final Fotográfico|last=Nickel|first=Arno|date=May 2017|website=www.infinitychess.com|publisher=Innovative Solutions|access-date=2018-07-17|quote=... en tercer lugar el mejor centauro ...|archive-date=2018-08-17|archive-url=https://web.archive.org/web/20180817111551/http://infinitychess.com/Page/Public/Article/DefaultArticle.aspx?id=322}}</ref> 
* ''[[Jeopardy!]]'': [[Respuesta a preguntas]], aunque la máquina no utilizó [[reconocimiento de voz]] (2011)<ref>{{Cite news|last=Markoff|first=John|date=2011-02-16|title=La computadora gana en 'Jeopardy!': No es trivial|language=en-US|work=The New York Times|url=https://www.nytimes.com/2011/02/17/science/17jeopardy-watson.html|access-date=2023-02-22|issn=0362-4331}}</ref><ref name="contentpages">{{cite news|url=https://www.pcworld.com/article/219893/ibm_watson_vanquishes_human_jeopardy_foes.html|title=IBM Watson vence a los oponentes humanos en Jeopardy|last=Jackson|first=Joab|publisher=[[PC World (magazine)|PC World]]|agency=IDG News|access-date=2011-02-17|archive-date=2011-02-20|archive-url=https://web.archive.org/web/20110220020908/http://www.pcworld.com/article/219893/ibm_watson_vanquishes_human_jeopardy_foes.html}}</ref>
* [[Arimaa]]: 2015<ref>{{Cite web|url=http://arimaa.com/arimaa/challenge/|title=El Desafío de Arimaa|website=arimaa.com|access-date=2018-07-15|archive-date=2010-03-22|archive-url=https://web.archive.org/web/20100322201944/http://arimaa.com/arimaa/challenge/}}</ref><ref>{{cite news|last1=Roeder|first1=Oliver|title=Los Bots nos Vencieron. ¿Y ahora qué?|url=https://fivethirtyeight.com/features/the-bots-beat-us-now-what/|access-date=2017-12-28|work=FiveThirtyEight|date=2017-07-10|archive-date=2017-12-28|archive-url=https://web.archive.org/web/20171228171720/https://fivethirtyeight.com/features/the-bots-beat-us-now-what/}}</ref>
* [[Shogi]]: c. 2017<ref name=":1" />
* [[Go (juego de mesa)|Go]]: 2017<ref>{{Cite news|url=https://www.theverge.com/2017/5/25/15689462/alphago-ke-jie-game-2-result-google-deepmind-china|title=AlphaGo vence a Ke Jie nuevamente para cerrar una partida de tres partes|work=The Verge|access-date=2018-07-15|archive-date=2018-07-15|archive-url=https://web.archive.org/web/20180715181631/https://www.theverge.com/2017/5/25/15689462/alphago-ke-jie-game-2-result-google-deepmind-china}}</ref>
* Póquer heads-up sin límite: 2017<ref name=libratus>{{Cite journal|last1=Brown|first1=Noam|last2=Sandholm|first2=Tuomas|title=AI superhumana para póquer heads-up sin límite: Libratus vence a los mejores profesionales|journal=Science|volume=359|issue=6374|pages=418–424|year=2017|doi=10.1126/science.aao1733|pmid=29249696|bibcode=2018Sci...359..418B}}</ref>
* Póquer sin límite de seis jugadores: 2019<ref>{{cite journal|last1=Blair|first1=Alan|last2=Saffidine|first2=Abdallah|title=La IA supera a los humanos en póquer sin límite de seis jugadores|journal=Science|date=2019-08-30|volume=365|issue=6456|pages=864–865|doi=10.1126/science.aay7774|pmid=31467208|bibcode=2019Sci...365..864B|s2cid=201672421|url=https://www.science.org/doi/10.1126/science.aay7774|access-date=2022-06-30|archive-date=2022-07-18|archive-url=https://web.archive.org/web/20220718200144/https://www.science.org/doi/10.1126/science.aay7774}}</ref>
* ''[[Gran Turismo Sport]]'': 2022<ref>{{Cite news|url=https://www.theverge.com/2022/2/9/22925420/sony-ai-gran-turismo-driving-gt-sophy-nature-paper|title=El nuevo conductor de IA de Sony logra tiempos de vuelta récord en Gran Turismo Sport|work=The Verge|access-date=2023-06-23|archive-date=2023-06-23|archive-url=https://web.archive.org/web/20230623055622/https://www.theverge.com/2022/2/9/22925420/sony-ai-gran-turismo-driving-gt-sophy-nature-paper}}</ref>

=== Alto-humano ===
* [[Crucigramas]]: c. 2012<ref>Proverbio: El cruciverbalista probabilístico. Por Greg A. Keim, Noam Shazeer, Michael L. Littman, Sushant Agarwal, Catherine M. Cheves, Joseph Fitzgerald, Jason Grosland, Fan Jiang, Shannon Pollard y Karl Weinmeister. 1999. En Actas de la Decimosexta Conferencia Nacional sobre Inteligencia Artificial, 710-717. Menlo Park, Calif .: AAAI Press.</ref><ref>{{cite news|title='Dr. Fill' compite por la supremacía en la resolución de crucigramas, pero aún se queda corto|url=http://www.pri.org/stories/2014-09-24/dr-fill-vies-crossword-solving-supremacy-still-comes-short|first=Adam|last=Wernick|date=24 Sep 2014|publisher=Public Radio International|access-date=27 Dic 2017|quote=El primer año, el Dr. Fill quedó en el puesto 141 de unos 600 competidores. Lo hizo un poco mejor en el segundo año; el año pasado quedó en el puesto 65|archive-date=2017-12-28|archive-url=https://web.archive.org/web/20171228175445/https://www.pri.org/stories/2014-09-24/dr-fill-vies-crossword-solving-supremacy-still-comes-short}}</ref>
* ''[[Freeciv]]'': 2016<ref>{{cite news|title=El AI de Arago ahora puede vencer a algunos jugadores humanos en juegos complejos de estrategia cívica.|url=https://techcrunch.com/2016/12/06/aragos-ai-can-now-beat-some-human-players-at-complex-civ-strategy-games/|access-date=20 Jul 2022|work=TechCrunch|date=6 Dic 2016|archive-date=5 Jun 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220605151457/https://techcrunch.com/2016/12/06/aragos-ai-can-now-beat-some-human-players-at-complex-civ-strategy-games/}}</ref>
* ''[[Dota 2]]'': 2018<ref>{{cite news|title=Bots de AI entrenados durante 180 años al día para vencer a humanos en Dota 2.|url=https://www.theverge.com/2018/6/25/17492918/openai-dota-2-bot-ai-five-5v5-matches|access-date=17 Jul 2018|work=The Verge|date=25 Jun 2018|archive-date=25 Jun 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20180625183203/https://www.theverge.com/2018/6/25/17492918/openai-dota-2-bot-ai-five-5v5-matches}}</ref>
* [[Bridge (juego de cartas)|Bridge]]: Según una revisión de 2009, "los mejores programas están alcanzando el nivel de experto como jugadores de (bridge) cartas", excluyendo la subasta.<ref>Bethe, P. M. (2009). El estado del juego automático de bridge.</ref>
* ''[[StarCraft II: Wings of Liberty|StarCraft II]]'': 2019<ref>{{cite web|url=https://deepmind.com/blog/alphastar-mastering-the-real-time-strategy-game-starcraft-ii|title=AlphaStar: Dominando el juego de estrategia en tiempo real StarCraft II|access-date=2022-07-19|archive-date=2022-07-22|archive-url=https://web.archive.org/web/20220722140448/https://www.deepmind.com/blog/alphastar-mastering-the-real-time-strategy-game-starcraft-ii}}</ref>
* ''[[Mahjong]]'': 2019<ref>{{cite web|url=https://www.microsoft.com/en-us/research/project/suphx-mastering-mahjong-with-deep-reinforcement-learning/|title=Suphx: La mejor IA de Mahjong del mundo|website=[[Microsoft]]|access-date=2022-07-19|archive-date=2022-07-19|archive-url=https://web.archive.org/web/20220719233921/https://www.microsoft.com/en-us/research/project/suphx-mastering-mahjong-with-deep-reinforcement-learning/}}</ref>
* ''[[Stratego]]'': 2022<ref>{{cite news|title=Investigadores de IA de DeepMind presentan 'DeepNash', un agente autónomo entrenado con aprendizaje por refuerzo multiagente sin modelo que aprende a jugar al juego de Stratego a nivel experto.|url=https://www.marktechpost.com/2022/07/09/deepmind-ai-researchers-introduce-deepnash-an-autonomous-agent-trained-with-model-free-multiagent-reinforcement-learning-that-learns-to-play-the-game-of-stratego-at-expert-level/|access-date=19 de julio de 2022|work=MarkTechPost|date=9 de julio de 2022|archive-date=9 de julio de 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220709215709/https://www.marktechpost.com/2022/07/09/deepmind-ai-researchers-introduce-deepnash-an-autonomous-agent-trained-with-model-free-multiagent-reinforcement-learning-that-learns-to-play-the-game-of-stratego-at-expert-level/}}</ref>
* Diplomacia sin comunicación ''[[Diplomacy (juego de mesa)|Diplomacy]]'': 2022<ref>{{cite arXiv |eprint=2210.05492 |title=Mastering the Game of No-Press Diplomacy via Human-Regularized Reinforcement Learning and Planning |date= 11 de octubre de 2022 |class=cs.GT |last1=Bakhtin |first1=Anton |last2=Wu |first2=David |last3=Lerer |first3=Adam |last4=Gray |first4=Jonathan |last5=Jacob |first5=Athul |last6=Farina |first6=Gabriele |last7=Miller |first7=Alexander |last8=Brown |first8=Noam }}</ref>
* ''[[Hanabi (juego de cartas)|Hanabi]]'': 2022<ref>{{cite arXiv |eprint=2210.05125 |title=Human-AI Coordination via Human-Regularized Search and Learning |date= 11 de octubre de 2022 |class=cs.AI |last1=Hu |first1=Hengyuan |last2=Wu |first2=David |last3=Lerer |first3=Adam |last4=Foerster |first4=Jakob |last5=Brown |first5=Noam }}</ref>
* [[Procesamiento del lenguaje natural]]{{citation needed|date=Diciembre de 2022}}

=== Parcialmente humano ===
*[[Reconocimiento óptico de caracteres]] para [[OCR-A|ISO 1073-1:1976]] y caracteres especiales similares.{{citation needed|date=Enero de 2023}}
*[[Esquema de reconocimiento de objetos|Clasificación de imágenes]]<ref>{{cite web|url=https://venturebeat.com/2015/02/09/microsoft-researchers-say-their-newest-deep-learning-system-beats-humans-and-google/|title=Investigadores de Microsoft dicen que su nuevo sistema de aprendizaje profundo supera a los humanos y a Google - VentureBeat - Big Data - por Jordan Novet|work=VentureBeat|date=10 de febrero de 2015|access-date=8 de septiembre de 2017|archive-date=9 de agosto de 2017|archive-url=https://web.archive.org/web/20170809060105/https://venturebeat.com/2015/02/09/microsoft-researchers-say-their-newest-deep-learning-system-beats-humans-and-google/}}</ref>
*[[Reconocimiento de escritura a mano]]<ref>{{cite arXiv |eprint=1605.06065 |title=One-shot Learning with Memory-Augmented Neural Networks |at=p. 5, Tabla 1 |date=19 de mayo de 2016 |quote=4.2. Clasificación de Omniglot: "La red mostró una alta precisión de clasificación en la segunda presentación de una muestra de una clase dentro de un episodio (82.8%), alcanzando hasta un 94.9% de precisión en la quinta instancia y un 98.1% de precisión en la décima. |last1=Santoro |first1=Adam |last2=Bartunov |first2=Sergey |last3=Botvinick |first3=Matthew |last4=Wierstra |first4=Daan |last5=Lillicrap |first5=Timothy |class=cs.LG }}</ref>
* [[Sistema de reconocimiento facial|Reconocimiento facial]]<ref>{{cite web|url=https://neurosciencenews.com/man-machine-facial-recognition-120191/|title=Hombre contra máquina: ¿Quién gana cuando se trata de reconocimiento facial?|work=Neuroscience News|date=3 de diciembre de 2018|access-date=20 de julio de 2022|archive-date=20 de julio de 2022|archive-url=https://web.archive.org/web/20220720033355/https://neurosciencenews.com/man-machine-facial-recognition-120191/}}</ref>
* Respuesta a preguntas visuales<ref>{{cite arXiv |eprint=2111.08896 |title=Alcanzando la paridad humana en la respuesta a preguntas visuales |date=17 de noviembre de 2021 |class=cs.CL |last1=Yan |first1=Ming |last2=Xu |first2=Haiyang |last3=Li |first3=Chenliang |last4=Tian |first4=Junfeng |last5=Bi |first5=Bin |last6=Wang |first6=Wei |last7=Chen |first7=Weihua |last8=Xu |first8=Xianzhe |last9=Wang |first9=Fan |last10=Cao |first10=Zheng |last11=Zhang |first11=Zhicheng |last12=Zhang |first12=Qiyu |last13=Zhang |first13=Ji |last14=Huang |first14=Songfang |last15=Huang |first15=Fei |last16=Si |first16=Luo |last17=Jin |first17=Rong }}</ref>
* Banco de pruebas de lectura y comprensión en inglés SQuAD 2.0 (2019)<ref name="ai index 2021"/>
* Banco de pruebas de comprensión del idioma inglés SuperGLUE (2020)<ref name="ai index 2021">Zhang, D., Mishra, S., Brynjolfsson, E., Etchemendy, J., Ganguli, D., Grosz, B., ... & Perrault, R. (2021). Informe anual AI Index 2021. AI Index (Universidad de Stanford). Preimpresión arXiv arXiv:2103.06312.</ref>
* Algunos exámenes de ciencias escolares (2019)<ref>{{cite news |last1=Metz |first1=Cade |title=Un avance en la tecnología de IA: aprobar un examen de ciencias de octavo grado |url=https://www.nytimes.com/2019/09/04/technology/artificial-intelligence-aristo-passed-test.html |access-date=5 de enero de 2023 |work=The New York Times |date=4 de septiembre de 2019 |archive-date=5 de enero de 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230105051148/https://www.nytimes.com/2019/09/04/technology/artificial-intelligence-aristo-passed-test.html  }}</ref>
* Algunas tareas basadas en [[Matrices progresivas de Raven]]<ref name="how much intelligence 2020"/>
* Muchos juegos de Atari 2600 (2015)<ref>{{cite magazine |last1=McMillan |first1=Robert |title=La IA de Google ahora es lo suficientemente inteligente como para jugar a Atari como los profesionales |url=https://www.wired.com/2015/02/google-ai-plays-atari-like-pros/ |access-date=5 de enero de 2023 |magazine=Wired |date=2015 |archive-date=5 de enero de 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230105053006/https://www.wired.com/2015/02/google-ai-plays-atari-like-pros/  }}</ref>

=== Subhumano ===

* [[Reconocimiento óptico de caracteres]] para texto impreso (cercano al rendimiento humano para texto mecanografiado en alfabeto latino)
* [[Reconocimiento de objetos (visión por computadora)|Reconocimiento de objetos]]{{clarify|date=Diciembre de 2017}}
* Varios trabajos de robótica que pueden requerir avances en hardware de robots y en IA, incluyendo:
** Locomoción bípeda estable: los robots bípedos pueden caminar, pero son menos estables que los caminantes humanos (hasta 2017)<ref>{{cite news|title=Los robots con piernas se están preparando para caminar entre nosotros|url=https://www.theverge.com/2017/2/22/14635530/bipedal-legged-robots-mobility-advantages|access-date=28 de diciembre de 2017|work=The Verge|archive-date=28 de diciembre de 2017|archive-url=https://web.archive.org/web/20171228171515/https://www.theverge.com/2017/2/22/14635530/bipedal-legged-robots-mobility-advantages}}</ref>
** [[Fútbol de robots|Fútbol humanoide]]<ref>{{cite news|last1=Hurst|first1=Nathan|title=Por qué importan los robots graciosos, que se caen y juegan fútbol|url=https://www.smithsonianmag.com/innovation/why-funny-falling-soccer-playing-robots-matter-180964260/|access-date=28 de diciembre de 2017|work=Smithsonian|language=en|archive-date=28 de diciembre de 2017|archive-url=https://web.archive.org/web/20171228171803/https://www.smithsonianmag.com/innovation/why-funny-falling-soccer-playing-robots-matter-180964260/}}</ref>
* [[Reconocimiento de voz]]: "casi igual al rendimiento humano" (2017)<ref>{{cite news|title=El negocio de la inteligencia artificial|url=https://hbr.org/cover-story/2017/07/the-business-of-artificial-intelligence|access-date=28 de diciembre de 2017|work=Harvard Business Review|date=18 de julio de 2017|language=en|archive-date=29 de diciembre de 2017|archive-url=https://web.archive.org/web/20171229064652/https://hbr.org/cover-story/2017/07/the-business-of-artificial-intelligence}}</ref>
* [[Inteligencia artificial explicable|Explicabilidad]]. Los sistemas médicos actuales pueden diagnosticar ciertas condiciones médicas correctamente, pero no pueden explicar a los usuarios por qué hicieron el diagnóstico.<ref>Brynjolfsson, E., & Mitchell, T. (2017). ¿Qué puede hacer el aprendizaje automático? Implicaciones para la fuerza laboral. Ciencia, 358(6370), 1530-1534.</ref>
* Muchas pruebas de inteligencia fluida (2020)<ref name="how much intelligence 2020"/>
* Problemas de cognición visual Bongard, como el banco de pruebas Bongard-LOGO (2020)<ref name="how much intelligence 2020">{{cite journal |last1=van der Maas |first1=Han L.J. |last2=Snoek |first2=Lukas |last3=Stevenson |first3=Claire E. |title=¿Cuánta inteligencia hay en la inteligencia artificial? Una actualización en 2020 |journal=Intelligence |date=julio de 2021 |volume=87 |pages=101548 |doi=10.1016/j.intell.2021.101548|s2cid=236236331 }}</ref><ref>Nie, W., Yu, Z., Mao, L., Patel, A. B., Zhu, Y., & Anandkumar, A. (2020). Bongard-logo: A new benchmark for human-level concept learning and reasoning. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 16468-16480.</ref>
* Referentes al sentido común visual (Visual Commonsense Reasoning, VCR) (hasta 2020)<ref name="ai index 2021"/>
* Predicción del mercado de valores: recolección y procesamiento de datos financieros utilizando algoritmos de aprendizaje automático
* El videojuego ''[[Angry Birds]]'', hasta 2020<ref>{{cite journal |last1=Stephenson |first1=Matthew |last2=Renz |first2=Jochen |last3=Ge |first3=Xiaoyu |title=La complejidad computacional de Angry Birds |journal=Artificial Intelligence |date=marzo de 2020 |volume=280 |pages=103232 |doi=10.1016/j.artint.2019.103232 |arxiv=1812.07793 |s2cid=56475869 |quote=A pesar de los numerosos intentos realizados en los últimos cinco años, el problema sigue sin resolverse en gran medida, y los enfoques de IA están lejos del rendimiento a nivel humano.}}</ref>
* Varios trabajos que son difíciles de resolver sin conocimiento contextual, incluyendo:
**[[Traducción automática|Traducción]]
** [[Desambiguación del sentido de las palabras]]

== Pruebas propuestas de inteligencia artificial ==

En su famosa [[Prueba de Turing]], Alan Turing eligió el lenguaje, [[Lenguaje animal#Aspectos del lenguaje humano|la característica definitoria de los seres humanos]], como base.<ref>{{Cita libro |apellido1=Turing |nombre1=Alan |título=Computing Machinery and Intelligence |año=1950 |editorial=Hutchinson & Co |ubicación=Londres |idioma=en}}</ref> La Prueba de Turing ahora se considera demasiado explotable para ser un indicador significativo.<ref>{{Cita publicación|apellido1=Schoenick|nombre1=Carissa|apellido2=Clark|nombre2=Peter|apellido3=Tafjord|nombre3=Oyvind|apellido4=Turney|nombre4=Peter|apellido5=Etzioni|nombre5=Oren|fecha=23 de agosto de 2017|título=Moving beyond the Turing Test with the Allen AI Science Challenge|publicación=Communications of the ACM|volumen=60|número=9|páginas=60–64|urlarchivo=https://arxiv.org/abs/1604.04315|fechaarchivo=22 de abril de 2023|url=10.1145/3122814|s2cid=6383047}}</ref>

La [[Prueba de Feigenbaum]], propuesta por el inventor de los [[sistema experto|sistemas expertos]], evalúa el conocimiento y la experiencia de una máquina en un tema específico.<ref>{{Cita publicación|apellido=Feigenbaum|nombre=Edward A.|fecha=2003|título=Some challenges and grand challenges for computational intelligence|publicación=Journal of the ACM|volumen=50|número=1|páginas=32–40|doi=10.1145/602382.602400|s2cid=15379263}}</ref> Un artículo de [[Jim Gray (informático)|Jim Gray]] de [[Microsoft]] en 2003 sugirió extender la Prueba de Turing a la comprensión del [[Reconocimiento de voz|discurso]], el [[Síntesis de voz|habla]] y el [[reconocimiento de objetos]] y el comportamiento.<ref>{{Cita publicación|apellido=Gray|nombre=Jim |año=2003|título=What Next? A Dozen Information-Technology Research Goals|publicación=Journal of the ACM|volumen=50|número=1|páginas=41–57|urlarchivo=https://arxiv.org/abs/cs/9911005|fechaarchivo=23 de abril de 2023|doi=10.1145/602382.602401|s2cid=10336312 }}</ref>

Las pruebas de "inteligencia universal" propuestas buscan comparar el rendimiento de máquinas, humanos e incluso animales no humanos en conjuntos de problemas lo más genéricos posible. En un extremo, el conjunto de pruebas puede contener todos los problemas posibles, ponderados por la [[Complejidad de Kolmogorov]]; sin embargo, estos conjuntos de problemas tienden a estar dominados por ejercicios de coincidencia de patrones empobrecidos donde una IA ajustada puede superar fácilmente los niveles de rendimiento humano.<ref>{{Cita publicación|apellido1=Hernandez-Orallo|nombre1=Jose|año=2000|título=Beyond the Turing Test|publicación=Journal of Logic, Language and Information|volumen=9|número=4|páginas=447–466|doi=10.1023/A:1008367325700|s2cid=14481982}}</ref><ref>{{Citar web |apellido1=Kuang-Cheng |nombre1=Andy Wang |fecha=2023 |título=International licensing under an endogenous tariff in vertically-related markets |url=https://ingestai.io/ |fechaacceso=23 de abril de 2023 |publicación=Journal of Economics |idioma=en}}</ref><ref>{{Cita publicación|apellido1=Dowe|nombre1=D. L.|apellido2=Hajek|nombre2=A. R.|año=1997|título=A computational extension to the Turing Test|url=http://www.csse.monash.edu.au/publications/1997/tr-cs97-322-abs.html|publicación=Proceedings of the 4th Conference of the Australasian Cognitive Science Society|fechaarchivo=28 de junio de 2011|urlarchivo=https://web.archive.org/web/20110628194905/http://www.csse.monash.edu.au/publications/1997/tr-cs97-322-abs.html}}</ref><ref>{{Cita publicación|apellido1=Hernandez-Orallo|nombre1=J.|apellido2=Dowe|nombre2=D. L.|año=2010|título=Measuring Universal Intelligence: Towards an Anytime Intelligence Test|publicación=Artificial Intelligence|volumen=174|número=18|páginas=1508–1539|citeseerx=10.1.1.295.9079}}</ref><ref>{{Cita publicación|apellido1=Hernández-Orallo|nombre1=José|apellido2=Dowe|nombre2=David L.|apellido3=Hernández-Lloreda|nombre3=M.Victoria|fecha=marzo de 2014|título=Universal psychometrics: Measuring cognitive abilities in the machine kingdom|publicación=Cognitive Systems Research|volumen=27|páginas=50–74|doi=10.1016/j.cogsys.2013.06.001|hdl-access=free|hdl=10251/50244|s2cid=26440282}}</ref>

== Exámenes ==
Según [[OpenAI]], en 2023 [[ChatGPT]] [[GPT-4]] obtuvo un puntaje en el percentil 90 en el [[Uniform Bar Exam]] (Examen Uniforme de Abogacía). En los exámenes [[SAT]], GPT-4 obtuvo un puntaje en el percentil 89 en matemáticas y en el percentil 93 en Lectura y Escritura. En los exámenes [[GRE]], obtuvo un puntaje en el percentil 54 en la prueba de escritura, en el percentil 88 en la sección cuantitativa y en el percentil 99 en la sección verbal. Obtuvó un puntaje en el percentil 99 al 100 en el examen semifinal de la [[USA Biology Olympiad]] en 2020. Obtuvo una calificación perfecta de "5" en varios exámenes de nivel avanzado (AP).<ref name="insider">{{cite news |last1=Varanasi |first1=Lakshmi |title=Los modelos de IA como ChatGPT y GPT-4 están destacando en exámenes desde el examen de abogacía hasta Biología AP. Aquí hay una lista de los difíciles exámenes que ambas versiones de IA han aprobado. |url=https://www.businessinsider.com/list-here-are-the-exams-chatgpt-has-passed-so-far-2023-1 |access-date=22 de junio de 2023 |work=Business Insider |date=marzo de 2023}}</ref>

Investigadores independientes encontraron en 2023 que ChatGPT [[GPT-3.5]] "se desempeñó en o cerca del umbral de aprobación" en las tres partes del [[United States Medical Licensing Examination]] (Examen de Licencia Médica de los Estados Unidos). GPT-3.5 también fue evaluado para obtener una calificación baja, pero aprobatoria, en los exámenes de cuatro cursos de derecho en la [[University of Minnesota]] (Universidad de Minnesota).<ref name="insider"/> GPT-4 aprobó un examen estilo "board" de radiología basado en texto.<ref>{{cite news |last1=Rudy |first1=Melissa |title=La última versión de ChatGPT aprueba el examen estilo "board" de radiología, resalta el "potencial en crecimiento" de la IA, según un estudio |url=https://www.foxnews.com/health/latest-version-chatgpt-passes-radiology-board-style-exam-highlights-ai-growing-potential-study-finds |access-date=22 de junio de 2023 |work=Fox News |date=24 de mayo de 2023}}</ref><ref>{{cite journal |last1=Bhayana |first1=Rajesh |last2=Bleakney |first2=Robert R. |last3=Krishna |first3=Satheesh |title=GPT-4 in Radiology: Improvements in Advanced Reasoning |journal=Radiology |date=1 de junio de 2023 |volume=307 |issue=5 |doi=10.1148/radiol.230987 |url=https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.230987}}</ref>

== Competencias ==
{{Main|Competencias y premios en inteligencia artificial}}
Muchas competencias y premios, como el [[ImageNet|Desafío ImageNet]], fomentan la investigación en inteligencia artificial. Las áreas más comunes de competencia incluyen la inteligencia general de máquinas, el comportamiento conversacional, la minería de datos, los coches robóticos y el fútbol de robots, así como los juegos convencionales.<ref>{{Cite web|title=ILSVRC2017|url=http://image-net.org/challenges/LSVRC/2017/|access-date=6 de noviembre de 2018|website=image-net.org|language=en|archive-date=2 de noviembre de 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20181102131747/http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2017/}}</ref>

== Predicciones pasadas y actuales ==
Una encuesta de expertos alrededor de 2016, realizada por [[Katja Grace]] del [[Future of Humanity Institute]] y colaboradores, dio estimaciones medias de 3 años para el campeonato de ''[[Angry Birds]]'', 4 años para la Serie Mundial de Póquer y 6 años para ''StarCraft''. En tareas más subjetivas, la encuesta dio 6 años para doblar la ropa al igual que un trabajador humano promedio, de 7 a 10 años para responder expertamente preguntas "fácilmente Googleables", 8 años para la transcripción de discurso promedio, 9 años para la banca telefónica promedio y 11 años para la composición experta de canciones, pero más de 30 años para escribir un superventas del ''New York Times'' o ganar la Competencia Matemática William Lowell Putnam.<ref name=bbc/><ref name=ns/><ref name=grace/>

=== Ajedrez ===
[[File:Deep Blue.jpg|thumb|right|Deep Blue en el Museo de Historia de la Computación]]
Una inteligencia artificial derrotó a un [[gran maestro (ajedrez)|gran maestro]] en una partida de torneo reglamentaria por primera vez en 1988; rebautizada como [[Deep Blue (computadora)|Deep Blue]], venció al campeón humano reinante del mundo del ajedrez en 1997 (ver [[Deep Blue versus Garri Kasparov]]).<ref>{{cite news|last1=McClain|first1=Dylan Loeb|title=Bent Larsen, Chess Grandmaster, Dies at 75|url=https://www.nytimes.com/2010/09/11/world/americas/11larsen.html|access-date=31 de enero de 2018|work=The New York Times|date=11 de septiembre de 2010|archive-date=25 de marzo de 2014|archive-url=https://archive.today/20140325101752/http://www.nytimes.com/2010/09/11/world/americas/11larsen.html}}</ref>

{| class="wikitable"
|+ style="text-align: left;" | Estimaciones de cuándo las computadoras superarían a los humanos en el ajedrez
|-
! scope="col" | Año de la predicción !! scope="col" | Año predicho !! scope="col" | Número de años !! scope="col" | Predictor !! scope="col" | Fuente contemporánea
|-
! scope="row" | 1957
| 1967 o antes || 10 o menos || [[Herbert A. Simon]], economista<ref>{{cite news|title=The Business of Artificial Intelligence|url=https://hbr.org/cover-story/2017/07/the-business-of-artificial-intelligence|access-date=31 de enero de 2018|work=Harvard Business Review|date=18 de julio de 2017|language=en|archive-date=18 de enero de 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20180118021138/https://hbr.org/cover-story/2017/07/the-business-of-artificial-intelligence}}</ref> ||
|-
! scope="row" | 1990
| 2000 o antes || 10 o menos || [[Ray Kurzweil]], futurista || ''[[Age of Intelligent Machines]]''<ref>{{cite news|title=4 Crazy Predictions About the Future of Art|url=https://www.inc.com/kevin-j-ryan/ray-kurzweil-future-of-storytelling-sxsw-2017.html|access-date=31 de enero de 2018|work=Inc.com|date=2017|language=en|archive-date=12 de septiembre de 2017|archive-url=https://web.archive.org/web/20170912004046/https://www.inc.com/kevin-j-ryan/ray-kurzweil-future-of-storytelling-sxsw-2017.html}}</ref>
|-
|}

=== Go ===
[[AlphaGo]] derrotó a un campeón europeo de Go en octubre de 2015 y a [[Lee Sedol]] en marzo de 2016, uno de los mejores jugadores del mundo (ver [[AlphaGo versus Lee Sedol]]). Según [[Scientific American]] y otras fuentes, la mayoría de los observadores esperaban que el rendimiento sobrehumano de la computadora en Go estuviera al menos a una década de distancia.<ref>{{cite news|last1=Koch|first1=Christof|title=How the Computer Beat the Go Master|url=https://www.scientificamerican.com/article/how-the-computer-beat-the-go-master/|access-date=31 de enero de 2018|work=Scientific American|date=2016|language=en|archive-date=6 de septiembre de 2017|archive-url=https://web.archive.org/web/20170906224946/https://www.scientificamerican.com/article/how-the-computer-beat-the-go-master/}}</ref><ref>{{cite news|title='I'm in shock!' How an AI beat the world's best human at Go|url=https://www.newscientist.com/article/2079871-im-in-shock-how-an-ai-beat-the-worlds-best-human-at-go/|access-date=31 de enero de 2018|work=New Scientist|date=2016|archive-date=13 de mayo de 2016|archive-url=https://web.archive.org/web/20160513193612/https://www.newscientist.com/article/2079871-im-in-shock-how-an-ai-beat-the-worlds-best-human-at-go/}}</ref><ref>{{cite news|last1=Moyer|first1=Christopher|title=How Google's AlphaGo Beat a Go World Champion|url=https://www.theatlantic.com/technology/archive/2016/03/the-invisible-opponent/475611/|access-date=31 de enero de 2018|work=The Atlantic|date=2016|archive-date=31 de enero de 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20180131200838/https://www.theatlantic.com/technology/archive/2016/03/the-invisible-opponent/475611/}}</ref>

{| class="wikitable"
|+ style="text-align: left;" | Estimaciones de cuándo las computadoras superarían a los humanos en Go
|-
! scope="col" | Año de la predicción !! scope="col" | Año predicho !! scope="col" | Número de años !! scope="col" | Predictor !! scope="col" | Afiliación !! scope="col" | Fuente contemporánea
|-
! scope="row" | 1997
| 2100 o más tarde || 103 o más || Piet Hutt, físico y aficionado al Go || [[Instituto de Estudios Avanzados]] || ''[[New York Times]]''<ref>{{cite news|last1=Johnson|first1=George|title=To Test a Powerful Computer, Play an Ancient Game|url=https://www.nytimes.com/1997/07/29/science/to-test-a-powerful-computer-play-an-ancient-game.html?pagewanted=all|access-date=31 de enero de 2018|work=The New York Times|date=29 de julio de 1997|archive-date=31 de enero de 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20180131140930/http://www.nytimes.com/1997/07/29/science/to-test-a-powerful-computer-play-an-ancient-game.html?pagewanted=all}}</ref><ref>{{cite news|last1=Johnson|first1=George|title=To Beat Go Champion, Google's Program Needed a Human Army|url=https://www.nytimes.com/2016/04/05/science/google-alphago-artificial-intelligence.html|access-date=31 de enero de 2018|work=The New York Times|date=4 de abril de 2016|archive-date=31 de enero de 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20180131200740/https://www.nytimes.com/2016/04/05/science/google-alphago-artificial-intelligence.html}}</ref>
|-
! scope="row" | 2007
| 2017 o antes || 10 o menos || [[Feng-Hsiung Hsu]], líder de [[Deep Blue (ordenador de ajedrez)|Deep Blue]] || Microsoft Research Asia || ''[[IEEE Spectrum]]''<ref>{{cite news|title=Cracking GO|url=https://spectrum.ieee.org/computing/software/cracking-go|access-date=31 de enero de 2018|work=IEEE Spectrum: Technology, Engineering, and Science News|date=2007|language=en|archive-date=31 de enero de 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20180131202330/https://spectrum.ieee.org/computing/software/cracking-go}}</ref><ref name="wired go"/>
|-
! scope="row" | 2014
| 2024 || 10 || [[Rémi Coulom]], programador de Go para computadora || [[CrazyStone]] || [[Wired (revista)|''Wired'']]<ref name="wired go">{{cite magazine|title=The Mystery of Go, the Ancient Game That Computers Still Can't Win|url=https://www.wired.com/2014/05/the-world-of-computer-go/|access-date=31 de enero de 2018|magazine=WIRED|date=2014|archive-date=31 de enero de 2016|archive-url=https://web.archive.org/web/20160131132350/http://www.wired.com/2014/05/the-world-of-computer-go/}}</ref><ref>{{cite journal|last1=Gibney|first1=Elizabeth|title=Google AI algorithm masters ancient game of Go|url=https://www.nature.com/news/google-ai-algorithm-masters-ancient-game-of-go-1.19234|access-date=31 de enero de 2018|journal=Nature|date=28 de enero de 2016|volume=529|issue=7587|pages=445–446|language=en|doi=10.1038/529445a|pmid=26819021 |bibcode=2016Natur.529..445G|s2cid=4460235 |archive-date=2 de mayo de 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190502200837/http://www.nature.com/news/google-ai-algorithm-masters-ancient-game-of-go-1.19234}}</ref>
|-
|}

=== Inteligencia Artificial General a nivel humano (AGI) ===
El pionero de la IA y economista [[Herbert A. Simon]] predijo erróneamente en 1965: "Las máquinas serán capaces, en veinte años, de hacer cualquier trabajo que un hombre pueda hacer". Del mismo modo, en 1970 [[Marvin Minsky]] escribió que "Dentro de una generación... el problema de crear inteligencia artificial se resolverá sustancialmente".<ref name=superintelligence>{{cite book|last1=Bostrom|first1=Nick|title=Superintelligence|url=https://archive.org/details/superintelligenc00unse|date=2013|publisher=Oxford University Press|location=Oxford|isbn=978-0199678112|language=en}}</ref>

Cuatro encuestas realizadas en 2012 y 2013 sugirieron que la estimación mediana entre los expertos para la llegada de AGI fue de 2040 a 2050, dependiendo de la encuesta.<ref name=newyorker>{{cite magazine|last1=Khatchadourian|first1=Raffi|title=The Doomsday Invention|url=https://www.newyorker.com/magazine/2015/11/23/doomsday-invention-artificial-intelligence-nick-bostrom|access-date=2018-01-31|magazine=The New Yorker|date=2015-11-16|archive-date=2019-04-29|archive-url=https://web.archive.org/web/20190429183807/https://www.newyorker.com/magazine/2015/11/23/doomsday-invention-artificial-intelligence-nick-bostrom}}</ref><ref>Müller, V. C., & Bostrom, N. (2016). Future progress in artificial intelligence: A survey of expert opinion. In Fundamental issues of artificial intelligence (pp. 555-572). Springer, Cham.</ref>

La encuesta Grace alrededor de 2016 encontró resultados variados dependiendo de cómo se formuló la pregunta. Los encuestados que se les pidió estimar "cuándo las máquinas sin ayuda pueden llevar a cabo cada tarea mejor y más barato que los trabajadores humanos" dieron una respuesta mediana agregada de 45 años y un 10% de probabilidad de que ocurriera dentro de 9 años. Otros encuestados que se les pidió estimar "cuándo todas las ocupaciones son completamente automatizables. Es decir, cuándo para cualquier ocupación, se podrían construir máquinas para llevar a cabo la tarea mejor y más barato que los trabajadores humanos" estimaron una mediana de 122 años y una probabilidad del 10% en 20 años. La respuesta mediana para cuándo "los investigadores de IA" podrían ser completamente automatizados fue de alrededor de 90 años. No se encontró ningún vínculo entre la antigüedad y el optimismo, pero los investigadores asiáticos fueron mucho más optimistas que los investigadores norteamericanos en promedio; los asiáticos predijeron 30 años en promedio para "realizar cada tarea", en comparación con los 74 años predichos por los norteamericanos.<ref name=bbc>{{cite news|last1=Gray|first1=Richard|title=How long will it take for your job to be automated?|url=http://www.bbc.com/capital/story/20170619-how-long-will-it-take-for-your-job-to-be-automated|access-date=2018-01-31|work=BBC|date=2018|language=en|archive-date=2018-01-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20180111134529/http://www.bbc.com/capital/story/20170619-how-long-will-it-take-for-your-job-to-be-automated}}</ref><ref name=ns>{{cite news|title=AI will be able to beat us at everything by 2060, say experts|url=https://www.newscientist.com/article/2133188-ai-will-be-able-to-beat-us-at-everything-by-2060-say-experts/|access-date=2018-01-31|work=New Scientist|date=2018|archive-date=2018-01-31|archive-url=https://web.archive.org/web/20180131202306/https://www.newscientist.com/article/2133188-ai-will-be-able-to-beat-us-at-everything-by-2060-say-experts/}}</ref><ref name=grace>Grace, K., Salvatier, J., Dafoe, A., Zhang, B., & Evans, O. (2017). When will AI exceed human performance? Evidence from AI experts. arXiv preprint arXiv:1705.08807.</ref>

{| class="wikitable"
|+ style="text-align: left;" | Estimaciones de cuándo llegará AGI
|-
! scope="col" | Año de la predicción !! scope="col" | Año predicho !! scope="col" | Número de años !! scope="col" | Predictor !! scope="col" | Fuente contemporánea
|-
! scope="row" | 1965
| 1985 o antes || 20 o menos || Herbert A. Simon || ''The shape of automation for men and management''<ref name=superintelligence/><ref>Muehlhauser, L., & Salamon, A. (2012). Intelligence explosion: Evidence and import. In Singularity Hypotheses (pp. 15-42). Springer, Berlin, Heidelberg.</ref>
|-
! scope="row" | 1993
| 2023 o antes || 30 o menos || [[Vernor Vinge]], escritor de ciencia ficción || "The Coming Technological Singularity"<ref>{{cite news|last1=Tierney|first1=John|title=Vernor Vinge's View of the Future - Is Technology That Outthinks Us a Partner or a Master ?|url=https://www.nytimes.com/2008/08/26/science/26tier.html|access-date=2018-01-31|work=The New York Times|date=2008-08-25|archive-date=2017-12-24|archive-url=https://web.archive.org/web/20171224122936/http://www.nytimes.com/2008/08/26/science/26tier.html}}</ref>
|-
! scope="row" | 1995
| 2040 o antes || 45 o menos || [[Hans Moravec]], investigador en robótica || ''Wired''<ref>{{cite magazine|title=Superhumanism|url=https://www.wired.com/1995/10/moravec/|access-date=2018-01-31|magazine=WIRED|date=1995|archive-date=2017-09-02|archive-url=https://web.archive.org/web/20170902005717/https://www.wired.com/1995/10/moravec/}}</ref>
|-
! scope="row" | 2008
| Nunca / Futuro lejano<ref group=note>''IEEE Spectrum'' atribuye a Moore tanto "Nunca" como "No creo que este tipo de cosas vaya a suceder, al menos durante mucho tiempo"</ref> || || [[Gordon E. Moore]], inventor de [[Ley de Moore]] || IEEE Spectrum<ref>{{cite news|title=Tech Luminaries Address Singularity|url=https://spectrum.ieee.org/computing/hardware/tech-luminaries-address-singularity|access-date=2018-01-31|work=IEEE Spectrum: Technology, Engineering, and Science News|date=2008|language=en|archive-date=2019-04-30|archive-url=https://web.archive.org/web/20190430150019/https://spectrum.ieee.org/computing/hardware/tech-luminaries-address-singularity}}</ref>
|-
! scope="row" | 2017
| 2029 || 12 || Ray Kurzweil || Entrevista<ref>{{cite news|last1=Molloy|first1=Mark|title=Expert predicts date when 'sexier and funnier' humans will merge with AI machines|url=https://www.telegraph.co.uk/technology/2017/03/17/expert-predicts-date-sexier-funnier-humans-will-merge-ai-machines/|access-date=2018-01-31|work=The Telegraph|date=2017-03-17|archive-date=2018-01-31|archive-url=https://web.archive.org/web/20180131225240/http://www.telegraph.co.uk/technology/2017/03/17/expert-predicts-date-sexier-funnier-humans-will-merge-ai-machines/}}</ref>
|-
|}

== Véase también ==

*[[Aplicaciones de la inteligencia artificial]]
*[[Lista de proyectos de inteligencia artificial]]
*[[Lista de tecnologías emergentes]]

== Referencias ==
{{Reflist|30em}}

== Notas ==
{{Reflist|group=note}}


== Enlaces externos ==
{{Traducido ref|en|Progress in artificial intelligence}}
[[Categoría:Inteligencia artificial]]
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