Dos definiciones de inteligencia artificial ...separadas por 60 años

La inteligencia artificial está de moda. Aparece en todos los análisis de tendencias tecnológicas y en innumerables charlas, artículos y blogs.
Pero ¿qué es realmente la inteligencia artificial?
Históricamente este término ha servido de paraguas para una serie de tecnologías, bastante diferentes entre sí, tecnologías que además han evolucionado, unas con más éxito que otras. Además, el término inteligencia artificial tiende a mezclarse hoy día con otras palabras y conceptos próximos o no tanto como machine learning, deep learning e, incluso, Big Data.
¿Qué es, entonces, la inteligencia artifical?
Intentando aclarar el concepto, Jerry Kaplan, en su libro  'Artificial Intelligence. What everyone neeeds to know', nos ofrece dos definiciones.
La primera es histórica, es la que en 1955 ofrecía John McCarthy quien decía:

making a machine behave in ways that would be called intelligent if a human were so behaving.

John McCarthy

Esta definición, con la que Kaplan está poco de acuerdo, pone a la inteligencia artificial en un claro paralelismo o imitación de la inteligencia humana y es la idea que dominaba los primeros tiempos de la disciplina y la que inunda todavía hoy día el imaginario popular.
Sin embargo, Kaplan piensa que, aunque la inteligencia humana ha servido de inspiración y metáfora, realmente la inteligencia artificial es algo diferente. Su definición, menos aspiracional y algo más técnica y práctica es la siguiente:

The essence of AI - indeed, the essence of intelligence- is the ability to make appropiate generalizations in a timely fashion based on limited data.

En esta definición, lo nuclear es esa capacidad de generalización, pero con dos matices importantes, que debe producirse en tiempos cortos y con datos limitados. Esto diferencia a la inteligencia artificial de otras tecnologías como pueden ser la propia estadística e, incluso, los algoritmos de fuerza bruta que, externamente, y más con la capacidad computacional actual, pueden producir resultados que parecen denotar inteligencia pero que, en el fondo, son plenamente deterministas y explicables.
No creo que se agote el debate sobre el significado del término. Es más, el propio hecho de que esté tan de moda, creo que favorece que se genere la confusión y el uso incorrecto y poco riguroso.
En ese sentido, el intento de Kaplan de dar una definición realista y rigurosa de una disciplina tan escurridiza y sometida al mito, es muy de agradecer.