Tipos de inteligencia artificial
Vamos a proponer varias clasificaciones según dos criterios: sus capacidades y sus funcionalidades. También comentaremos la técnicas más aplicadas hoy en día.
TIPOS DE IA SEGÚN SUS CAPACIDADES
DÉBIL, FUERTE Y SUPERINTELIGENCIA
La clasificación comprende a la inteligencia artificial estrecha o débil diseñada para realizar una tarea específica o un conjunto limitado de tareas. Otro tipo es la inteligencia artificial fuerte o general que es capaz de realizar tareas al nivel de un humano, incluyendo aprender, entender y tomar decisiones. Por último la inteligencia artificial superinteligente supera la capacidad humana en procesamiento de datos, memoria y toma de decisiones.
PARA SABER MÁS
Débil
Es un sistema de IA diseñado para realizar una tarea específica o un conjunto limitado de tareas.
Características:
- Especialización. La IA débil está diseñada para ser experta en una sola área o para realizar tareas muy específicas, como reconocimiento de voz, análisis de imágenes o búsqueda en internet.
- Sin consciencia. No posee consciencia ni comprensión real del mundo que la rodea. No puede replicar la inteligencia humana en su totalidad.
- Dependencia de datos: Funciona basándose en algoritmos que aprenden de grandes cantidades de datos específicos.
Algunos ejemplos comunes son: Siri de Apple, Alexa de Amazon y los asistentes de Google. Otros ejemplos son los sistemas de recomendación de productos en sitios web y los programas de juego como los que juegan ajedrez.
General
Es capaz de realizar tareas al nivel de un humano, incluyendo aprender, entender y tomar decisiones.
Características:
- Meta-aprendizaje. Capaz de aprender a aprender.
- Flexibilidad cognitiva. Puede realizar cualquier tarea intelectual que un humano pueda hacer.
- Autonomía. Opera de manera independiente sin la necesidad de ser programada para cada tarea nueva.
- Entendimiento contextual. Entiende el contexto o el significado detrás de las tareas que realiza, similar a la comprensión humana.
- Capacidad de aprendizaje. Puede aprender de experiencias pasadas y aplicar ese conocimiento a situaciones completamente nuevas y no programadas previamente.
Aún no es una realidad y permanece en el ámbito de la investigación. Su desarrollo potencial podría transformar una variedad de campos: la medicina, la economía, y la gestión de recursos.
Superinteligente
La inteligencia artificial superinteligente supera la capacidad humana en procesamiento de datos, memoria y toma de decisiones.
Actualmente no hay ejemplos reales y no sabemos cuándo nos superarán de verdad.
Tipos de IA basadas en funcionalidades
| TIPO | Máquina reactiva | Memoria limitada | Teoría de la mente | IA Autoconsciente |
| Descripción | El más básico. | Puede retener información temporalmente para tomar decisiones. | Está en desarrollo y se refiere a la capacidad de entender y reaccionar a las emociones humanas. | Hipotética y se refiere a máquinas que son conscientes de su existencia. |
| Capacidades | No tiene memoria ni capacidad de aprendizaje. | Aprende de experiencias reciente para mejorar el rendimiento a corto plazo. | Aún teórica. Promete una interacción más humana y sensible con los usuarios. | Puede tener intenciones propias y operar de forma independiente. |
| Ejemplos | Sistemas de recomendación de productos y chatbots de atención al cliente. | Anuncios dinámicos y personalización del contenido del sitio web. | Asistentes digitales empáticos (en el futuro). | Campañas gestionadas por IA (en el futuro). |
Técnicas de inteligencia artificial más aplicadas hoy en día
Machine Learning o aprendizaje automático
Se basa en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos e identificar patrones para tomar decisiones con mínima intervención humana. Utiliza algoritmos que adquieren grandes cantidades de datos y los procesa para hacer predicciones o tomar decisiones.
Son ejemplos las recomendaciones de Netflix o de Youtube.
Deep learning
Es un subtipo del machine learning que se inspira en estructuras y funciones del cerebro humano. Usa redes neuronales artificiales para aprender de grandes cantidades de datos.
Es especialmente potente para reconocimiento facial y de imagen.
Un ejemplo son los filtros de Instagram que han sido entrenados con millones de caras.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
Campo que permite a los ordenadores entender, interpretar y generar lenguaje humano. Sus aplicaciones incluyen traducción automática, análisis de sentimientos, reconocimiento de voz, chatbots, etc.
Los asistentes de voz como Siri o Google Assistant se basan en esta tecnología.