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La tecnología es demasiado amplia, por ello, conoce los siete tipos de Inteligencia Artificial (IA) que estarán en el ojo público para el 2024.
Ten en cuenta que la IA se clasifica en diferentes tipos según su función, nivel de complejidad y capacidad de adaptación.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Primero, es importante entender que es la IA, que se refiere a la capacidad de una máquina o programa para realizar tareas que, normalmente, requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen el aprendizaje, la razonamiento, la percepción visual, el reconocimiento del habla, la toma de decisiones y la traducción de idiomas, entre otras.
¿El objetivo? Desarrollar sistemas que puedan realizar estas funciones de manera autónoma o semi-autónoma, sin intervención humana constante.
Se procesa mediante el uso de algoritmos y modelos matemáticos que permiten a las máquinas aprender patrones a partir de datos, realizar tareas específicas o mejorar su rendimiento con el tiempo. El aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning) son subcampos de la inteligencia artificial que han experimentado un rápido avance en las últimas décadas.
Tipos de inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) se puede clasificar en varios tipos según sus capacidades y funciones. Aquí hay algunas categorías comunes:
Inteligencia artificial basada en capacidades
1. IA estrecha o débil
Se centra en una tarea limitada y no puede realizarla más allá de sus limitaciones. Tiene un objetivo directo a un único subconjunto de capacidades cognitivas y avanza en ese espectro.
Las aplicaciones específicas de IA se están volviendo cada vez más comunes en nuestra vida cotidiana a medida que el aprendizaje automático y los métodos de aprendizaje profundo continúan desarrollándose.
EJMPLO | Asistentes Virtuales: Siri de Apple, Google Assistant, Amazon Alexa son ejemplos de IA débil diseñada para tareas específicas como responder preguntas, realizar tareas sencillas y brindar información.
2. IA general o fuerte
Puede comprender y aprender cualquier tarea intelectual que llegue a realizar un ser humano, por lo que, permite que una máquina aplique conocimientos y habilidades en diferentes contextos.
Los investigadores de IA no han podido lograr una IA potente hasta ahora. Necesitarían encontrar un método para hacer que las máquinas sean conscientes, programando un conjunto completo de capacidades cognitivas. General AI ha recibido una inversión de mil millones de dólares de Microsoft a través de OpenAI.
EJEMPLO | Los sistemas que pueden comprender, aprender y aplicar conocimientos de manera general están en desarrollo y son un objetivo a largo plazo en el campo de la inteligencia artificial.
3. Súper IA
Supera la inteligencia humana y puede realizar cualquier tarea mejor que un humano. Aunque aún no se ha logrado crear una ASI, se espera que en el futuro se puedan desarrollar sistemas que sean capaces de aprender y mejorar por sí mismos, sin la necesidad de intervención humana
EJEMPLO | Plataformas de streaming o música como Netflix, HBO, Apple Music o Spotify utilizan inteligencia artificial para recomendar contenido a los usuarios. También están las herramientas de IA para contenido, imagen y video como ChatGPT, Midjourney, Fliki y otras utilizan inteligencia artificial para generar contenido original a partir de datos existentes
Inteligencia Artificial basada en Funcionalidades
4. Máquinas reactivas
Una máquina reactiva es la forma principal de IA que no almacena recuerdos ni utiliza experiencias pasadas para determinar acciones futuras. Funciona solo con datos actuales.
Perciben el mundo y reaccionan ante él, puesto que, reciben tareas específicas y no tienen capacidades más allá de esas tareas.
EJEMPLO | El Deep Blue de IBM, un sistema de inteligencia artificial diseñado para jugar al ajedrez que derrotó al campeón mundial Garry Kasparov en 1997. No aprendió de partidas anteriores, solo evaluaba posiciones en el momento.
5. Memoria Limitada
Memoria limitada La IA se entrena a partir de datos pasados para tomar decisiones. La memoria de estos sistemas es de corta duración. Pueden utilizar estos datos pasados durante un período de tiempo específico, pero no pueden agregarlos a una biblioteca de sus experiencias. Este tipo de tecnología se utiliza en vehículos autónomos.
EJEMPLO | La IA con memoria limitada se puede aplicar en una amplia gama de escenarios, desde aplicaciones de menor escala, como chatbots , hasta vehículos autónomos y otros casos de uso avanzados.
6. Teoría de la Mente
Representa una clase avanzada de tecnología y existe solo como concepto. Requiere de una comprensión profunda de que las personas y las cosas dentro de un entorno pueden alterar los sentimientos y los comportamientos.
En el campo de la inteligencia artificial, la Teoría de la Mente es un tipo de IA que debería ser capaz de entender las emociones humanas, constructos sociales, creencias y otros parámetros para poder interactuar con nosotros como lo harían dos personas.
EJEMPLO | Un referente de aplicación de la Teoría de la Mente es cuando vemos a una persona pálida, tomándose con ambas manos el abdomen, podemos inferir que esa persona se siente mal, ofrecerle ayuda y actuar en consecuencia.
7. Conciencia de si misma
La IA con autoconciencia solo existe hipotéticamente. Dichos sistemas comprenden sus rasgos, estados y condiciones internos y perciben las emociones humanas.
Estas máquinas serán más inteligentes que la mente humana, ya que no solo podrá comprender y evocar emociones en aquellos con quienes interactúa, sino que también tendrá emociones, necesidades y creencias propias.
EJEMPLO | Reconocimiento de emociones en imágenes o videos con algoritmos que pueden identificar expresiones faciales para determinar el estado emocional de una persona y asistentes virtuales con respuestas emocionales.
