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Para esta ocasión presentamos algunas de las más importantes ramas de la Inteligencia Artificial, que se debe tomar en cuenta para el desarrollo de la herramienta tecnológica.
1. Machine learning
Son softwares desarrollados, entrenados a diario de forma automática de tal modo que, conforme avanza el tiempo, son capaces de desempeñar ciertas tareas optimizando los procesos. Es la aplicación de inteligencia artificial más común, porque es la que está integrada en la mayoría de softwares conocidos.
2. Deep Learning
Es un sistema que se basa también en el aprendizaje, pero cuyo objetivo es maximizar las opciones y oportunidades que ofrece la inteligencia artificial. Tiene numerosas capas de algoritmos (más que en el ML) para conseguir que un ordenador aprenda por su propia cuenta y pueda realizar tareas lo más similar posible a cómo lo hace un ser humano.
3. Red Neuronal
La red neuronal , que incorpora ciencia cognitiva y máquinas para realizar tareas, es una rama de la inteligencia artificial que hace uso de la neurología (una parte de la biología que se ocupa de los nervios y el sistema nervioso del cerebro humano). La red neuronal replica el cerebro humano donde el cerebro humano comprende un número infinito de neuronas y codificar neuronas cerebrales en un sistema o una máquina es lo que funciona la red neuronal.
4. Robótica
La inteligencia artificial se utiliza en la robótica para permitir que los robots realicen tareas de manera autónoma. Esto implica la toma de decisiones, la planificación de rutas y la interacción con el entorno. Los investigadores de IA también están desarrollando robots que utilizan el aprendizaje automático para establecer la interacción a niveles sociales.
5. Sistemas expertos
Utilizan conocimientos específicos de dominio para tomar decisiones en un área particular. Estos sistemas están basados en reglas y se utilizan para resolver problemas especializados. Los sistemas expertos están diseñados para abordar problemas complejos mediante el razonamiento a través de conjuntos de competencia, expresados especialmente en reglas “si-entonces” en lugar de la agenda tradicional para codificar.
6. Lógica difusa
En lugar de emplear lógica binaria (verdadero/falso), la lógica difusa permite la representación de grados de verdad. Esto es útil cuando se trata con conceptos vagos o inciertos. La IA puede aprender esta lógica difusa a través de declaraciones o reglas si-entonces y aplicando variables lingüísticas y reglas difusas para representar y procesar información incierta o imprecisa.
7. Natural Language Processing
Entendemos por Natural Language Processing (en español Procesamiento de Lenguaje Natural) una tecnología de machine learning que permite a cualquier tipo de ordenador comprender, interpretar y manipular el lenguaje humano. Es decir, busca siempre que el tono y la redacción sea lo más cercano a la forma humana.
