Tipos de Inteligencia Artificial (IA)

 

Tipos de Inteligencia Artificial (IA) 

La Inteligencia Artificial se puede clasificar de diversas maneras, atendiendo a diferentes criterios. Aquí te presento algunas de las clasificaciones más comunes:

1. Según su capacidad:

• IA Débil o Estrecha (ANI - Artificial Narrow Intelligence): Este es el tipo de IA que existe actualmente. Está diseñada y entrenada para realizar una tarea específica de manera inteligente. No posee conciencia, autoconocimiento ni la capacidad de realizar tareas fuera de su dominio específico.
  • Ejemplos: Asistentes virtuales como Siri o Alexa, sistemas de recomendación de Netflix o Spotify, software de reconocimiento facial, chatbots de atención al cliente, sistemas de diagnóstico médico automatizados.
• IA Fuerte o General (AGI - Artificial General Intelligence): Este es un tipo de IA teórica con la capacidad intelectual de un ser humano. Podría comprender, aprender y aplicar el conocimiento en una amplia gama de tareas, tal como lo hacemos nosotros. Actualmente, la AGI no existe.
  • Ejemplos (teóricos): Robots con la capacidad de realizar múltiples tareas complejas, sistemas capaces de aprender cualquier disciplina intelectual.
• Súper Inteligencia Artificial (ASI - Artificial Superintelligence): Este nivel hipotético de IA superaría la inteligencia humana en prácticamente todos los aspectos, incluyendo la creatividad, la resolución de problemas y el conocimiento general. Es un concepto aún muy lejano y objeto de debate ético y científico.

2. Según su funcionalidad:

• Máquinas Reactivas: Este es el tipo más básico de IA. No tienen memoria del pasado y simplemente reaccionan a los estímulos presentes.
  • Ejemplo: Deep Blue, la computadora que venció a Garry Kasparov al ajedrez. Solo evalúa la posición actual del tablero y toma la mejor jugada posible en ese momento.
• Memoria Limitada: Estas IA pueden almacenar información sobre el pasado por un período corto. Utilizan esta memoria para tomar decisiones.
  • Ejemplo: Los coches autónomos que recuerdan la velocidad y la posición de otros vehículos cercanos para tomar decisiones de conducción.
• Teoría de la Mente: Este es un nivel más avanzado y aún en desarrollo. Una IA con "teoría de la mente" podría comprender que otros agentes (humanos u otras IA) tienen creencias, deseos e intenciones, y podría usar esta comprensión para interactuar socialmente.
• Autoconciencia: Este es el nivel más alto y también puramente teórico. Una IA autoconsciente tendría conciencia de sí misma, sentimientos y emociones, similar a la conciencia humana.

3. Según su enfoque:

• IA Simbólica: También conocida como IA basada en reglas o determinista. Se basa en la representación explícita del conocimiento a través de símbolos, reglas lógicas y algoritmos. La toma de decisiones se basa en la manipulación de estos símbolos según las reglas definidas.
  • Ejemplos: Sistemas expertos, algunos tipos de planificación automática.
• IA Conexionista: También conocida como IA subsimbólica, probabilística o basada en aprendizaje automático. Se inspira en la estructura del cerebro humano y utiliza redes neuronales artificiales para aprender patrones a partir de grandes cantidades de datos. La "inteligencia" emerge de las conexiones entre estas "neuronas".
  • Ejemplos: La mayoría de las aplicaciones de IA modernas como el reconocimiento de voz e imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas de recomendación.

Es importante entender que estas clasificaciones no siempre son mutuamente excluyentes y que un sistema de IA puede pertenecer a varias categorías simultáneamente. Por ejemplo, un chatbot puede ser una IA débil (por su capacidad limitada a la conversación) y, a la vez, utilizar un enfoque conexionista (redes neuronales para entender el lenguaje).