Hoy escuchamos el término IA (Inteligencia Artificial) aplicada en cada ámbito de la vida cotidiana y laboral, pero no es claro qué y cuándo se usa X o Y tipo de IA. En este artículo vamos a explorar brevemente los tipos más comunes y cuál es su ámbito de aplicación. La clasificación se realiza principalmente en la amplitud de las capacidades y la naturaleza de las tareas que esos sistemas pueden realizar. A continuación, algunos detalles sobre en qué se basan:
Inteligencia Artificial Débil (Weak AI) / Artificial Narrow Intelligence (ANI): Este tipo de inteligencia se basa en tareas muy específicas y limitadas, esto mejora mucho su rendimiento ya que tienen un enfoque único, pero no cuentan con un nivel de comprensión o conciencia real de la tarea y no pueden extender su conocimiento a otros campos. Un ejemplo de este tipo de sistemas es: Chatbots, sistemas de recomendación, reconocimiento de voz y motores de búsqueda.
Inteligencia Artificial Fuerte (Strong AI) / Artificial General Intelligence (AGI): Este tipo de inteligencia se basa en la capacidad de realizar tareas similares a las humanas en un amplio rango de dominios, donde su característica principal es la posibilidad de comprender, aprender y razonar similar a como lo hacen los seres humanos. Esto implica un nivel de entendimiento general que abarca distintos contextos. Aún no se tienen aplicaciones implementadas, pero es un sistema que sigue en desarrollo.
Inteligencia Artificial General (AGI por sus siglas en inglés), también llamada “Superinteligencia”: Este tipo de inteligencia en teoría es capaz de superar la inteligencia humana y de exceder las capacidades cognitivas en una amplia gama de tareas. Entre sus aspectos generales está su capacidad de aprender de la experiencia y adaptarse a nuevos contextos para la toma de decisiones creativas e independientes, sin limitarse a una tarea específica, tiene posibilidad de automejora con el tiempo, lo que deriva en una mejora de inteligencia de manera exponencial. Esto último podría transformar drásticamente la sociedad y la economía. A su vez, impacta la investigación científica y la creatividad artística. Un punto importante en su desarrollo es cómo garantizar que sus acciones sean beneficiosas y alineadas con los valores humanos. Hoy día se encuentra en estudio y desarrollo.
Visión por Computadora (Computer Vision): Este tipo de inteligencia se enfoca en la interpretación de información visual, proveniente de imágenes o videos con sus diferentes formas de captura como cámaras o sensores de señales electromagnéticas incluso fuera del espectro visible. Es útil en la detección o conteo de peatones, sistemas de conducción autónoma, reconocimiento facial, inspección de calidad de productos, entre otros.
Las máquinas reactivas (Reactive Machines): Este tipo de sistemas está desarrollado en la aplicación de IA en entornos de juegos y simulaciones, reaccionan a estímulos específicos y no tienen la posibilidad de aprender o mejorar con el tiempo. Se caracteriza por las técnicas que permiten desarrollar entornos simulados realistas con el uso de personajes activos que participan directamente en el juego y otros llamados NPC (Personajes que no juegan, por sus siglas en inglés), que responden a estímulos del jugador, presentando un entorno realista del juego o la simulación. Ejemplos de aplicaciones son juegos en línea, simuladores de tráfico para planificación urbana, simuladores de entretenimiento médico, juegos de acción en primera persona entre otros.
Memoria limitada (Limited Memory): Este tipo de sistemas de inteligencia artificial tienen la capacidad de recordar y utilizar información de eventos pasados, pero su memoria es limitada, se basan en experiencias previas para toma de decisiones y mejora de su rendimiento, pero su capacidad de compresión de datos históricos es restringida. Estas pueden aprender patrones y relaciones recopilados en su operación para predecir resultados. También es utilizada en tendencias para la predicción de mercados financieros, optimización de rutas logísticas y control industrial. Se considera que están en un punto intermedio entre máquinas reactivas e inteligencias artificiales más avanzadas con memoria y aprendizaje más extensos.
Teoría de la mente (Theory of Mind): Este tipo de sistemas de inteligencia implica desarrollar sistemas que puedan inferir intenciones, creencias y emociones de las personas con las que interactúa, esto permite a las máquinas entender mejor el contexto humano y colaborar de forma más efectiva con las personas. Con este tipo de desarrollo se puede mejorar la comunicación al tener una interacción más natural ya que se tiene en cuenta el contexto emocional, el marco de creencias y los deseos de las personas. El desarrollo de este tipo de IAs plantea grandes desafíos en relación con la recopilación y uso de datos personales en los modelos de aprendizaje. Su aplicación está orientada en la atención médica, educación e interacción Humano – Robots permitiendo respuestas más empáticas.
Autoconsciente (Self-aware): Es un concepto avanzado en el campo de la IA donde las máquinas tienen la capacidad de ser conscientes de su propia existencia, estado y funcionamiento, es decir que son capaces de tener percepción y comprensión de sí mismas. Considerando que aún el ser humano no tiene un consenso claro de las características que definen un ser consciente desde un punto de vista científico y filosófico, aún se encuentra en un estadio inicial. Lo anterior dificulta a los expertos definir un consenso sobre qué constituye verdaderamente una autoconciencia en una máquina. Este tipo de inteligencia artificial se considera aún lejana para su desarrollo.
En el desarrollo de aplicaciones para marketing digital los tipos más utilizados hoy día son el ANI y la Limited Memory siendo de aplicación muy específica, pero permitiendo el análisis de escenarios complejos con toma de decisiones muy rápidas. En Working Bits te apoyamos para elegir la que mejor se adapte a tus necesidades y presupuesto.