En el artículo anterior sobre IA introdujimos de manera breve qué son las Inteligencias Artificiales, para qué sirven y se esbozaron algunas ventajas y desventajas de su uso y proliferación. En esta ocasión, vamos a conocer los diferentes tipos de IA según capacidad y funcionalidad.
- Inteligencia Artificial débil (Weak AI): También conocida estrecha o especializada, se refiere a sistemas de IA diseñados para realizar tareas específicas y limitadas. Estos sistemas son expertos en un dominio particular, como reconocimiento de voz, traducción automática o diagnóstico médico. Aunque pueden ser muy hábiles en sus áreas específicas, carecen de conciencia o comprensión general. Ej.: Siri.
- Inteligencia Artificial fuerte (Strong AI): Se refiere a sistemas que poseen la capacidad de comprender, aprender y razonar en un nivel similar al humano. Tiene una comprensión general de cualquier tarea intelectual y sería capaz de aplicar ese conocimiento a diferentes dominios. Sin embargo, la IA fuerte todavía es un objetivo en desarrollo y no se ha alcanzado plenamente. Ej.: Robótica autónoma.
- Inteligencia Artificial general (Artificial General Intelligence, AGI): Inteligencia comparable o superior a la de un ser humano en todos los aspectos cognitivos. Un sistema de AGI sería capaz de comprender, aprender y realizar cualquier tarea intelectual que un humano pueda hacer. Actualmente, la AGI sigue siendo un objetivo en investigación y desarrollo.
- Inteligencia Artificial simbólica: Esta rama de la IA se basa en el procesamiento de símbolos y el razonamiento lógico. Utiliza representaciones simbólicas y reglas de inferencia para manipular y procesar información. Los sistemas de IA simbólica se han utilizado en áreas como la planificación, el diagnóstico y la resolución de problemas.
- Inteligencia Artificial basada en el aprendizaje automático (Machine Learning, ML): Se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con la experiencia. El ML se subdivide en dos categorías principales: aprendizaje supervisado (supervised learning), donde se utilizan datos etiquetados modelos para entrenar, y aprendizaje no supervisado (unsupervised learning), donde los modelos encuentran patrones y estructuras en los datos no etiquetados.
- Inteligencia artificial basada en redes neuronales (Neural Networks, NN): Las redes neuronales son modelos de IA inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Están compuestas por capas de nodos interconectados (neuronas) que procesan la información. Las redes neuronales profundas son un tipo de IA basado en redes neuronales con múltiples capas ocultas. Este enfoque ha demostrado ser eficaz en aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y los juegos.
Las IA están en nuestro día a día incluso sin que nos demos cuenta, desde el más pequeño algoritmo que manejan nuestras redes sociales hasta los asistentes virtuales más complejos. Si no sabes dónde se esconden estas máquinas, pronto daremos nuevas pista sobre esta tecnología en auge.
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