Conociendo los diferentes tipos de inteligencia artificial

Las posibilidades de la IA son inmensas, pero la realidad es que esta tecnología ya acumula varios inviernos históricos. En la actualidad, nos encontramos en un resurgimiento con grandes oportunidades, donde muchos tipos de inteligencia artificial nos ayudan en el día a día.

Conoce cuáles son, incluyendo las que existen en nuestra rutina y las que solo existen en el plano teórico. Explora este campo, donde puedes conseguir una Especialización en Inteligencia Artificial y convertirlo en tu carrera profesional.

Inteligencia artificial reactiva: fundamentos y ejemplos

Es una de las primeras formas de desarrollo de la IA y sin duda una de las que más nos ayuda en nuestro día a día, especialmente en la red. Las máquinas reactivas están pensadas para ejecutar una tarea específica, multiplicando la eficiencia con la que la haría un ser humano.

Trabajan con bases de datos masivas que les permiten tomar la mejor decisión en instantes y con toda la información en la mano. De ahí su nombre, pues su sistema consiste en “reaccionar” para ofrecer los resultados óptimos, algo que no puede hacer una persona porque el cerebro no asimila así la información.

Es un tipo de inteligencia artificial fiable y estandarizada en muchos entornos, que veremos en breves con ejemplos. Por su naturaleza, es un modelo que ni tiene memoria ni tampoco predice el futuro.

• Ajedrez. Garri Kaspárov, campeón mundial de ajedrez, experimentó una derrota a finales de los 90 por un contrincante artificial. Deep Blue, una máquina reactiva diseñada por IBM, venció en el juego calculando la mejor decisión tras cada movimiento, reaccionado acorde a cada desplazamiento de las piezas en el tablero.
• Asistentes de voz. “Siri: ¿cuál es la ruta más rápida para ir al súper?”. Si le hicieras esta pregunta, te daría al toque el camino por el que llegarás antes a hacer la compra. El trabajo de los/as asistentes de voz es ese: asimilar preguntas, comprobar bases de datos inmensas y facilitar una respuesta prácticamente inmediata con la mejor solución.
• Recomendaciones Netflix. 18.000 títulos: ese es el catálogo de este gigante del streaming. Es humanamente imposible navegar por todos ellos una tarde con ganas de ver una peli, de ahí que el algoritmo empuje el contenido que, basándose en tus historiales de visionado, sabe que te va a interesar.

Inteligencia artificial limitada con memoria

La inteligencia artificial reactiva opera viviendo en el presente y tomando cada decisión tras atravesar bolsas inmensas de datos. Pero nuestra mente no funciona así: constantemente rebuscamos la información entre las experiencias pasadas para tomar decisiones, así que nuestros recuerdos son esenciales.

El deep learning permite entrenar a la IA para que asuma tareas más complejas y sofisticadas.

Este principio es el acercamiento de la inteligencia artificial limitada con memoria: entrenarla con deep learning. Se vuelve más lista a cuanta más información asimila, un proceso parecido a las conexiones neuronales, pero como es una IA no asocia emociones ni significado a esos recuerdos y tampoco los almacena.

Conducción automática: ejemplo de IA limitada con memoria

¿Alguna vez te tocó resolver un captcha donde tuvieras que identificar los semáforos o pasos de cebra en una imagen para demostrar que no eras un robot? Si fue así, que sepas que formaste parte del entrenamiento de una IA limitada con memoria y posiblemente para enseñarle a conducir coches.

La conducción automática rescata recuerdos de su entrenamiento sobre los elementos de la carretera para tomar las decisiones más seguras sobre ruedas.

Un vehículo autónomo rescata de su memoria información relacionada con las normas de seguridad vial, al tiempo que mapea constantemente todos los elementos y las circunstancias que suceden en la carretera. Así es como toma decisiones poniéndose a la altura de las circunstancias.

Teoría de la mente en IA: hacia una inteligencia más humana

Al tiempo que publicamos este artículo, están en desarrollo otros tipos de inteligencia artificial más allá de los que ya están implementados en nuestro día a día. Es el caso de la teoría de la mente: los ejercicios cognitivos que realizamos los seres humanos en las interacciones sociales, comprendiendo y prediciendo los pensamientos e intenciones de otras personas.

Dentro del contexto de la IA, la teoría de la mente es un esbozo en un papel, un plano teórico que todavía no puede materializarse. Pero la premisa es lograr que una máquina sea capaz de inferir en la mente de otros agentes con los que interactúa.

¿Dónde puede ser útil la teoría de la mente en IA? Por ejemplo, en un chatbot que se comunica con humanos para asistirles con más empatía y tino o también para enriquecer la experiencia de la robótica social como humana y cercana, evitando el valle de lo inquietante.

Inteligencia artificial autoconsciente: el futuro de la IA

La experiencia humana es subjetiva y autoconsciente: cada persona ve el mundo desde una perspectiva única, particular e irremplazable. Está atada a nuestro paso por el planeta, a nuestras conexiones con nuestros seres queridos y a la narrativa que tenemos con nuestro entorno.

La autoconsciencia, por ejemplo, es que muchas veces nos gusta algo por el significado emocional que tiene. Para alguien que su comida favorita sea el cocido, el motivo puede ir más allá del sabor. Quizás es porque le recuerda a ese familiar que dedicó horas a cocinarlo, a las celebraciones alrededor de ese plato o los momentos felices que vivió a lo largo de su vida en esos encuentros.

¿Puede experimentar la autoconsciencia una máquina? Este es un debate interdisciplinar que va más allá de la tecnología.

¿Es posible una inteligencia artificial autoconsciente?

Son muchos los esfuerzos para trazar desde la teoría a la práctica la posibilidad de una máquina de ser autoconsciente, semejando el cerebro humano, pero con una capacidad más poderosa de funcionar. Especialmente desde las esferas académicas y, además, con un recorrido de décadas.

Hoy puede parecer una misión prácticamente imposible, pues aún ni siquiera sabemos al 100% cómo funciona el propio cerebro, menos aún replicarlo para traducirlo en un tipo de inteligencia artificial y hacerlo operativo para introducirlo en una máquina.

En cualquier caso, las posiciones para lograr la singularidad tecnológica y la autoconsciencia están divididas a favor y en contra. Es un tema que levanta debates acalorados, especialmente sobre la ética y las consecuencias, que no pueden adivinarse, de dotar este poder a las máquinas.

Cómo elegir el tipo de IA adecuado para tu proyecto

Volviendo a los tipos de inteligencia artificial terrenales, esas máquinas que ya están operativas, ¿cómo saber cuál implementar en tu proyecto? Hazte estas preguntas y ve afilando tu decisión:

• ¿Tu proyecto necesitará adaptarse a nuevos datos con el tiempo y aprender de ellos? Si es así, entonces elige la IA limitada con memoria como motor.
• Para que las decisiones de la IA sean adecuadas en tu proyecto, ¿pesa más el contexto o la situación actual? La IA reactiva es la idónea para actuar con la información del momento. La IA limitada con memoria es la mejor opción si, por el contrario, conocer el contexto es clave.
• ¿La IA realizará las mismas tareas o serán más complejas con el tiempo? Para hacer el mismo trabajo una y otra vez, la IA reactiva es imbatible. Si necesitas un mecanismo más sofisticado para superarse, entonces opta por la IA limitada por memoria.
• Si tu proyecto requiere que la IA interactúa con usuarios, ¿cómo necesitas que sea la experiencia? Para respuestas simples, la IA reactiva. Si deseas ofrecer una experiencia personalizada y que asimile los inputs del usuario/a, nada como la IA limitada por la memoria.

¡Haz de la IA tu profesión!

Una Especialización en Inteligencia Artificial puede abrirte muchos caminos para proyectos fascinantes y de largo recorrido. Aprende a construir estos sistemas y ponte en la cabeza del sector.

Rellena el formulario y recibe más información sobre todas las ventajas del programa, ¡fórmate 100% online con Tokio School!