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Tipos de inteligencia artificial

Inteligencia artificial de autoconciencia

Tipos de inteligencia artificial

Inteligencia Artificial Reactiva:

Es la forma más conocida internacionalmente. Su característica principal se basa en reaccionar de acuerdo a la forma en que fue programado. Es decir, no recuerda nada, ni utiliza las experiencias pasadas para tomar decisiones actuales. Las máquinas reactivas son el tipo más básico de inteligencia artificial que existe. Se caracteriza por la falta de capacidad para generar recuerdos y, por lo tanto, no es capaz de tomar decisiones basadas en experiencias pasadas. Las máquinas reactivas actúan de acuerdo a lo que ven en el momento y, en base a ello, hacen predicciones. Ejemplo: Deep Blue, la máquina que venció al ajedrez de Kasparov (un campeón mundial), hizo predicciones sobre las jugadas que ambos harían, eligiendo las mejores jugadas en el tablero. Sin embargo, no podía recurrir al pasado para mejorar el futuro.

Inteligencia artificial limitada:

Aquí, la inteligencia artificial ya puede observar su pasado y corregirlo en el presente para no repetirlo nunca en el futuro, aunque sólo sea temporalmente. Los sistemas con memoria limitada pueden tomar decisiones en el futuro cercano basándose en experiencias pasadas, pero sin llegar a la memoria. Almacenan información pasada temporalmente y, sobre esa base, toman decisiones y actúan. Ejemplo: autos autónomos, identificando objetos específicos y monitoreándolos constantemente para aprender el camino. Como marcas en las vías, semáforos, líneas rectas, curvas y diferentes obstáculos.

Inteligencia artificial de teorías mentales:

Forman sus acciones sobre lo que observan en su entorno: otras máquinas, personas, criaturas, objetos y tecnologías. Así, forman sus propios pensamientos y decisiones. La teoría de la mente se refiere a un término psicológico basado en el hecho de que los seres vivos y los objetos del planeta pueden tener emociones y pensamientos que afectan la forma en que se comportan, por lo que tomarán decisiones basadas en estas emociones y creencias. Ejemplo: los robots de reconocimiento y ayuda en caso de desastres. Deben analizar el entorno en el que se encuentran antes de zambullirse en el mar, evitando obstáculos como rocas o estructuras inusuales.

Inteligencia artificial de autoconciencia:

Es el último paso que debe dar la inteligencia artificial. Para existir, se deben invertir esfuerzos y recursos para comprender la memoria, el aprendizaje y la capacidad de basar las decisiones en las experiencias pasadas de las máquinas. La autoconciencia o autoconciencia es que los sistemas son autoconcientes y capaces de verse a sí mismos con perspectiva. Esto permitiría a las máquinas comprender su propio estado actual, así como predecir los sentimientos y comportamientos de los demás. Por ejemplo, podemos identificar que una persona sufre dolor cuando se cae, porque nosotros mismos sentimos dolor cuando nos caemos. Según el profesor, todavía estamos lejos de crear máquinas conscientes de su propia existencia, por lo que los esfuerzos de los investigadores deben centrarse en comprender cómo funciona la memoria, el aprendizaje y la capacidad de tomar decisiones basadas en experiencias pasadas.

Inteligencia artificial de autoconciencia

Tipos de inteligencia

Inteligencia lingüística:

Se basa en la virtud que tienen los seres humanos de usar su lenguaje y el poder de sus palabras en el momento oportuno y de usar las palabras correctas.

Inteligencia lógico-matemática:

Se basa en la virtud que tiene el ser humano de resolver problemas con la aplicación de las matemáticas y la lógica.

Inteligencia espacial:

Se basa en la virtud que posee el ser humano para la representación y obtención de información a partir de los diferentes objetos presentes en el medio ambiente.

Inteligencia Musical:

Se basa en la virtud de que el ser humano tiene que ser capaz de cantar un instrumento musical, esto implica que la persona tiene la capacidad de reconocer y percibir los diferentes tonos emitidos por el instrumento. Incluye habilidades de canto, tocar un instrumento perfectamente, dirigir un grupo, coro u orquesta, componer (en cualquier modo y género) y, hasta cierto punto, la apreciación musical. ”

Inteligencia cinética corporal:

Se basa en la virtud que tiene el ser humano de utilizar su cuerpo y en la coordinación de sus movimientos con los que puede transmitir diferentes sentimientos, es también una forma de comunicación.

Inteligencia intrapersonal:

Se basa en la virtud de que el ser humano tiene que interactuar con las personas, para que la información pueda ser intercambiada, influenciada en ellas, teniendo claras nuestras necesidades, entendiendo a los demás.

Inteligencia interpersonal:

Se basa en la virtud de que el ser humano tiene que conocerse a sí mismo para saber lo que es, lo que quiere, para definirse como persona, para saber que existe, para saber cómo controlar y llevar sus diferentes emociones.

¿Qué es la inteligencia artificial?

El término Inteligencia Artificial no es nuevo, a la edad de 50 años ya era conocido; pero, ha sido en los últimos años, cuando su verdadero desarrollo se produjo y comenzó a ser utilizado en la vida cotidiana. Microsoft explica que la computación en nube, la cantidad de datos y los avances en el aprendizaje automático han sido los pilares para que la IA avance hasta el punto en que se encuentra hoy en día.

La inteligencia artificial es cuando las máquinas o los sistemas informáticos se comportan de forma similar a la inteligencia humana. En conclusión, la inteligencia artificial es la disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que realizan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico.

Diferencias entre los tipos de inteligencia artificial

Sistemas que piensan como los humanos:

Estos sistemas tratan de imitar el pensamiento humano; por ejemplo, las redes neuronales artificiales. La automatización de las actividades que vinculamos con los procesos del pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje.

Sistemas que actúan como seres humanos:

Estos sistemas tratan de actuar como seres humanos, es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo, la robótica. El estudio de cómo conseguir que los ordenadores realicen tareas que los humanos hacen mejor en este momento.

Sistemas que piensan racionalmente:

Es decir, con la lógica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo, los sistemas expertos. El estudio de cálculos que permiten percibir, razonar y actuar.

Sistemas que actúan racionalmente (idealmente):

Tratan de emular racionalmente el comportamiento humano; por ejemplo, los agentes inteligentes. Se relaciona con el comportamiento inteligente en los artefactos.

Inteligencia artificial de autoconciencia

¿Cuántos tipos de inteligencia artificial hay?

La inteligencia artificial está en una etapa de aceleración constante. Cada día, la inversión es mayor para descubrir nuevos desarrollos, soluciones y posibilidades de esta tecnología.

La IA está revolucionando el mundo y cada día está más presente en nuestras vidas, así que debemos saber todo sobre esta tecnología.

Hay dos clasificaciones principales para categorizar este término. La primera clasifica la inteligencia artificial como débil o fuerte, mientras que la segunda la clasifica como máquinas reactivas, memoria limitada, teoría de la mente o autoconocimiento. Ambas clasificaciones clasifican la IA según la capacidad del sistema para realizar una tarea mediante el conocimiento previo o la capacidad de encontrar soluciones a una tarea desconocida. De acuerdo con esto, se derivan cuatro tipos fundamentales de IA: reactiva, limitada, de teorías mentales y de autoconciencia.

Ejemplos de tecnología de inteligencia artificial

  1. La automatización es el proceso de crear automáticamente un sistema o una función de proceso. La automatización de procesos robóticos (RPA), por ejemplo, puede programarse para realizar tareas repetitivas de gran volumen que normalmente realizan los seres humanos. RPA se diferencia de la automatización de TI en que puede adaptarse a circunstancias cambiantes.
  2. El aprendizaje automático es la ciencia de hacer que una computadora actúe sin programación. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que, en términos muy simples, puede considerarse como la automatización del análisis predictivo. Existen tres tipos de algoritmos de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, en el que los conjuntos de datos se etiquetan para que los estándares puedan ser detectados y utilizados para etiquetar nuevos conjuntos de datos; aprendizaje no supervisado, en el que los conjuntos de datos no se etiquetan y clasifican según similitudes o diferencias; y aprendizaje de refuerzo, en el que los conjuntos de datos no se etiquetan, pero después de realizar una acción o varias acciones, el sistema de Inteligencia Artificial recibe información.
  3. La visión de la máquina es la ciencia de hacer que las computadoras vean. La vista de la máquina captura y analiza la información visual utilizando una cámara, conversión analógica a digital y procesamiento de señales digitales. A menudo se compara con la visión humana, pero la visión artificial no está vinculada a la biología y puede programarse para ver a través de las paredes, por ejemplo. Se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, desde la identificación de firmas hasta el análisis de imágenes médicas. La visión computacional, que se centra en el procesamiento de imágenes de la máquina, a menudo se combina con la visión artificial.
  4. El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es el procesamiento del lenguaje humano y no informático mediante un programa informático. Uno de los ejemplos más antiguos y conocidos de PNL es la detección de spam, que examina la línea de asunto y el texto de un correo electrónico y decide si es basura. Los enfoques actuales de la PNL se basan en el aprendizaje automático. Las tareas de PNL incluyen la traducción de textos, el análisis de sentimientos y el reconocimiento del habla.
  5. El reconocimiento de patrones es una rama del aprendizaje de la máquina que se centra en la identificación de patrones en los datos. El término ha quedado obsoleto.
  6. La robótica es un campo de la ingeniería centrado en el diseño y la fabricación de robots. Los robots se utilizan a menudo para realizar tareas que son difíciles para los seres humanos o difíciles de realizar de forma consistente. Se utilizan en líneas de montaje para la producción de automóviles o por la NASA para mover objetos grandes al espacio. Más recientemente, los investigadores están utilizando el aprendizaje automático para construir robots que pueden interactuar en entornos sociales.

Aplicaciones de la inteligencia artificial

En salud:

Las mayores apuestas son mejorar los resultados de los pacientes y reducir los costos. Las empresas están aplicando el aprendizaje con máquinas para realizar diagnósticos mejores y más rápidos que los humanos. Una de las tecnologías de salud más conocidas es IBM Watson.

En los negocios:

La automatización de procesos robóticos se está aplicando a tareas altamente repetitivas que normalmente realizan los seres humanos. Los algoritmos de aprendizaje automático se están integrando en las plataformas de análisis y CRM para descubrir información sobre la mejor manera de servir a los clientes. Chatbots han sido incorporados en los sitios web para proporcionar un servicio inmediato a los clientes. La automatización del trabajo también se ha convertido en un tema de conversación entre académicos y consultores de TI como Gartner y Forrester.

En la educación:

La AI puede automatizar la evaluación, dando a los educadores más tiempo. El EI puede evaluar a los estudiantes y adaptarse a sus necesidades, ayudándoles a trabajar a su propio ritmo. Los tutores de IA pueden proporcionar apoyo adicional a los estudiantes, asegurándose de que se mantengan en el buen camino. La IA puede cambiar dónde y cómo aprenden los estudiantes, quizás incluso sustituyendo a algunos profesores.

En finanzas:

La IA aplicada a aplicaciones de finanzas personales, como la Casa de la Moneda o el Turbo Tax, está transformando las instituciones financieras. Aplicaciones como éstas pueden recoger datos personales y proporcionar asesoramiento financiero. Otros programas, como IBM Watson, se han aplicado al proceso de compra de una vivienda. Hoy en día, el software realiza gran parte de las operaciones en Wall Street.

La ley:

El proceso de descubrimiento, a través de la revisión de documentos, en la ley es a menudo abrumador para los seres humanos. Automatizar este proceso es un mejor uso del tiempo y un proceso más eficiente. Las Startups también están construyendo asistentes computarizados con preguntas y respuestas que pueden filtrar las preguntas programadas para responder examinando la taxonomía y ontología asociadas con una base de datos.

En la fabricación:

Esta es un área que ha estado a la vanguardia de la incorporación de robots en el flujo de trabajo. Los robots industriales solían realizar tareas únicas y separadas de los trabajadores humanos, pero a medida que los avances tecnológicos han cambiado.