En un entorno en el que la inteligencia artificial se está convirtiendo en un denominador común para las empresas, es imprescindible formarse en este campo para desarrollar capacidades y toma de decisiones basadas en la recogida de datos. El Máster en Inteligencia Artificial de ISDI permite formarse en este tipo de tecnología y desarrollar las skills necesarias para aplicarla al mundo de los negocios.
¿Cuáles son los tipos de inteligencia artificial más usuales?
Somos conscientes de que la inteligencia artificial ha llegado para quedarse y que sus aplicaciones en el mundo de la empresa pueden ser un importante revulsivo para mejorar la productividad y la eficiencia de muchos negocios. Esta permanencia hace muy necesario un mayor conocimiento de qué tipos de IA podemos encontrarnos y cómo pueden beneficiar el desarrollo tecnológico en el mundo empresarial. A continuación, revisaremos los tipos más frecuentes y cuáles son sus mayores usos.
Sistemas expertos
Los sistemas expertos son programas informáticos que han sido diseñados para imitar la toma de decisiones humanas en áreas específicas de conocimiento. A partir de bases de datos de expertos humanos y reglas lógicas son capaces de resolver problemas complejos y proporcionar recomendaciones precisas. Se utilizan principalmente en medicina, finanzas o ingeniería para ayudar a tomar decisiones informadas, detectar problemas y poner en marcha soluciones expertas. Su capacidad para aprender y mejorar con el tiempo los convierte en herramientas muy útiles para solucionar problemas sofisticados.
Redes neuronales
Las redes neuronales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano. Están formadas por capas de nodos interconectados que procesan información realizando cálculos y transmitiendo resultados a través de conexiones. Estas redes son muy flexibles y se usan para tareas como reconocimiento de patrones, procesamiento de imágenes o traducción automática. Su capacidad de aprendizaje y su increíble adaptación las hace fundamentales en el campo de la IA.
Deep learning
El Deep Learning, aprendizaje profundo, es un tipo de inteligencia artificial que se centra en construir y entrenar redes neuronales artificiales muy profundas. Estas redes se diseñan con la intención de que puedan aprender y representar patrones complejos y abstracciones a partir de datos. Gracias a la utilización de múltiples capas ocultas, el Deep Learning consigue que las máquinas sean capaces de comprender y tomar decisiones basadas en datos no estructurados, como imágenes, texto y voz. Este tipo de IA es fundamental en aplicaciones como reconocimiento de voz, visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural.
Robótica
La robótica utiliza la inteligencia artificial con el objetivo de potenciar la capacidad de los robots. La IA da capacidad a los robots de tomar decisiones autónomas basadas en datos, lo que les permite adaptarse a entornos cambiantes y ejecutar tareas más complejas. Los robots equipados con IA pueden realizar tareas como la automatización de procesos industriales, la navegación autónoma o la atención médica asistida y la logística.
Agentes inteligentes
Los agentes inteligentes son programas de software o sistemas físicos diseñados para interactuar con su entorno y tomar decisiones autónomas con el objetivo de alcanzar objetivos específicos. Emplean la inteligencia artificial para procesar información, aprender de su experiencia y adaptarse a situaciones cambiantes. Estos agentes se aplican en una amplia variedad de campos, como asistentes virtuales, sistemas de recomendación, robots autónomos y sistemas de control automatizado, mejorando la eficiencia y la capacidad de toma de decisiones en diversas aplicaciones.
Tipos de inteligencia artificial según su capacidad
Inteligencia artificial estrecha (ANI)
La inteligencia artificial estrecha, o IA estrecha, se refiere a sistemas de IA especializados en tareas específicas limitadas y se orienta a objetos específicos. Su enfoque es resolver problemas concretos, como reconocimiento de voz o detección de fraudes.
Inteligencia artificial general (AGI)
La inteligencia artificial general (IAG) es una IA cognitiva de un nivel muy avanzado que busca replicar la inteligencia humana en múltiples áreas, incluyendo la comprensión, razonamiento y aprendizaje generalizado.
Super inteligencia artificial (ASI)
La superinteligencia artificial se refiere a un nivel, por el momento no alcanzado, de IA que supera la inteligencia humana en todos los aspectos, incluyendo la creatividad y la capacidad para resolver problemas. Su desarrollo plantea preguntas éticas y de seguridad, ya que su control y alineación con los valores humanos supone un gran desafío.
Tipos de inteligencia artificial según su funcionalidad
Máquinas recreativas
Las máquinas recreativas solo disponen de un rol de respuestas para peticiones muy concretas y cuenta con una toma de decisiones en entornos controlados, brindando experiencias de entretenimiento interactivas.
Máquina de memoria limitada
La inteligencia artificial de memoria limitada es capaz de almacenar experiencias, pero con restricciones debidas a su capacidad de almacenamiento y recuperación de datos. Pueden tomar decisiones puntuales y responder a una solicitud para realizar una acción determinada. Su ampliación en un futuro es muy prometedora.
Teoría de la mente
La Teoría de la Mente en IA se refiere a la capacidad teórica de una inteligencia artificial para comprender y atribuir estados mentales, como pensamientos y emociones, a otros agentes, lo que facilita la interacción social y la empatía simulada.
Autoconciencia
La autoconciencia en IA se refiere a la capacidad hipotética de una inteligencia artificial para ser consciente de sí misma, comprender su propio estado y procesos internos, lo que podría llevar a una toma de decisiones más reflexiva y autónoma.
Tras este desglose de tipos de inteligencia artificial, esperamos que esta guía haya servido para aclarar ciertas dudas sobre las IA actuales, sin embargo, estate atento dado que la innovación es constante.
