El avance de la Inteligencia Artificial es innegable, y por eso aparecen numerosas plataformas y distintas técnicas para su uso. Saber cuántas IAs existen y sus propiedades te ayudará a elegir correctamente cuál utilizar dependiendo tus necesidades. Es importante conocer los alcances y limitaciones de cada IA, así como sus objetivos y su nivel de desarrollo.
Actualmente, con los avances permanentes en el sector, es posible que una Inteligencia Artificial parezca incipiente, pero en algunos meses puede sorprender. Al analizar cuantas IAs existen también puedes interiorízate más en sus alcances, potencialidad y restricciones. Eso ayuda a generar un flujo de información para el aprendizaje que ayude a desarrollar la IA aún más rápido.
¿Cuántas IAs existen y en qué se diferencian?
La existencia de diferentes tipos de Inteligencia Artificial responde a distintas maneras de tratar de que las máquinas piensen, resuelven problemas y se asemejen a los humanos. El concepto viene trabajándose desde hace años, pero en los últimos el avance ha sido muy importante. Al analizar cuántas IAs existen, encontramos un gran trabajo por parte de las principales empresas responsables del avance tecnológico como son Microsoft, Google y Apple, entre otras.
Las Inteligencias Artificiales no pertenecen a un mundo de utopías, están entre nosotros y permiten realizar distintas acciones de forma automatizada. Esto es muy útil en industrias y en diversas actividades productivas y del campo académico, pero no todas las IAs sirven para lo mismo. En este artículo exploramos cuántas IAs que existen en líneas generales, y cómo se pueden aprovechar dependiendo el tipo de objetivo planteado.
Las IAs al alcance de la mano y el aprendizaje con el uso público
Hoy una gran parte cuantas IAs existen, entre las más potentes y versátiles, cuentan con versiones gratuitas para uso personal. Incluso hay versiones de pago que también ponen a disposición todo tipo de servicios y herramientas que puedes aplicar para tu día a día. Dependiendo lo que necesites hacer, puede que una Inteligencia Artificial te brinde ideas, inspiración o técnicas automatizadas para alcanzar tu objetivo. Por eso, revisa este listado con las mejores IAs que existen y lo que te permite hacer en cuestión de segundos.
Inteligencia Artificial Estrecha (ANI)
La Artificial Narrow Intelligence por sus siglas en inglés, es una tecnología diseñada para cumplir una única tarea específica de forma inteligente. No puede analizar, sugerir o realizar labores por fuera de aquello para lo que fue creada. El ejemplo más común puede ser una función para detectar sonrisas en la cámara de tu teléfono. También se aplica en plataformas de comercio electrónico para realizar sugerencias en base a tu navegación.
General (AGI)
La Inteligencia Artificial General está centrada en desarrollar herramientas con una capacidad de procesamiento y aplicación a tareas intelectuales similar al ser humano. Están en pleno desarrollo y todavía no las utiliza la población general. DeepMind es uno de los proyectos de este tipo, con el respaldo de Google. Puede analizar cantidades muy grandes de datos y encontrar soluciones y propuestas creativas a problemas de gran escala.
El futuro de este tipo de inteligencias parece ser el de la creación de asistentes multipropósito. Podrán desde analizar tu inventario y catálogo de ventas hasta administrar áreas de tu propio emprendimiento.
Superior (ASI)
Al conocer cuantas IAs existen, nos encontramos con la categoría denominada Artificial Super Intelligence. Estos modelos teóricos indican el futuro al que apuntan las Inteligencias Artificiales en general. Son sistemas con capacidades cognitivas y de aprendizaje muy similares a los de la mente humana. Podrían aprender, razonar y resolver problemas así como tomar decisiones. La comunicación espontánea es otro de los parámetros que podrían dominar. Aún no se ha conseguido crear una ASI.
Máquinas reactivas
Este es un tipo de IA ordenado según sus funciones. La mayoría de los programas y apps de Inteligencia Artificial actuales funcionan de manera reactiva. Por ejemplo, AlphaGO de Google. Es un programa de computadora diseñado para ganar en el juego de tablero GO. También Siri, el asistente de voz de iPhone, pertenece a esta categoría. Los chatbots son otro ejemplo de estas IAs en acción.
Máquinas de memoria limitada
Este tipo de Inteligencia Artificial puede guardar algunas experiencias pasadas y responder a situaciones con esa información. Pero solamente modifican su comportamiento y respuesta en base a lo almacenado, nada más y nada menos. Los ejemplos de aplicación de este tipo de IA incluyen los drones y vehículos autónomos de transporte como el Autopilot de Tesla.
Sistemas con base en reglas
Entre los tipos de Inteligencia Artificial actuales, este es uno de los más comunes. La tecnología está basada en una serie de lineamientos básicos que fueron establecidos por el programador. No se puede salir de ellos. Existen diferentes sectores del mundo tecnológico que usan esta modalidad. Por ejemplo, sistemas de pago o mecanismo de análisis biométrico para la identificación del usuario.
Inteligencia mediante árboles de decisión
Este es un tipo de Inteligencia Artificial un poco más complejo. Aprende y procesa datos según secuencias de opciones múltiples que pueden interactuar con la decisión. Los numerosos avances en la tecnología de aprendizaje de máquinas (machine learning) permiten diseñar estos complejos árboles de decisión. La minería de datos es una de las áreas en donde más se aplica, pudiendo analizar los diferentes hábitos del usuario y luego actuar en consecuencia para ofrecer una experiencia mejorada en cada caso.
Aprendizaje profundo
Esta tecnología de Inteligencia Artificial es una evolución de las redes neuronales. Es el tipo de Inteligencia Artificial al que apuntan los principales desarrolladores de tecnología en la actualidad. Aumenta la cantidad de capas ocultas de procesamiento y el poder necesario para llevarlo adelante. Pueden calcular más datos y sus respuestas son más elaboradas.
Hoy están en pleno auge y su aplicación va llegando poco a poco a diferentes plataformas. El concepto de aprendizaje profundo permite pensar en herramientas a las que se les pueden pedir respuestas creativas y procesos con diferentes bases de conocimiento y datos de arranque. Así, la creación de pinturas, vídeos, fotos o textos se vuelve mucho más automatizada y también versátil.