¿Sabes cuántos tipos de inteligencia artificial existen? No decimos nada nuevo si mencionamos que la inteligencia artificial ya no es cosa del futuro o de la ciencia ficción, eso está claro. A día de hoy, ya son muy diversas las aplicaciones de la IA y son cada vez más los desarrolladores que se interesan por este ámbito con el fin de acercarnos a la tecnología del futuro.

La inteligencia artificial nos ha permitido crear desde súper computadoras capaces de jugar al ajedrez y ganar al mismísimo Garri Kaspárov o asistentes virtuales capaces de reconocer a los visitantes que llegan a nuestro hogar o poner música si se lo pedimos.

Existen varios tipos de inteligencia artificial que debes conocer y cuya aplicación está ya cambiando el rumbo de muchas tecnologías. Si además estás especialmente interesado en este campo y te gustaría formarte para trabajar en él de forma profesional, estás en el lugar correcto.

En nuestra escuela ofrecemos el curso de especialización en inteligencia artificial perfecto con el que aprender a programar en Python para crear sistemas de IA, que además te abrirá las puertas del mercado laboral gracias a poder realizar prácticas en empresas reales. ¿Te atreves?

Pero antes de nada queremos contarte qué tipos de inteligencia artificial existen para que conozcas por dónde se están moviendo en la actualidad todas las investigaciones llevadas a cabo por los programadores especialistas en este área.

¿Quizá tu próximo proyecto como desarrollador está enmarcado en alguno de estos tipos de inteligencia artificial? ¡Descúbrelo!

¿Qué son las máquinas reactivas? El modelo más básico

El primero de los tipos de inteligencia artificial de los que queremos hablarte corresponde a las máquinas reactivas. Es posiblemente el tipo más sencillo o básico, pero no por ello deja de ser importante. De hecho, fue uno de los primeros en desarrollarse.

Para poder llegar a otros tipos de inteligencia artificial, hubo que empezar por el principio y éste lo marcaron los sistemas de IA puramente reactivos, es decir, que identifican situaciones o elementos actuales y reaccionan eligiendo determinados estados o acciones en función sólo de lo que perciben en el momento.

Por así decirlo, no tienen la capacidad de formar recuerdos ni utilizar los recursos que podrían aportarles las experiencias pasadas, como sucede en el caso de los humanos. Sencillamente, reaccionan en el presente a eventos del presente.

Esto no les quita mérito, ya que su aplicación es muy útil para muchos campos y conforman uno de los tipos de inteligencia artificial más utilizados, porque son perfectos para llevar a cabo una elección adecuada de entre un sinfín de posibilidades, en función de la situación que se les presenta inmediatamente.

De todos los tipos de inteligencia artificial, este es el que plantea más limitaciones, como por ejemplo el hecho de que son sistemas que sólo pueden llevar a cabo las tareas para las que fueron creadas. Por así decir, no aprenden a realizar otro tipo de tareas utilizando los recursos con los que ya cuentan.

Ejemplos de esta tecnología

¿Un ejemplo de esta tecnología? Lo mencionamos al principio de nuestro artículo: Deep Blue. Se trataba de una súper computadora creada por IBM para identificar las piezas de ajedrez en un tablero, realizar predicciones sobre posibles movimientos de los contrincantes y elegir las mejores alternativas de jugada como respuesta.

De hecho, como mencionamos, ganó una partida a uno de los más grandes jugadores de ajedrez de la historia, Garri Kaspárov. ¿Su limitación? Que no podía emplear sus conocimientos para aprender a jugar a otra cosa, como podrían ser las damas, un juego más sencillo que el ajedrez y que utiliza el mismo tablero.

Pero hay otros que usas de manera habitual:

• 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.

¿En qué se basan las máquinas de memoria limitada?

De entre todos los tipos de inteligencia artificial, otro al que debemos hacer mención es el de las máquinas que cuentan con memoria, pero de manera limitada. La información que toman de él es sólo transitoria.

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

Se trata de entrenar a la IA 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.

Un vehículo autónomo, es un ejemplo, 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.

Sin embargo, no tienen la capacidad de recoger los datos e información que le brindan otros vehículos o eventos en carretera como parte de su experiencia para poder utilizarla en futuros trayectos.

¿Cómo se podría entonces dotar a estos sistemas de una memoria que funcione como la del ser humano para, basándose en determinadas experiencias, aprender a adaptarse o responder a nuevas situaciones? ¡Sigue leyendo!

Teoría de la mente en IA, ¿una inteligencia más humana?

La principal característica que diferencia máquinas y seres vivos es nuestra capacidad de tener pensamientos y emociones que afectan de manera directa sobre nuestro comportamiento. El estudio de esta característica se denomina Teoría de la mente en Psicología y es la clave del futuro de la inteligencia artificial.

El desarrollo de esta capacidad en máquinas es el objetivo principal de muchos estudiosos, investigadores y desarrolladores, que tienen en el punto de mira lograr que las máquinas no sólo puedan formar representaciones sobre el mundo sino también sobre otros agentes.

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.

La idea es dotar a las máquinas de la comprensión de que otras entidades pueden actuar de determinada forma en base a su forma de pensar y a lo que sienten. Esto es algo clave para la interacción social en los humanos, así que el futuro de la Inteligencia Artificial pasa por lograr emular esta interacción en las máquinas.

¿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.

¿Qué son las máquinas con autoconciencia? ¡Lo más novedoso en 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.

El último de los tipos de inteligencia artificial se corresponde con el que podría ser el último peldaño de la escalera hacia un futuro en el que las máquinas son lo más parecidas posible a los seres humanos.

Si en el anterior tipo se entendía que las máquinas deberían poder comprender los pensamientos y sentimientos de otros entes, en este caso de lo que se trata es de lograr que además puedan formar representaciones sobre sí mismas.

En resumidas cuentas, la idea es que las máquinas comprendan la conciencia del resto de objetos, personas y animales que les rodean sino que, además, deberán tener la suya propia. El futuro, seguramente no muy lejano, de la inteligencia artificial pasa por crear sistemas conscientes de sí mismos, capaces de conocer y reconocer sus propios estados internos, entender los de otros y actuar en consecuencia.

¿Es una posibilidad de futuro?

Para poder lograr esto es necesario tener conocimientos no sólo de computación y tecnología, sino que es vital entender el funcionamiento de la conciencia del ser humano, ya que en el fondo es el espejo en el que deberán mirarse las máquinas del futuro para crearla suya propia. ¿Crees que lo lograremos?

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

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.

¿Quieres programar para IA?

Como ves, son muchos los desafíos que presenta este ámbito de estudio y desarrollo y, aunque queda mucho por hacer, seguramente no estemos lejos de estos últimos tipos de inteligencia artificial.

Si te entusiasma este tipo de tecnologías y te encantaría adquirir conocimientos con los que poder llevar a cabo tus propias investigaciones y proyectos o trabajar para los retos que se plantean en las corporaciones dedicadas a este sector, no deberías perder ni un segundo más.

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