Tipos de inteligencia artificial según su capacidad y funcionalidad 

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A diferencia de un programa informático, en el que se procesan una lista de órdenes a través de un programa de ordenador, la IA va más allá de la mera ejecución de un conjunto de órdenes para obtener un resultado y es capaz de aprender a realizar tareas más complejas imitando mecanismos propios del aprendizaje humano, en cierta manera la IA hace que los ordenadores se programen así mismos. Podemos encontrarnos diferentes tipos de Inteligencia Artificial según su capacidad y funcionalidad.

El adecuado funcionamiento de la IA está subordinado en gran medida a los algoritmos y procesos empleados para desarrollarla. En este sentido, se puede hablar de sistemas de IA débiles y fuertes.

En el caso de la IA débil o estrecha estamos hablando de un sistema diseñado y entrenado para realizar una única tarea. En cambio, cuando nos referimos a una IA fuerte, también llamada IA general (IAG, en inglés: AGI - Artificial General Intelligence), estamos hablando de un sistema que cuenta con habilidades cognitivas similares a las humanas, lo que le permite hallar por sí misma la solución a una tarea planteada.

Pero, ¿qué entendemos por inteligencia artificial?

Para responder a la pregunta ¿Qué es la inteligencia artificial? deberíamos, en primer lugar, delimitar el alcance o los tipos de inteligencia artificial al que nos vamos a referir. A rasgos generales, la IA es la capacidad de una máquina o sistema informático de emular el comportamiento inteligente y unos procesos de pensamiento, aprendizaje y creación  comparables al de un ser humano biológico, es decir, capaz de analizar el entorno y realizar acciones, con cierto grado de autonomía, para lograr objetivos específicos.


“Una computadora puede ser llamada ‘inteligente’ si logra engañar a una persona haciéndole creer que es un humano” (Alan Turing)


El desarrollo de la IA se basa en procesos que incluyen el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección. Cuanto más “interiorizados” tengan las máquinas estos procesos, mayor será la capacidad de autogestión de las mismas, aunque todavía queda un muy largo recorrido para poder hablar de sistemas de IA completamente autónomos y muchísimo más lejos que lleguen a ser conscientes de sí mismos.

Desarrollo de IA en las empresas

Desarrollo tipos de inteligencia artificial  en las empresas

Actualmente, la IA está presente en muchos ámbitos y su desarrollo no deja de crecer exponencialmente. Podemos encontrar aplicaciones concretas de IA en multitud de sectores, como el de la sanidad, los recursos humanos, comercial-marketing, seguridad, riesgos o los videojuegos. Los sistemas de IA actuales son capaces de manejar grandes cantidades de datos, extraer la información relevante y crear perfiles o modelos predictivos en numerosos ámbitos.

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Una de las innovaciones más importantes que ha traído consigo el desarrollo de la IA es la automatización de los procesos repetitivos en las empresas. Asimismo, la IA está resultando vital para economizar los recursos y el tiempo empleado para el análisis de datos, definición de estrategias, etc. Veamos algunos ejemplos.

  1. La IA analiza el comportamiento de los usuarios en internet para ofrecerles contenidos personalizados. De este modo, puede elaborar perfiles de usuarios, segmentar la audiencia y destacar sólo aquellos productos o servicios que concuerden con sus necesidades y deseos.
  2. En los departamentos de Recursos Humanos de cada vez más empresas se están automatizando la entrada y categorización de currículums, mejorando los procesos de selección y reclutamiento.
  3. Existen programas capaces de generar contenido completamente original en base a determinados conceptos y palabras clave.
  4. La IA aplicada a la atención al cliente permite delegar tareas en asistentes virtuales o chatbots, capaces de simular conversaciones más o menos complejas, dependiendo del grado de complejidad en su programación, con los clientes para ofrecer soporte o ayuda en tiempo real. 

“La automatización reducirá el tiempo para realizar tareas que hoy en día son imposibles de realizar por los humanos … La cantidad de datos que tienen las empresas está más allá de la capacidad del profesional o el científico de datos más sofisticado. Pero eso no es cierto para el aprendizaje automático … La capacidad de convertir eso en información para ayudarlo a vender más y ayudarlo a ahorrar más: la Inteligencia Artificial afectará a ambos” (Mark Hurd, CEO de Oracle)


Como resultado de la transformación digital, la IA aplicada a la explotación de los  datos disponibles está mejorando notablemente el rendimiento de muchos negocios. El número de negocios que utilizan IA en alguno de sus procesos se ha incrementado en un 270 % en los últimos 4 años. 

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Cada vez podemos encontrar más campos de aplicación de la IA. Esto está teniendo un gran impacto en las empresas. De hecho, el desarrollo de IA para la innovación en las grandes empresas es fundamental.

Desde recomendaciones de productos mientras navegamos por internet hasta el propio funcionamiento de los smartphones. Además, la IA está estrechamente ligada a las demandas sociales.

A continuación, vamos a analizar cuáles son los tipos de Inteligencia Artificial que encontramos actualmente a nuestro alrededor y los que están aún por aterrizar en el futuro.

Tipos de Inteligencia artificial según su capacidad

1. Inteligencia artificial estrecha (ANI - Artificial Narrow Intelligence)

Este es uno de los tipos de Inteligencia Artificial más habituales. La ANI es una IA con carácter reactivo, memoria limitada y orientada a objetivos específicos. Su función es estar preparada para actuar en un solo rol, garantizando que desempeñe plenamente su papel.

En esta categoría se incluyen desde asistentes virtuales como Alexa o Siri hasta sistemas de vehículos autónomos, pasando por los filtros de spam en el correo electrónico o las recomendaciones de publicidad que recibimos en base a nuestras búsquedas. En definitiva, la Narrow IA se basa en  implementar una serie de acciones e instrucciones en la máquina.

2. Inteligencia artificial general (AGI - Artificial General Intelligence)

De los diferentes tipos de Inteligencia Artificial, este tipo de IA, desde un punto de vista teórico, es capaz de realizar cualquier tipo de tarea con la misma efectividad que un ser humano biológico. Es decir, se trata de una IA cognitiva o, dicho de otro modo, con personalidad, aunque aún está en una fase muy temprana de desarrollo. A diferencia de la Narrow IA, se trata de simular en la máquina todos los procesos cerebrales humanos para la toma de decisiones de forma autónoma en diferentes escenarios.

Esto implica que la AGI tiene la capacidad de evaluar y detectar diferentes necesidades, procesos e incluso emociones para actuar en consecuencia. Por ejemplo, se pueden modelar estrategias a partir de las interacciones, comportamientos, dudas y necesidades más comunes de los usuarios de una plataforma.

3. Súper Inteligencia Artificial (ASI - Artificial Super Intelligence)

Aunque se desconoce hoy en día si se puede alcanzar este grado de complejidad, la súper IA debería ser capaz de realizar cualquier actividad mejor que un ser humano, sin necesidad de replicar necesariamente su comportamiento.

Por tanto, de los diferentes tipos de Inteligencia Artificial este tendría la capacidad de pensar, razonar y aplicar juicios propios ante cuestiones complejas de forma consciente y autónoma. Y más aún: planificar en base a la experiencia, aprender y comunicarse por sí sola.

Algunos investigadores consideran que es posible llegar a este nivel de tecnología pues al ser el cerebro un sistema mecánico, debería ser posible simularlo mediante materiales sintéticos, aunque las complejidades del pensamiento humano sugieren una imposibilidad tanto física como biológica.

Además, la capacidad de razonamiento avanzado de los seres humanos requiere un análisis meticuloso de las posibles consecuencias medioambientales y éticas que esto puede acarrear en las futuras máquinas.

El cine de ciencia ficción está repleto de robots y máquinas que alcanzan una madurez tecnológica impensable hoy en día. Este es el caso de películas como ‘Blade Runner’, ‘Terminator’, ‘Her’ o ‘2001, Una odisea espacial’.

Tipos de IA según su funcionalidad

En este punto nos centramos en la utilidad de la Inteligencia Artificial en ámbitos reales, no hipotéticos.

1. Máquinas reactivas

Se trata de la IA más básica, en la que se implementa un determinado rango de respuestas (reacciones) para peticiones concretas. Por tanto, la máquina sólo dispone de un rol de respuesta, es decir, está automatizada para reaccionar ante una determinada acción sobre el presente.

Tampoco pueden utilizar experiencias previas en las que basar la toma de decisiones actuales porque no tiene la capacidad de aprender y administrar una base de datos interna para ejecutar lo que absorbe y evolucionar.

Uno de los ejemplos clásicos en el desarrollo de este tipo de máquinas fue la supercomputadora “Deep Blue”, creada por IBM en la década de los noventa, y que venció a los mejores ajedrecistas del mundo, entre ellos, Garry Kasparov.

Deep Blue era capaz de reconocer las figuras en un tablero y procesar 200 millones de movimientos en un segundo. Sin embargo, no poseía ningún concepto de las acciones pasadas, es decir, ignoraba cualquier dato, relevante o no, antes del momento presente. 

2. Máquinas de memoria limitada

En este caso, la máquina, que sigue siendo completamente reactiva, es capaz de almacenar experiencias pasadas o aprender de los datos recientes por un periodo de tiempo corto y limitado. Esto le permite generar acciones puntuales a partir de la información recabada y añadirla a su programación para crear nuevos patrones de comportamiento y respuesta para un futuro no lejano.

Asimismo, como en el caso de las máquinas reactivas, no se genera un aprendizaje en base a la experiencia. Como ejemplo de este tipo de IA tenemos los coches autónomos, que analizan la velocidad y dirección de otros vehículos.

Las máquinas que utilizan este tipo de IA son capaces de, a partir de su historial de interacciones, tomar decisiones puntuales para responder a una solicitud o realizar una acción. Ampliando la memoria de estas máquinas se están consiguiendo resultados prometedores en, por ejemplo, los asistentes virtuales (chatbots) y los sistemas de reconocimiento facial.

3. Teoría de la mente (Theory of mind AI)

En el ámbito de la psicología, la denominada ‘teoría de la mente’ implica que los seres humanos poseen pensamientos y emociones que afectan a su propio comportamiento y definen lo que conocemos como interacción social.

Por tanto, si las máquinas van a andar entre nosotros, deberán tener una comprensión sobre cómo pensamos y cómo sentimos. Además deberán llegar a saber qué esperamos y cómo queremos que nos traten. Tendrán que ajustar su comportamiento en consecuencia. Esto nos lleva al siguiente nivel de IA.

4. Autoconciencia

En el futuro las máquinas serán conscientes de sí mismas. Ese es el camino que algunos científicos se han fijado como horizonte, aunque aún no se han desarrollado prototipos concretos.

Actualmente no hay ninguna máquina que sea autoconsciente. A nivel computacional, este es el objetivo más ambicioso al que se enfrenta la IA. Una máquina autoconsciente estaría capacitada para almacenar datos pasados y, en base a ellos, crear un juicio propio y actuar de forma conveniente.

El problema es que la IA tendría que incluir en su programación la capacidad de comprender que existen individuos con emociones y pensamientos propios, lo que supondría un nivel de complejidad inalcanzable para los sistemas de computación actuales.


“El único límite para la IA es la imaginación humana” (Chris Duffey)


Este tipo de IA podría entender el mundo que le rodea si se desarrolla plenamente. Por tanto, las máquinas serían capaces de aprender en base a nuestros comportamientos y deducir y saber cuáles son nuestros gustos, necesidades, deseos o hasta cómo esperamos ser tratados.

Obviamente, buena parte del futuro de la IA se enmarca en el desarrollo de máquinas capaces de desarrollar autoconsciencia sin las limitaciones de la biología. Esto implicaría que las máquinas desarrollarán conciencia de sí mismas y serán capaces de reconocerse como entidades independientes. Sin embargo, no es posible señalar cuándo, e incluso si podrá avanzar la tecnología hasta ese nivel.

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