El impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en el siglo XXI no tiene comparación con ninguna otra tecnología actual. Sin embargo, la gente aún no comprende del todo cómo funciona la Inteligencia Artificial. Son varias las obras populares y noticias sensacionalistas que han desinformado al público en general y le han hecho creer que las aplicaciones actuales de IA pueden llegar a ser racionales o adquirir capacidades ficticias. Esto es completamente erróneo.
Para aprovechar al máximo la Inteligencia Artificial debemos entender cómo funciona, cómo la utilizan las personas y organizaciones en la actualidad y cómo podremos utilizarla en el futuro. En el siguiente artículo hablaremos sobre los siete tipos de Inteligencia Artificial y la Inteligencia Artificial Autónoma, la tecnología patentada por Algotive, que revolucionará el potencial de las tecnologías tradicionales de IA.
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Más de 60 años después de que McCarthy definiera lo que entonces era un campo emergente, la colaboración entre humanos y máquinas ha seguido estrechándose. Solo tenemos que mirar a nuestro alrededor y confirmar que la Inteligencia Artificial ha pasado a formar parte de nuestra vida cotidiana cada vez que hacemos peticiones a asistentes digitales como Siri y Alexa o hacemos búsquedas predictivas en Google. Al mismo tiempo, la IA es un apoyo cada vez mayor en actividades a gran escala como la seguridad pública y privada, la automatización de empresas y mucho más.
La Inteligencia Artificial se ha arraigado tanto en nuestro mundo actual que a veces es difícil separar la realidad de la ficción y conocer su verdadero alcance. Por eso, en este artículo explicaremos los principales tipos de IA que existen, así como sus usos. También hablaremos de la Inteligencia Artificial Autónoma y de los avances que trae consigo.
La base para definir los diferentes tipos de IA es, como cabría esperar, su parecido con las capacidades humanas, es decir, los niveles en los que pueden replicar la forma de pensar, actuar e incluso sentir de una persona. En este sentido, consideramos siete tipos principales de Inteligencia Artificial, que, a su vez, se agrupan en dos grandes clasificaciones: por aprendizaje -¿cómo piensa un sistema para realizar sus tareas?- y por funcionalidades -¿cómo procesa un sistema los recuerdos y las emociones? Cuanto más se asemeje una IA al procesamiento y las funciones humanas, más avanzada se considerará, mientras que un rendimiento básico la etiquetará como "menos evolucionada".
Algunos expertos afirman que los tres tipos de IA por aprendizaje son más bien etapas por las que podría evolucionar un sistema. Estas son sus características específicas:
IA Estrecha
Este tipo de inteligencia artificial también se conoce como "IA débil" porque su razonamiento se reduce a realizar una actividad específica basada en un conjunto de funciones predefinidas. Las máquinas pertenecientes a esta categoría llegan a simular el proceso mental que se dirige a un único objetivo, sin poseer una mente propia, por supuesto. Esta es la etapa de la IA más realista en nuestro presente y la que cuenta con un mayor número de productos. Incluso las IA más avanzadas de Machine Learning y Deep Learning entran en esta categoría. Los ejemplos más comunes son:
IA General
La inteligencia general artificial (AGI) o IA fuerte replica la toma de decisiones y los procesos cognitivos humanos que se centran en múltiples objetivos al mismo tiempo. En otras palabras, puede igualar la capacidad de aprendizaje de las personas, aplicar los conocimientos a diferentes situaciones e incluso detectar emociones. Como estas máquinas son tan complejas como la propia mente humana, actualmente no encontramos ejemplos tan sólidos de esta IA.
Programar ordenadores con un conjunto completo de habilidades cognitivas requiere años de inversión y experimentación. Aun así, algunas empresas están dispuestas a asumir este reto. Microsoft, por ejemplo, ha invertido 1.000 millones de dólares a través de empresas como OpenAI. Encontramos algunos ejemplos emergentes de IA general en el sector de los vehículos, con la automatización de las tareas de los mismos, la previsión del mantenimiento y la implementación de la visión por ordenador.
Super IA
La superinteligencia artificial (ASI) aún no es una realidad, pero si se desarrolla, llevará las cosas al siguiente nivel: no sólo replicará el pensamiento humano, sino que lo superará. Podría operar de forma consciente y completamente autónoma, así como expresar emociones, creencias y necesidades propias.
La existencia de este tipo de IA no tiene por qué traernos la destrucción descrita en algunas películas o libros de ciencia ficción. Un escenario contemplado es que las IA desarrolladas serán dispositivos que ocasionalmente integraremos en nuestras mentes y que sólo podrán comunicarse con las personas, nunca entre sí. El futuro es incierto, pero definitivamente apasionante.
La Inteligencia Artificial categorizada por funcionalidades se centra en el parecido con los procesos de memorización humanos y la capacidad de "empatizar" con las necesidades y emociones de los demás.
Estas son sus cuatro muestras.
Máquinas reactivas
La Inteligencia Artificial reactiva se basa en los modelos más básicos y antiguos existentes. Están programadas para responder a estímulos y no tienen memoria propia. Esto significa que sólo procesan información a partir de datos presentes y no pueden recurrir a situaciones o pruebas pasadas para predecir acciones futuras. No poseen la capacidad de aprender, pero sí saben percibir su entorno y reaccionar ante él. Entre las máquinas reactivas que más utilizamos están los motores de recomendación de nuestros servicios de streaming.
Memoria limitada
A diferencia de las máquinas reactivas, la inteligencia artificial de memoria limitada sí posee un cierto grado de memoria, creada a partir del historial de sus interacciones y de las bases de datos que genera. Por lo tanto, tiene capacidad de aprendizaje, puede tomar decisiones relacionadas con las tareas y evaluar las acciones futuras. Hay, por ejemplo, dispositivos con memoria limitada que aprenden a escanear e identificar objetos porque han estudiado previamente miles de imágenes y sus etiquetas. Por otro lado, tenemos los chatbots, que aprenden los hábitos y las respuestas de los usuarios gracias a los algoritmos de la inteligencia artificial conversacional.
Teoría de la mente
No podemos encontrar muchos ejemplos de IA de teoría de la mente porque, al igual que la inteligencia artificial general, aún está en desarrollo. En definitiva, esta tecnología tendrá el poder de procesar las emociones y necesidades que habitan en la mente humana para entenderla mejor. Esto implicaría interacciones sociales entre máquinas y humanos e incluso escenarios en los que las primeras proporcionen una especie de orientación psicológica y terapéutica. La IA de la teoría de la mente también podría aplicarse a los coches autónomos que, quizá en un futuro próximo, adivinen los estados mentales de conductores y peatones para predecir su comportamiento.
Autoconciencia
Por último, pero no por ello menos importante, tenemos la autoconciencia, un tipo de Inteligencia Artificial también hipotético -por el momento, el más inalcanzable de todos- pero que representaría el mayor grado de desarrollo: una máquina que no sólo es capaz de entender las emociones de otras personas, sino también de tener sentimientos, necesidades e ideas propias. De momento, sólo nos queda la ficción para imaginar las posibilidades y resultados que ofrece.
A través de su diseño inteligente que orquesta varias tecnologías en un sistema coordinado, la IA autónoma resuelve muchos de los problemas más desafiantes en las industrias críticas.
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