¿Cuáles son los tipos de inteligencia artificial que existen?

La inteligencia artificial, también conocida por sus siglas IA, es algo tan sencillo, pero a la vez tan complejo, como hablar de máquinas inteligentes que tienen la capacidad de aprender por sí mismas y sustituir al humano en multitud de tareas. Sus aplicaciones hoy en día son múltiples, ya que a medida que la tecnología y los avances siguen progresando, van apareciendo cada vez más tipos de inteligencia artificial.

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Tipos de inteligencia artificial existentes hoy en día

La inteligencia artificial es un mundo en constante evolución que cada año nos sorprende con impactantes novedades. Actualmente, los tipos de inteligencia artificial se suelen aglutinar en 4 categorías.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático, o machine learning, es uno de los tipos de inteligencia artificial al que más acostumbrados estamos, sobre todo a nivel de series o películas. Se basa en la capacidad que un software o dispositivo tiene de aprender por su cuenta. El aprendizaje automático sigue tres pasos fundamentales, como cualquier otro método: aprendizaje, entrenamiento y resultados.

Puede estar supervisado por una persona o hacerse de manera autónoma gracias a la propia IA, que opera según las normas diseñadas por el programador. Este tipo de IA lo vemos en los asistentes virtuales o en los videojuegos, entre otros lugares.

Gracias a este tipo de IA, las máquinas pueden mejorar su rendimiento a través de la experiencia. Al abordar un rango diverso de aplicaciones, desde el análisis de datos hasta la toma de decisiones, se basa en algoritmos que permiten a los sistemas aprender de los datos disponibles y mejorar sus resultados con el tiempo.

Se distingue también por su capacidad para adaptarse a patrones cambiantes y datos variables, y se divide en subtipos como el aprendizaje supervisado, donde se proporcionan ejemplos etiquetados, y el no supervisado, que explora patrones en datos no etiquetados.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo, o deep learning, es un tipo de aprendizaje que va más allá del automático, ya que engloba y procesa más datos e información al mismo tiempo. Utiliza otro de los tipos de inteligencia artificial para desenvolverse entre un mayor volumen de información, las redes neuronales, que como veremos a continuación, son una rama de la IA que imita la estructura y el funcionamiento del cerebro humano.

Está estrechamente ligado con otros de los términos del momento, el Big Data. La disponibilidad masiva de datos en la era digital ha permitido que las redes neuronales profundas desbloqueen su potencial al analizar y reconocer patrones en escalas nunca antes imaginadas. Desde el reconocimiento facial hasta la conducción autónoma y pasando por las traducciones automáticas de textos, el aprendizaje profundo ha impulsado avances notables en diversas industrias.

No podemos olvidar tampoco la capacidad de generalización del aprendizaje profundo. Una vez que estas redes neuronales se entrenan en un conjunto de datos diverso y representativo, pueden aplicar su conocimiento a situaciones nuevas y desconocidas, lo que las hace versátiles y adaptables. A medida que continúa la investigación en esta área, el aprendizaje profundo sigue abriendo puertas a innovaciones transformadoras en la inteligencia artificial y más allá.

Redes neuronales

Las redes neuronales, como su propio nombre indica, son un tipo de IA que intenta imitar el comportamiento de las neuronas. A partir de una red de neuronas artificiales, se crea un sistema por el que reciben y procesan datos tal y como lo hace el procesamiento neuronal biológico. Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) están formadas por millones de neuronas de este tipo que trabajan de manera coordinada y con la capacidad de operar con acciones de aprendizaje.

Pero además, pueden comunicarse, recibir y transmitir información a lo largo de capas interconectadas, así como adaptarse y aprender. Este tejido de conexiones crea una estructura excepcionalmente capaz de asimilar patrones complejos en datos muy variados. Este tipo de IA es muy útil para actividades como el reconocimiento de imágenes y textos o para controlar robots y dispositivos autónomos. En la actualidad, es uno de los máximos exponentes de la inteligencia artificial.

Sistema experto

Los sistemas expertos son programas informáticos que emulan el razonamiento humano en áreas específicas. Estos sistemas están diseñados para imitar el conocimiento, la lógica racional y el juicio de un experto humano en un campo determinado. Con ello, es capaz de tomar decisiones informadas y proporcionar soluciones precisas y adecuadas en situaciones que pueden llegar a ser complejas.

Para lograrlo, se basa en reglas lógicas y bases de conocimiento detalladas. Los sistemas expertos evalúan información y aplican su conocimiento especializado para llegar a conclusiones. A través de interacciones con los usuarios, estos sistemas pueden hacer preguntas, recopilar datos y ofrecer recomendaciones, y crean así una experiencia similar a la de consultar con un experto humano.

En la actualidad, encuentran aplicaciones en diversos campos, desde atención al cliente con chatbots inteligentes hasta diagnósticos médicos y control de procesos industriales. Su capacidad para capturar y aplicar conocimiento en tiempo real, junto con su adaptabilidad, los convierte en una herramienta valiosa para mejorar la toma de decisiones y optimizar procesos en diversas industrias.

Robótica

La robótica es una rama interdisciplinaria que combina ingeniería, ciencia y tecnología, y que se dedica a diseñar, construir y operar robots. Estos robots son máquinas capaces de ejecutar tareas de manera autónoma o semiautónoma, y abarcan una amplia gama de formas y funciones. Desde brazos robóticos industriales que ensamblan productos en líneas de producción hasta robots médicos que asisten en cirugías precisas.

Están equipados con sensores, actuadores y sistemas de control, y tienen la capacidad de interactuar con su entorno y realizar tareas complejas. La programación de comportamientos y la integración de inteligencia artificial les permiten adaptarse y aprender, y mejorar así su desempeño con el tiempo. Además de su impacto en la industria, la robótica está presente en la exploración espacial, en la asistencia a personas con discapacidades y en la automatización de procesos.

 El origen de la inteligencia artificial

Para conocer el origen de la inteligencia artificial debemos dirigirnos al año 1943, cuando se publica el artículo “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity" de Warren McCullough y Walter Pitts. En ese trabajo, ambos científicos sentaron las bases del primer modelo matemático destinado a crear una red neuronal.

El primer ordenador que empleaba esta red Snarc, fue creado en 1950 por dos alumnos de Harvard: Marvin Minsky y Dean Edmonds. Y también en ese año, el matemático y científico Alan Turing formuló la famosa "Prueba de Turing", una evaluación conceptual de la capacidad de una máquina para exhibir comportamiento inteligente indistinguible del humano. Esta prueba se convirtió en un punto de referencia en la discusión sobre la IA y planteó preguntas sobre la naturaleza del pensamiento y la conciencia.

Poco después, en 1952, Arthur Samuel creó un software que era capaz de aprender a jugar al ajedrez de forma autónoma. Y cuatro años después, se emplearía el término inteligencia artificial por primera vez, en la conferencia «Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence» de John McCarthy.

Otro término que acuñó fue el de machine learning, mientras trabajaba en IBM. Si bien en las décadas siguientes los avances se vieron paralizados, desde los 80 se retomaron las investigaciones, y el desarrollo de la IA comenzó a verse acelerado para llegar hasta donde nos encontramos hoy.

La inteligencia artificial es una realidad que va más allá de las películas de ciencia ficción de nuestra infancia. Es un avance de la tecnología que ha llegado para quedarse y que ya forma parte de nuestras vidas, además de estar en constante evolución. Por eso, los tipos de inteligencia artificial con los que contamos hoy son solo una pequeña parte de lo que la tecnología nos dará en un par de décadas.