Existen 11 formas de IA basadas en su capacidad de aprendizaje, funcionalidad y procesamiento de la información. Cada una de ellas podría ayudarte a entender mejor a tus clientes, elegir mejor qué comercializar y tomar decisiones empresariales en el futuro.
¿Cómo se clasifican los tipos de IA?
Existen tres grandes grupos en los que se pueden clasificar las distintas formas de inteligencia artificial:
- Por su capacidad intelectual: la amplitud de su pensamiento y de su tratamiento de la información.
- Por sus funciones: las múltiples acciones y tareas que pueden llevar a cabo utilizando datos.
- Por su forma de aprender y tomar decisiones: cómo adquieren nuevos conocimientos y cómo determinan cómo llegar a una solución.
Estas clases no se excluyen mutuamente, porque un mismo sistema de inteligencia artificial, como ChatGPT, puede clasificarse como perteneciente a múltiples formas de IA en función de cómo procese las decisiones que toma para mostrarnos sus respuestas.
Tipos IA basadas en la capacidad intelectual
1. estrecha (ANI)
La ANI (Inteligencia Artificial Estrecha) recibe su nombre porque sólo puede ejecutar una tarea específica -o una colección restringida de tareas- de forma inteligente y no puede analizar, sugerir o realizar ningún trabajo distinto de aquel para el que fue construida.
Un ejemplo de ANI es una aplicación que sustituye a un jugador real en un juego de mesa o la función de detección de sonrisas de la cámara del móvil. Un ejemplo de esta forma de IA en el comercio electrónico es una extensión o API en una tienda online que proporciona sugerencias de compra basadas en la navegación del cliente potencial.
2. Polivalente (AGI)
AGI (Inteligencia Artificial General) se refiere a los sistemas de IA que pueden ejecutar prácticamente cualquier trabajo intelectual con un rendimiento comparable al de un ser humano. Estas formas de inteligencia se están desarrollando actualmente y aún no existen para un uso público generalizado.
Una de estas iniciativas es la IA DeepMind de Google, que se creó con el objetivo de analizar cantidades masivas de datos y descubrir soluciones innovadoras e inteligentes a retos a gran escala como el calentamiento global.
3. IA (Superinteligencia Artificial)
ASI (Artificial Super Intelligence o Superinteligencia Artificial) se refiere a los modelos teóricos que potencialmente conducen a la evolución de las capacidades de la IA. Su potencial implica sistemas que superarían las capacidades cognitivas y de aprendizaje de la inteligencia humana.
Una superinteligencia podría razonar, aprender, resolver problemas complicados, emitir juicios y, por supuesto, conversar con las personas sin necesidad de programación previa.
Tipos IA basadas en la función
4. Máquinas que reaccionan
En cuanto a funcionalidad, los sistemas reactivos son los más básicos, ya que su comportamiento depende únicamente de recibir un estímulo y crear una reacción basada en él. Es decir, se limitan a analizar la circunstancia actual y no retienen información o experiencia previa.
En la actualidad, muchos programas o máquinas de IA funcionan en modo reactivo, emitiendo una reacción en función de la mejor respuesta que puedan dar en el momento del encuentro. Este tipo de robots puede ir desde AlphaGo, un programa informático creado por Google para ganar el juego de mesa GO, hasta Siri, un asistente de teléfono móvil que escucha órdenes de voz.
5. Máquinas con memoria limitada
Los sistemas con memoria limitada pueden recordar experiencias anteriores, pero sólo de forma limitada para realizar acciones basadas en el aprendizaje generado en el momento de la actividad, como su nombre indica.
Los drones y los coches autoconducidos, como el Autopilot de Tesla, son los casos más populares de inteligencia artificial con memoria limitada. Recogen datos del viaje actual para emitir juicios que les permitan ser más eficientes e identificar el camino óptimo. Pero en su siguiente viaje, la aventura vuelve a empezar.
6. Teoría mental
El próximo paso en las funciones de la inteligencia artificial serán los sistemas capaces no sólo de comprender todo tipo de emociones humanas, sino también de aprender a relacionarse con ellas del mismo modo que lo harían los humanos al conocer a un nuevo individuo.
Los desarrolladores trabajan ya en sistemas fundamentales basados en la teoría de la mente, con IA capaces de interactuar mediante la comprensión de las emociones humanas: un ejemplo de ello es la robot Sophia.
7. La autoconciencia
Según la funcionalidad, la última forma de inteligencia artificial es el punto más alto que la IA podría alcanzar en el futuro. Se trata de máquinas y sistemas sofisticados con ideas propias, sentimientos y conciencia de su propia existencia.
Este grado de inteligencia sólo existe ahora en teoría, y ya existe un debate ético sobre las ventajas y obligaciones que puede suponer para la humanidad la creación de algo de este nivel. Si se desarrolla una inteligencia de este tipo, podría servir como socio dentro de su organización, con su propio punto de vista y visión corporativa, dispuesto a ayudarle en todo momento.
Tipos de IA en función de cómo aprenden y emiten juicios
8. Sistemas basados en reglas
Esta forma de IA se adhiere a los principios fundamentales dados por el programador para llevar a cabo el propósito para el que fue construida. La capacidad del sistema para hacer frente a un problema se complica a medida que se le aplican más reglas.
En la actualidad, varias industrias emplean inteligencia artificial basada en reglas. Los sistemas de pago electrónico, por ejemplo, utilizan actualmente procedimientos de verificación de identidad y análisis biométrico para evitar la posibilidad de fraude confirmando que la persona que realiza la transacción es el verdadero titular de la cuenta bancaria.
9. Inteligencia mediante árboles de decisión
Este tipo de IA aprende y procesa los datos basándose en secuencias de varias posibilidades que interactúan en la decisión. “Si encuentro este dato, entonces busco esta opción; si no lo encuentro, entonces hago esto otro”, es una explicación directa.
Los avances en el aprendizaje automático permiten a este tipo de IA descubrir hechos particulares dentro de cantidades masivas de datos.
10. Las redes neuronales
Esta inteligencia artificial, como el cerebro humano, recibe estímulos y los vincula a una capa de procesamiento oculta para formar una respuesta. La red neuronal recuerda reacciones anteriores y mejora la respuesta cuando se encuentra con la misma entrada, ya sea proporcionando más información o reaccionando más rápido, a medida que el sistema madura.
11. Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es la siguiente fase en el desarrollo de redes neuronales. Este tipo de inteligencia artificial implica ampliar el número de capas ocultas de procesamiento (y la capacidad de evaluarlas) para calcular más datos, proporcionar respuestas más intrincadas o realizar tareas más complicadas en menos tiempo.
El aprendizaje profundo es una herramienta excelente para el comercio electrónico. El reconocimiento visual es cada vez más popular, ya sea para que una plataforma reconozca una instantánea de un producto que has visto en la calle y te enlace a la página donde puedes comprarlo, o para que te aconseje qué gafas deberías comprarte con solo mirarte a la cara.
Ahora ya conoce las múltiples formas de inteligencia artificial, así como ejemplos de cómo se emplean actualmente y cómo ayudan o podrían ayudar en el futuro en el comercio electrónico. Sin lugar a dudas, la IA es un potente instrumento que debemos comprender para utilizarlo de forma ética y productiva.
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