Los 10 tipos de inteligencia artificial más importantes que existen en la actualidad

La inteligencia artificial (IA) ha evolucionado de manera significativa en los últimos años y se ha convertido en una herramienta poderosa en una variedad de campos. Para comprender mejor esta tecnología y aprovecharla de manera ética y responsable, es esencial conocer los diferentes tipos de IA que existen en la actualidad.

Con información de Alto Nivel, presentamos una lista de los 10 tipos de IA más relevantes en el mundo actual.

1. Procesamiento Natural del Lenguaje (NLP)

Esta modalidad de IA se enfoca en permitir a las computadoras comprender palabras y textos de manera similar a los seres humanos. Ejemplos notables incluyen ChatGPT, Bard (de Google) y el chat de Bing. El NLP se utiliza para automatizar procesos que involucran la generación de texto en diversos entornos, como la educación y el comercio.

2. Aprendizaje automático (Machine learning)

El aprendizaje automático es una disciplina de la IA que utiliza algoritmos y vectores para analizar grandes conjuntos de datos, identificar patrones y realizar proyecciones. Los programas informáticos “aprenden” a medida que se recopilan más datos.

3. Sistemas expertos

Estos programas están diseñados para tomar decisiones y resolver problemas de manera similar a los seres humanos. Utilizan bases de conocimiento previamente establecidas, como el Razonamiento Basado en Casos, para abordar solicitudes y resolver problemas.

4. Aprendizaje profundo (Deep Learning)

Los programas de aprendizaje profundo son similares al aprendizaje automático, pero utilizan algoritmos que pueden generar respuestas mucho más complejas. Se utilizan en entornos virtuales, como las redes sociales.

5. Robótica

La robótica es una rama de la IA que se utiliza para automatizar procesos y realizar tareas que normalmente llevarían a cabo los seres humanos. La industria automotriz ha sido un líder en la implementación de esta tecnología.

6. Lógica difusa

Los sistemas de lógica difusa procesan datos y los clasifican en valores, lo que permite respuestas automatizadas en rangos que van más allá de opciones binarias como “verdadero o falso” o “sí o no”.

7. Visión artificial

La visión artificial se centra en la creación de programas que pueden analizar imágenes y datos contenidos en objetos. Se utiliza en la industria para verificar la calidad de los productos y detectar errores de manufactura.

8. Máquinas reactivas

Estos programas responden a estímulos específicos sin realizar un aprendizaje por sí mismos. Un ejemplo icónico es la computadora “Deep Blue”, que venció al campeón de ajedrez Garry Kaspárov en la década de 1990.

9. Inteligencia artificial estrecha

En este caso, los sistemas están diseñados para imitar capacidades humanas de manera restringida y específica. Realizan funciones concretas y sus respuestas son limitadas.

10. Redes neuronales artificiales

Estas redes imitan el funcionamiento de las neuronas humanas y son fundamentales en el aprendizaje automático y profundo. Se utilizan en reconocimiento de voz, análisis de imágenes y clasificación de grandes conjuntos de datos.