Categorizando la inteligencia artificial
La inteligencia artificial puede dividirse en varios segmentos, pero se pueden identificar dos categorías principales.
La clasificación de los sistemas de inteligencia artificial se divide en dos categorías: IA débil e IA fuerte.
La IA débil, también denominada IA estrecha, es un sistema de IA desarrollado y entrenado específicamente para un único propósito.
Ejemplos de este tipo de IA son los asistentes personales virtuales como Siri de Apple.
La inteligencia artificial general, también conocida como IA Fuerte, es un sistema de IA que tiene la capacidad de aportar capacidades cognitivas de nivel humano, lo que significa que en caso de que se le presente un reto no especificado, es capaz de encontrar una solución.
Desarrollado por el matemático Alan Turing en 1950, el test de Turing es un método que intenta cuantificar la capacidad de un ordenador para mostrar procesos de pensamiento similares a los humanos, aunque su eficacia es discutida.
Arend Hintze, profesor adjunto de biología integrativa e ingeniería y ciencias informáticas en la Universidad Estatal de Michigan, ofrece una categorización exhaustiva de la IA basada en cuatro tipos: desde los sistemas de IA existentes en la actualidad hasta los sistemas sintientes que aún no existen.
En concreto, la categorización incluye:
Las máquinas reactivas
Como el famoso programa de ajedrez Deep Blue de IBM.
Deep Blue fue famoso por su capacidad para derrotar al mundialmente famoso gran maestro de ajedrez Garry Kasparov en la década de 1990, al poseer la capacidad tanto de discernir las piezas en el tablero como de formular respuestas predictivas.
Sin embargo, Deep Blue era incapaz de basarse en experiencias pasadas para influir en sus decisiones futuras.
Evalúa las opciones disponibles, tanto las suyas como las de su oponente, y toma la decisión más ventajosa.
Deep Blue y AlphaGO de Google se construyeron con objetivos específicos y no pueden adaptarse a contextos diferentes.
Estas máquinas son un concepto sencillo utilizado para simular el comportamiento humano iniciando reacciones ante estímulos.
No están pensadas para aprender, sino para dar una respuesta.
Otro tipo es la memoria limitada.
Estos sistemas son capaces de basarse en experiencias anteriores para tomar decisiones en el presente.
Numerosos aspectos del proceso de toma de decisiones en los vehículos autónomos se han concebido de este modo.
Los datos recogidos de las observaciones se emplean para anticiparse y ajustarse a posibles escenarios futuros, como el cambio de carril, de manera oportuna. Esta información no se conserva durante mucho tiempo.
Estos sistemas de IA son máquinas reactivas con cierta capacidad de memoria, lo que les permite aprender datos y tomar pequeñas decisiones.
Ejemplos de este tipo de IA son los sistemas de reconocimiento facial y los chatbots.
Teoría de la mente y autoconsciencia
La teoría de la mente, un concepto psicosocial, es el reconocimiento de que otros individuos poseen su propio conjunto de creencias, motivos y objetivos que pueden moldear su comportamiento.
Hasta la fecha, no se ha desarrollado este tipo de inteligencia artificial.
Es, pues, un modelo pionero de IA que pretende mejorar la comprensión del comportamiento humano, como las emociones, las necesidades y los procesos de pensamiento.
Su investigación y sus posibles aplicaciones son muy prometedoras y tienen un brillante futuro por delante.
Finalmente, la autoconciencia.
En este ámbito, los sistemas de IA poseen una forma de autoconciencia, demostrando un nivel de consciencia.
La capacidad de reconocer y considerar el propio estado actual permite la capacidad de comprender las emociones y estados de los que les rodean.
En la actualidad, este tipo de IA no se ha desarrollado plenamente.
Aunque esto es solamente una idea y todavía no se ha creado ninguna IA de este tipo, la autoconciencia implica que las máquinas, aparte de imitar el comportamiento humano, podrían ser capaces de pensar y actuar de forma autónoma, demostrando un sentido de autoconciencia.