Hoy en día, el concepto de inteligencia artificial se escucha en muchas conversaciones, pero ¿cuáles son los tipos de inteligencia artificial que existen a nuestro alrededor?
Máquinas reactivas
Una máquina reactiva sigue los principios más básicos de la IA y, como su nombre lo indica, solo es capaz de usar su inteligencia para percibir y reaccionar ante el mundo que tiene enfrente. Una máquina reactiva no puede almacenar una memoria y, como resultado, no puede depender de experiencias pasadas para informar la toma de decisiones en tiempo real.
Percibir el mundo directamente significa que las máquinas reactivas están diseñadas para completar solo un número limitado de tareas especializadas. Sin embargo, reducir intencionalmente la visión del mundo de una máquina reactiva no es ningún tipo de medida de reducción de costos y, en cambio, significa que este tipo de IA será más confiable y confiable: reaccionará de la misma manera a los mismos estímulos cada vez.
Un ejemplo claro es una máquina reactiva de juegos es AlphaGo de Google. AlphaGo también es incapaz de evaluar movimientos futuros, pero depende de su propia red neuronal para evaluar los desarrollos del juego actual, lo que le da una ventaja sobre Deep Blue en un juego más complejo. AlphaGo también superó a los competidores de clase mundial del juego, derrotando al campeón de Go, el jugador Lee Sedol en 2016.
Aunque tiene un alcance limitado y no se modifica fácilmente, dentro de los tipos de inteligencia artificial , la máquina reactiva puede alcanzar un nivel de complejidad y ofrece confiabilidad cuando se crea para realizar tareas repetibles.
Teoría de la mente.
La teoría de la mente es solo eso: teórica. Todavía no hemos alcanzado las capacidades tecnológicas y científicas necesarias para alcanzar este siguiente nivel de inteligencia artificial.
El concepto se basa en la premisa psicológica de comprender que otros seres vivos tienen pensamientos y emociones que afectan el comportamiento de uno mismo. En términos de máquinas de inteligencia artificial, esto significaría que la inteligencia artificial podría comprender cómo se sienten los humanos, los animales y otras máquinas y tomar decisiones a través de la autorreflexión y la determinación, y luego utilizará esa información para tomar sus propias decisiones. Esencialmente, las máquinas tendrían que ser capaces de captar y procesar el concepto de “mente”, las fluctuaciones de las emociones en la toma de decisiones y una letanía de otros conceptos psicológicos en tiempo real, creando una relación bidireccional entre las personas y la inteligencia artificial.
Memoria limitada
Uno de los tipos de inteligencia artificial es la memoria limitada tiene la capacidad de almacenar datos y predicciones anteriores al recopilar información y sopesar decisiones potenciales, esencialmente buscando pistas en el pasado sobre lo que vendrá después. La inteligencia artificial de memoria limitada es más compleja y presenta mayores posibilidades que las máquinas reactivas.
La IA de memoria limitada se crea cuando un equipo entrena continuamente un modelo sobre cómo analizar y utilizar nuevos datos o se crea un entorno de IA para que los modelos se puedan entrenar y renovar automáticamente. Cuando se utiliza IA de memoria limitada en el aprendizaje automático, se deben seguir seis pasos: se deben crear los datos de entrenamiento, se debe crear el modelo de aprendizaje automático, el modelo debe poder hacer predicciones, el modelo debe poder recibir comentarios humanos o ambientales, que la retroalimentación debe almacenarse como datos, y estos pasos deben reiterarse como un ciclo.
Hay tres modelos principales de aprendizaje automático que utilizan inteligencia artificial de memoria limitada:
Aprendizaje reforzado, que aprende a hacer mejores predicciones mediante repetidas pruebas y errores.
Memoria a largo plazo a corto plazo (LSTM), que utiliza datos pasados para ayudar a predecir el siguiente elemento de una secuencia. Los LTSM ven la información más reciente como la más importante al hacer predicciones y descuentan datos de más años en el pasado, aunque todavía la utilizan para formar conclusiones.
Redes Adversarias Generativas Evolutivas (E-GAN), que evolucionan con el tiempo, creciendo para explorar caminos ligeramente modificados basados en experiencias previas con cada nueva decisión. Este modelo busca constantemente un mejor camino y utiliza simulaciones y estadísticas, o el azar, para predecir los resultados a lo largo de su ciclo de mutación evolutiva.
Conciencia de sí mismo
Una vez que la Teoría de la Mente se pueda establecer en la inteligencia artificial, en algún momento en el futuro, el paso final será que la IA se vuelva consciente de sí misma. Este tipo de inteligencia artificial posee una conciencia a nivel humano y comprende su propia existencia en el mundo, así como la presencia y el estado emocional de los demás. Sería capaz de comprender lo que otros pueden necesitar basándose no solo en lo que les comunican, sino en cómo lo comunican.
La autoconciencia en la inteligencia artificial se basa tanto en que los investigadores humanos comprendan la premisa de la conciencia y luego aprendan a replicarla para que pueda integrarse en las máquinas.
Este artículo puede interesarle ¿Qué es el RMM y cuáles son sus beneficios?
