"Nuestra Maestría en Inteligencia Artificial es de referencia internacional, escogida por empresas Multinacionales y Gobiernos como la más completa en su categoría"

InicioInteligencia Artificial¿Cuáles son las categorías de sistemas de IA?

¿Cuáles son las categorías de sistemas de IA?

Las categorías de sistemas de IA comprenden diversas tecnologías y técnicas que tienen como objetivo diseñar sistemas que puedan realizar tareas propias de los humanos.

SOLICITA MÁS INFORMACIÓN DE LA MAESTRÍA EN CIBERSEGURIDAD

    RECIBE EN TU EMAIL:

    El precio y facilidades de pago.
    Postulación a la BECA 65% dcto.
    Complementos: Curso de idiomas GRATIS (Sólo por pago único) + Networking Profesional.

    IA: conjunto de técnicas que simulan la inteligencia humana.

    Las categorías de sistemas de IA son Inteligencia Artificial Estrecha (ANI) e Inteligencia Artificial General (AGI) Superinteligencia Artificial (ASI) Máquinas Reactivas.

    La inteligencia artificial (IA) es la inteligencia que muestran las máquinas o los programas informáticos.

    En informática, la investigación de la IA se define como el estudio de los «agentes inteligentes»: cualquier dispositivo que percibe su entorno y realiza acciones que maximizan su probabilidad de éxito en algún objetivo.

    Coloquialmente, el término «inteligencia artificial» se utiliza a menudo para describir máquinas que imitan funciones «cognitivas» que los humanos asocian con otras mentes humanas, como el «aprendizaje» y la «resolución de problemas».

    La inteligencia artificial es la rama de la informática que se ocupa de hacer que los ordenadores se comporten como los humanos.

    El Máster en Inteligencia Artificial CEUPE es un programa avanzado que forma a profesionales en el diseño y desarrollo de sistemas que, en condiciones específicas y en un contexto limitado, pueden contribuir a cumplir, de forma más o menos autónoma, tareas funcionales que podrían ser realizadas por seres humanos.

    Categorías de sistemas de IA: IA estrecha (ANI).

    La Inteligencia Artificial Estrecha (ANI), a veces llamada IA débil, es un sistema de IA que está diseñado y entrenado para una tarea concreta.

    Por ejemplo, las capacidades de reconocimiento facial de Facebook o Google Photos, los chatbots de atención al cliente en las tiendas de compra online o los asistentes virtuales como Alexa y Siri.

    La IA puede superar a los humanos en aquello para lo que ha sido diseñada, pero no puede «pensar» de forma más amplia que su programación.

    La IA estrecha (ANI), también llamada IA débil o AGI estrecha, es la forma de inteligencia que se utiliza actualmente en la mayoría de las aplicaciones para consumidores y empresas.

    Actualmente, la ANI sólo puede realizar una tarea limitada, como jugar al ajedrez, traducir idiomas o responder a preguntas en un centro de llamadas. Esto aún no es verdadera inteligencia.

    Este tipo de sistemas de IA es con la que la mayoría de la gente interactúa a diario. La IA estrecha puede ser «débil» o «fuerte» dependiendo de lo bien que pueda realizar su tarea.

    Por ejemplo, jugar al ajedrez es una tarea difícil para los ordenadores, pero es un problema bien definido y estrecho con reglas y restricciones claras.

    Por otro lado, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una tarea amplia que los humanos realizan con facilidad pero que los ordenadores encuentran difícil de llevar a cabo.

    Algunas áreas en las que se puede encontrar IA estrecha son

    Visión por ordenador: reconocimiento de un objeto en una foto. tro tipo de ANI en el que el sistema está entrenado para entender imágenes y datos de vídeo.

    Algunos ejemplos son el etiquetado de fotos en Facebook, el filtrado de contenido inapropiado de los vídeos de Youtube y la conducción autónoma.

    El reconocimiento del habla también ha sido un campo popular para la investigación de la visión por ordenador en los últimos años con el desarrollo de sistemas ANI como Siri, Google Now, Cortana y Alexa.

    Lingüística – comprensión del lenguaje para motores de búsqueda como Google. Todos conocemos el Traductor de Google o el Traductor Bing de Microsoft, que son ANIs capaces de traducir texto entre idiomas. Estos sistemas también pueden reconocer el habla en un idioma y convertirlo en otro mediante texto escrito o salida de voz.

    Algoritmos de aprendizaje automático – aprender de los datos para predecir algo.

    Categorías de sistemas de IA: IA general (AGI).

    La Inteligencia Artificial General (AGI), a veces llamada IA fuerte, son sistemas de IA con capacidades cognitivas humanas generalizadas, de modo que cuando se le presenta una tarea desconocida, tiene suficiente inteligencia para encontrar una solución.

    La AGI puede realizar cualquier tarea intelectual que pueda realizar un ser humano. Puede que pasen algunos años antes de que se alcance este nivel de IA.

    Algunos expertos incluso afirman que quizá nunca sea posible replicar completamente la capacidad de resolución de problemas del cerebro humano.

    La Inteligencia General Artificial (AGI), a veces llamada IA fuerte, será capaz de realizar cualquier tarea intelectual que pueda realizar un humano. Esto todavía no existe.

    Se refiere a un sistema de IA con capacidades cognitivas humanas generalizadas, de modo que cuando se le presenta una tarea desconocida, tiene suficiente inteligencia para encontrar una solución.

    La AGI se considera el objetivo a largo plazo de la investigación en inteligencia artificial.

    Esta categoría de sistemas de IA incluye sistemas que combinan varias técnicas de IA diferentes, como la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo.

    También incluye técnicas tradicionales como los sistemas expertos y los sistemas basados en reglas. Un sistema de IA general puede manejar múltiples tareas a la vez, como hacen las personas.

    Hay dos tipos de AGI, fuerte y débil:

    – Inteligencia general artificial débil: También se conoce como IA estrecha o IA débil. Se refiere a un sistema de IA diseñado para una tarea específica (por ejemplo, reconocimiento facial o búsquedas en Internet).

    – Inteligencia general artificial fuerte: Se refiere a un sistema de IA con capacidades cognitivas humanas generalizadas, de modo que cuando se le presenta una tarea desconocida, tiene suficiente inteligencia para encontrar una solución.

    Categorías de sistemas de IA: IA superinteligente (ASI).

    Son sistemas de IA hipotéticos que poseen una inteligencia muy superior a la capacidad humana. Tendría la capacidad de manipular su entorno para lograr algún objetivo específico, aunque no estuviera inicialmente programado para ello.

    Significa inteligencia superior a la humana. Se ha planteado que la ASI podría diseñar a su propio sucesor y que esta nueva generación podría hacer lo mismo, iniciando una explosión de inteligencia y dando lugar a una ASI que supere con creces cualquier inteligencia humana.

    Este tipo de sistemas de IA sería capaz de realizar tareas intelectuales mucho más allá de la capacidad de los humanos; de hecho, podría incluso mejorar su propio diseño a través de la auto-mejora recursiva y el aprendizaje iterativo, haciéndola mucho más inteligente que incluso los humanos más inteligentes de la Tierra.

    Se trata de una inteligencia artificial que supera la inteligencia humana. Un sistema superinteligente es capaz de realizar casi cualquier tarea mejor de lo que cualquier humano podría lograr en su vida porque tiene acceso a mucha más información que cualquier persona.

    En este punto, una IA sería capaz de mejorarse a sí misma sin intervención humana y llegar a ser mucho más inteligente que cualquier ser humano.

    Categorías de sistemas de IA: Las máquinas reactivas.

    El primer tipo de los sistemas de IA se denomina máquinas reactivas. Se trata de sistemas de IA que perciben su entorno y luego realizan acciones que maximizan sus posibilidades de éxito.

    No tienen memoria y, por tanto, no pueden utilizar las experiencias pasadas para tomar decisiones. Deep Blue, el programa de ajedrez de IBM que venció a Garry Kasparov en 1997, era una máquina reactiva.

    La máquina estaba programada con reglas de ajedrez y una función de evaluación que predecía lo buena que sería una determinada posición en el tablero para Deep Blue.

    Deep Blue buscaba en el árbol de posiciones posibles hasta encontrar la jugada que daba lugar a la mejor posición según su función de evaluación.

    Este tipo de sistemas de IA se utiliza hoy en día ampliamente en los juegos de ordenador, como AlphaGoZero, que juega al Go a un nivel sobrehumano.

    Utiliza redes neuronales para procesar la información del tablero de juego, evaluar su posición y seleccionar las jugadas en consecuencia.

    La diferencia clave entre AlphaGoZero y Deep Blue es que AlphaGoZero utiliza redes neuronales en lugar de heurística codificada a mano para predecir qué jugadas son las mejores.

    Las máquinas reactivas pueden ser muy útiles en entornos limitados, pero no tienen memoria a largo plazo ni capacidad para planificar eventos futuros.

    Esto limita su uso en aplicaciones del mundo real en las que se requiere un comportamiento más complejo de los sistemas de IA.

    Diferencias entre las categorías de sistemas de IA

    Inteligencia Artificial Estrecha (ANI) – Se centra principalmente en una tarea y generalmente no es tan avanzada como los humanos.

    Inteligencia Artificial General (AGI) – Puede realizar una amplia gama de tareas y es mejor que los humanos en la mayoría de ellas. Las AGIs tienen la capacidad de razonar y aprender de sus errores.

    Superinteligencia Artificial (ASI) – Es cuando los sistemas de IA superan la inteligencia humana en todos los campos. A menudo se teoriza que las ASI alcanzan un punto de autoconciencia en el que pueden mejorarse a sí mismas, lo que las hace extremadamente poderosas.

    Máquinas reactivas – No pueden formar memorias ni hacer planes para acciones futuras. Sólo observan su entorno actual y reaccionan a él de alguna manera, por ejemplo, jugando al ajedrez.

    Conclusión: Las categorías de los sistemas de IA se basan en gran medida en su capacidad y habilidad para aprender.

    Las ANNIs tienen el potencial de aprendizaje más limitado, pero las AGIs tienen el potencial de correr en círculos alrededor del Hombre. Los ASI tienen el mayor y más aterrador potencial de aprendizaje de todos.

    Pero, ¿qué define a estos sistemas de IA? Tal y como se entiende actualmente, las AGI suelen denominarse coloquialmente como ordenadores que pueden realizar cualquier tarea intelectual que pueda realizar un humano, y las ASI son teóricamente capaces de superar esa capacidad.

    Ambas están muy lejos en este momento, ya que ambas requieren avances masivos en cuanto a la capacidad de procesamiento computacional (la facilidad que permite a un sistema inteligente aprender).

    Sin embargo, recientemente los investigadores han descubierto que una máquina ha alcanzado nuevos rendimientos históricos, lo que sugiere que el procesamiento del lenguaje natural podría llegar a buen puerto antes de lo que se pensaba.

    ¡Comparte!

    ¡Déjanos tu comentario!

    Escribe tu comentario aquí 👇

    Please enter your comment!
    Please enter your name here

    Este sitio está protegido por reCAPTCHA y se aplican la política de privacidad y los términos de servicio de Google.

    Te puede interesar 👇

    SOLICITA MÁS INFORMACIÓN

    Máster Inteligencia Artificial

      RECIBE EN TU EMAIL:

      El precio y facilidades de pago.
      Postulación a la BECA 65% dcto.
      Complementos: Curso de idiomas GRATIS (Sólo por pago único) + Networking Profesional.