enero, 2023

A diferencia de lo que estamos acostumbrados a ver en las películas, los diferentes tipos de inteligencia artificial no son tan utópicas y ya están con nosotros.

Realmente, esa tecnología solo nos ha ayudado a ejecutar los procesos más sofisticados, especialmente en Marketing Digital.

La automatización es una de las principales ganancias obtenidas con la inteligencia artificial y, después de eso, todo ha cambiado en el marketing. Como resultado de la transformación digital, esos diferentes mecanismos ayudan a las empresas a lograr resultados sobresalientes, especialmente cuando se basan en datos.

Mientras más sepamos sobre la inteligencia artificial, más podremos aprovecharla estratégicamente.

Te mostramos los diferentes tipos de inteligencia artificial y cómo se aplican.

 

Artificial Narrow Intelligence (ANI)

ANI es un tipo de inteligencia artificial más inflexible, que no se amolda ni se adapta a los requisitos de un sistema o máquina en particular. Su función es centrarse en un trabajo único y dedicar toda su complejidad. Si trazamos un paralelo, sería un profesional capacitado que se dedica a una única función compleja.

El funcionamiento del modelo ANI se proyecta a través de la programación de sus acciones. En esa etapa, debe estar preparada para actuar en un solo rol, reduciendo su desempeño tanto como sea posible.

Esto también garantizará que pueda desempeñar plenamente su papel. Por más que eso parezca una limitación, también puede verse como una dedicación amplia e integral.

Entre sus características, ANI es una inteligencia artificial con carácter reactivo y memoria limitada. Además, por definición, todos los demás modelos pueden considerarse un tipo de ANI.

La diferencia es que, en su mayor parte, los tipos de inteligencia artificial están diseñados para cumplir funciones más diversas e incluso múltiples.

Las clasificaciones técnicas ubican al ANI como una inteligencia incapaz de reproducir el comportamiento humano, solo simulándolo. Por eso, solo está orientado a objetivos específicos.

 

Inteligencia Artificial General (AGI)

Entre los tipos de inteligencia artificial, AGI se considera fuerte y profunda, como una máquina capaz de imitar la inteligencia humana y con una vasta capacidad de acción.

En su comportamiento, ella puede aprender y, con base en eso, replicar actitudes para resolver diferentes cuestiones. Eso es lo que la convierte en uno de los modelos más versátiles disponibles actualmente.

AGI tiene el papel de pensar, lo que conduce a una comprensión única y no completamente robótica. Así, para cada escenario con el que tiene que lidiar, la solución propuesta es diferente.

Esa capacidad de adaptación a diferentes escenarios hace que tenga una actividad de resolución muy cercana a la mente humana. Precisamente por eso ella es considerada una inteligencia mucho más profunda.

Una de las bases de AGI es su estructura teórica. Eso significa que tiene la capacidad de evaluar y detectar diferentes necesidades, procesos e incluso emociones para actuar correctamente. Esa es una característica única cuando la comparamos con otros tipos de inteligencia artificial.

En la práctica, su capacidad de aprendizaje y su nivel cognitivo son muy altos. Eso permite, por ejemplo, moldear el servicio de una empresa según las dudas y necesidades más comunes de la persona de la marca.

Es muy común trabajar con máquinas que son capaces de replicar acciones humanas, lo que en sí mismo es muy beneficioso. Sin embargo, AGI es un sistema capaz de estudiar y comprender a los humanos y lidiar de manera precisa con las interacciones y los comportamientos de los usuarios.

 

Superinteligencia Artificial (ASI)

El nombre está a la altura de la capacidad de ese tipo de inteligencia artificial. ASI es considerada la más poderosa, precisamente porque es la máquina capaz de volverse consciente y autónoma.

Es decir, en lugar de simplemente replicar el comportamiento humano, ASI supera esa capacidad. Incluso se la considera capaz de pensar mejor y de ser más hábil que nosotros.

Por supuesto, esa es una categoría de inteligencia artificial que aún está en desarrollo y mejora, aunque en un estado avanzado.

¡Este es el modelo que ha inspirado al cine a crear realidades en las que los robots tienen voluntad propia y simplemente dominan la Tierra! Por supuesto que eso no sucederá, pero la idea es que puedan ser inteligentes de la misma manera que se los retrata en las películas.

La línea de desarrollo de ASI se esfuerza para que esos robots puedan ser mejores que los humanos en absolutamente todo. Las máquinas serán mejores atletas, científicos, artistas e incluso médicos. Realmente existe la posibilidad de pensar en eso porque es a un nivel científico que se enfoca en crear sistemas que despierten emociones y deseos propios.

Así, se necesita cuidado en el desarrollo de ASI. La capacidad de razonamiento avanzado requiere un análisis meticuloso de las posibles consecuencias que eso puede tener. Por eso, el trabajo es continuo, siempre realizado con responsabilidad.

Máquinas reactivas

Entre los tipos de inteligencia artificial, las máquinas reactivas son las más simples y antiguas que se conocen. Es un modelo introductorio y tiene una capacidad mucho más limitada que los modelos presentados hasta ahora. Su función es bastante simple: reproducir el comportamiento humano cuando es estimulado, o sea, solo una acción reactiva.

Como no tienen memoria, esas máquinas no tienen la capacidad de aprender y administrar una base de datos interna para ejecutar lo que absorben. Así, solo tienen un rol de respuesta, es decir, están automatizados para reaccionar ante alguna acción. Esa limitación, sin embargo, no impide que sean útiles en varios textos, aunque poco a poco se van quedando obsoletas.

Sin duda, cuando hablamos de máquinas reactivas, debemos recordar su gran momento, cuando fueron probadas en la década de 1990. Fue un sistema como ese el que venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997. En ese momento, la máquina específica era una creación de IBM, llamada Deep Blue.

 

Memoria Limitada

Las máquinas de memoria limitada son, como en el ejemplo anterior, completamente reactivas, pero con la ventaja de tener una pequeña cantidad de memoria disponible. Eso las hace más avanzadas, ya que esa función las permite aprender de los datos. Es decir, cada vez que se exponen a información son capaces de generar aprendizajes a partir de ese contenido.

Naturalmente, esas máquinas crean pequeñas bases de datos a partir de su historial de interacciones. Es a partir de ahí que son capaces, cuando es necesario, de tomar pequeñas decisiones para responder a una solicitud o realizar cualquier acción. Hoy en día, esa forma de inteligencia artificial se usa ampliamente, pero solo en su base. Se ha ampliado la memoria para que funcione mejor.

La base de la inteligencia de memoria limitada todavía se usa y se puede ver hoy en los sistemas de reconocimiento facial, asistentes virtuales y chatbots, por ejemplo.