Comprender todos los tipos de inteligencia artificial

Inteligencia artificial

Una rama interdisciplinaria de la ciencia, la inteligencia artificial se centra en el desarrollo de máquinas con la capacidad de realizar tareas a través de la inteligencia humana. Se refiere al proceso de simulación de la inteligencia humana en máquinas. Los sistemas están especialmente entrenados para imitar el comportamiento y la acción humanos y programados en consecuencia. El aprendizaje, el razonamiento y la percepción son los objetivos de la inteligencia artificial. AI se utiliza en varias industrias como; la atención médica, las finanzas, etc. han estado aplicando la IA de manera eficiente.

Explorar los diferentes tipos de IA proporcionará una visión clara de los tipos existentes y los desafíos asociados con la IA en los tipos futuros.

¿Cómo se clasifica la IA?

El objetivo principal de la inteligencia artificial es imitar el proceso de inteligencia humana. Por lo tanto, los criterios utilizados para la clasificación de la IA son el grado en que un sistema de IA puede replicar las capacidades humanas. Por lo tanto, los modelos se consideran los tipos de IA más evolucionados si pueden realizar funciones más similares a las humanas con una eficiencia similar. Por otro lado, aquellos tipos de IA que tienen un rendimiento y funcionalidad limitados, se consideran un tipo de IA menos evolucionado.

En su mayoría, la inteligencia artificial se puede dividir ampliamente en dos categorías: basada en capacidades y basada en funciones.

Tipos de inteligencia artificial

I). IA tipo 1: basada en capacidades

1. IA débil o IA estrecha (Inteligencia artificial estrecha, ANI)

• Cuando cualquier tarea dedicada debe realizarse con inteligencia, ahí es donde entra la IA limitada. Es el tipo de IA más común en el mundo.
• Como el modelo solo puede realizar una tarea para la que está entrenado, la IA estrecha también se denomina IA débil. Es incapaz de actuar más allá de su campo.
• Uno de los mejores ejemplos de una IA limitada es Apple Siri, que funciona con un conjunto de funciones predefinidas.
• Otro ejemplo de una IA estrecha es la supercomputadora IBM Watson que combina el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural con un enfoque de sistemas expertos.
• Los ejemplos de IA limitada incluyen jugar al ajedrez, reconocimiento de voz, etc.

2. IA general (inteligencia general artificial)

• Cualquier tarea intelectual similar a la de los humanos puede ser realizada por este tipo de IA.
• La idea detrás del desarrollo del modelo radica en el hecho de que debería existir un sistema más inteligente que sea capaz de pensar como un humano e inteligente.
• En la actualidad, no existe ningún tipo de sistema de este tipo. Sin embargo, los investigadores se centran en el desarrollo de dicho sistema de IA.

3. Súper IA (Súper Inteligencia Artificial)

• Este tipo de IA es el resultado de la IA general en la que el sistema podría realizar cualquier tarea mucho mejor que los humanos a través de la capacidad de las propiedades cognitivas.
• Las características de la súper IA incluyen la planificación, el aprendizaje, la resolución de un rompecabezas, la realización de ajustes, etc. Todo por sí mismo.
• El desarrollo de un súper sistema de IA sigue siendo un desafío y es un concepto hipotético de IA.

II). Tipo 2: Basado en la funcionalidad

1. Máquinas reactivas

• Es la forma más simple de inteligencia artificial que realiza funciones básicas. Estas son también las formas más antiguas de IA que tienen una capacidad limitada.
• Ningún tipo de aprendizaje está involucrado en este tipo de IA. El modelo genera alguna salida en reacción a alguna entrada. No hay almacenamiento de ninguna entrada y, por lo tanto, no hay capacidad de "aprender".
• El modelo se basa en la capacidad de la mente humana para responder a diversos estímulos. No hay experiencias pasadas que se utilicen para decidir las acciones presentes.
• Para una respuesta automática frente a un conjunto limitado de entradas, se pueden preferir estos tipos de modelos de IA.
• Las máquinas reactivas sólo pueden funcionar frente a la tarea para la que están programadas. Más allá de eso, las máquinas no funcionan porque no tienen conocimiento ni concepto sobre el mundo.
• Una de las características de este tipo de modelos de IA es que las máquinas siempre se comportarán de la misma forma en que están programadas independientemente del tiempo y lugar de ejecución de las tareas.
• No hay crecimiento asociado con las máquinas reactivas, solo estancamiento en acciones y comportamientos recurrentes.

Se pueden encontrar ejemplos de inteligencia artificial en Deep Blue de IBM, la supercomputadora de ajedrez de IBM, que es una máquina de juego que venció al Gran Maestro Garry Kasparov en 1997. La máquina puede identificar las piezas en un tablero de ajedrez y tiene la capacidad de predecir su próximo movimiento. . Luego elige el movimiento óptimo del conjunto de posibilidades. Esta máquina utiliza su conocimiento presente sin ningún concepto del pasado.

2. Memoria limitada

• El tipo de memoria limitada de IA comprende modelos que derivan conocimiento de información previamente aprendida, datos almacenados o eventos.
• Además de las capacidades de las máquinas reactivas, la memoria limitada es capaz de tomar decisiones a partir del aprendizaje de datos históricos. Este tipo de IA implica el proceso de almacenar datos anteriores o predicciones anteriores. Estos datos finalmente ayudan a hacer mejores predicciones.
• Los modelos se entrenan con grandes volúmenes de datos de entrenamiento. Estos datos luego se almacenan como un modelo de referencia en la memoria del sistema que utiliza para resolver problemas futuros.

La aplicación de este tipo de IA se puede encontrar en asistentes virtuales, chatbots, etc.

La aplicación de la memoria limitada puede explicarse mediante el concepto de vehículos autónomos.

• Los autos sin conductor miran hacia el pasado como si observaran la velocidad y la dirección de otros autos. Esto no se logra de una sola vez, sino que requiere la tarea de identificar objetos específicos a lo largo del tiempo.
• La información mencionada anteriormente, junto con las marcas de carril, los semáforos, la curvatura de la carretera, etc., ya están preprogramados en los automóviles. Con esta información, los coches autónomos pueden decidir cuándo cambiar de carril, evitar ser atropellados, etc.
• La información es transitoria y no se guarda como la biblioteca de experiencia del automóvil.

El tipo de memoria limitada de IA se aplica en tres tipos diferentes de modelos.

1. Aprendizaje reforzado

Este tipo de modelo se aplica en el aprendizaje automático para predecir resultados futuros a través de la interacción con el entorno. Consiste en ciclos de ensayos y errores. Los ejemplos de modelos de refuerzo incluyen enseñar a la computadora a jugar al ajedrez.

2. Memoria a corto plazo (LSTM)

Los modelos LSTM ayudan a predecir el siguiente resultado en una secuencia. Por lo tanto, los elementos del pasado se consideran menos importantes que los elementos actuales.

3. Redes adversarias generativas evolutivas (E-GAN)

Este tipo de modelo sigue evolucionando mostrando el proceso de una cosa en crecimiento. No sigue un camino definido cada vez que se modifica. Estas modificaciones podrían conducir a la predicción de un mejor o menor camino de resistencia. El proceso de simulación del modelo E-GAN se parece un poco a la evolución de los humanos en la tierra.

Sistema de trabajo de tipo de memoria limitada

Este tipo de modelo funciona de dos maneras.

• el modelo se entrena continuamente con los nuevos datos
• El entorno de IA del modelo brinda la oportunidad para el entrenamiento automático del modelo y su renovación sobre el comportamiento del modelo.

Los dos tipos de IA mencionados anteriormente se han encontrado prácticamente en abundancia. Sin embargo, los siguientes dos tipos de IA existen como un concepto teórico o trabajo en progreso.

3. Teoría de la mente

• La teoría de la mente representa los modelos de aprendizaje automático que tienen la capacidad de proceso de toma de decisiones igual a la de una mente humana pero realizada a través de máquinas.
• Los investigadores están actualmente comprometidos en la innovación del tipo conceptual de IA, "Teoría de la mente".
• Este tipo de IA interactúa con los pensamientos y emociones de un ser humano. Estos modelos incluirán la comprensión de que los pensamientos y las emociones de las personas afectan el resultado del comportamiento. En última instancia, esto influye en el proceso de pensamiento de la "teoría de la mente".
• Uno de los factores importantes de la interacción humana es la interacción social. Por lo tanto, las máquinas hipotéticas tendrán que identificar, comprender, retener y recordar comportamientos y salidas emocionales sabiendo cómo responder a ellos.
• Con la información obtenida de las personas, las máquinas podrán aplicarla y adaptarla a su aprendizaje. Como resultado, sabrán cómo comunicarse y tratar diferentes situaciones.
• Una forma muy avanzada de IA.

El otro tipo de modelos en la actualidad muestran relaciones unidireccionales como comandos dados a Alexa o gritos en los mapas de Google cuando muestra una dirección incorrecta. Sin embargo, el modelo de IA no parece responder al comportamiento enojado. En cambio, se inclina ante el comandante cada vez. Un ejemplo de este tipo de modelo de IA es el robot “Sophia” creado por Hanson Robotics. El bot humanoide tiene la capacidad de ver y responder a las interacciones mostrando diferentes expresiones faciales.

La teoría de la mente es un poco avanzada y resultará ser mejores compañeros. Se considera que este tipo de modelos se encuentran en sus etapas iniciales.

4. Consciente de sí mismo

• Este tipo de IA representa la etapa final de la IA que aún no se ha desarrollado prácticamente pero tiene su presencia solo en las historias. Este tipo de máquinas son todavía un concepto hipotético de inteligencia artificial, pero cuando se desarrollen serán más inteligentes que los humanos.
• El modelo de IA de autoconciencia es un paso más allá de la teoría de la mente tendrá pensamientos y reacciones autoguiados
• Los modelos evolucionarán hasta un punto en el que el sistema alcance un estado de autoconciencia. Es una de las últimas investigaciones de IA.
• Los modelos no solo tendrán emociones con aquellos con los que interactúa, sino que tendrán sus propias creencias y deseos.
• Aunque el modelo puede conducir al progreso de la civilización, también puede resultar en situaciones catastróficas. Con el logro de los estados de autoconciencia, las máquinas tendrán las ideas de autoconservación. Esto podría conducir a una situación en la que la IA se haga cargo de la humanidad a través de la trama de esquemas por parte de este tipo de IA.

Conclusión

La suposición principal detrás del desarrollo de diferentes tipos de IA es que la inteligencia humana puede representarse en forma de operaciones simbólicas que pueden ser programadas por una computadora digital. Los ejemplos de IA han demostrado hasta qué punto los modelos de IA pueden percibir el mundo real. Con el mayor desarrollo de conceptos hipotéticos de modelos de IA, podría haber una necesidad de máquinas más desarrolladas para soportar la complejidad del pensamiento humano.

Si está interesado en obtener más información sobre la inteligencia artificial, consulte el programa Executive PG de IIIT-B y upGrad en aprendizaje automático e IA, que está diseñado para profesionales que trabajan y ofrece más de 450 horas de capacitación rigurosa, más de 30 estudios de casos y asignaciones, IIIT -Estado de exalumno B, más de 5 proyectos prácticos finales y asistencia laboral con las mejores empresas.