Tipos de Inteligencia Artificial (IA)

 Aquí tienes los tipos de Inteligencia Artificial, basándonos en las diferentes fuentes de internet:

Tipos de Inteligencia Artificial (IA)

• Definición Fundamental:

  • Sistemas o máquinas que realizan tareas que normalmente requieren inteligencia humana (percibir, razonar, aprender, resolver problemas).
  • Tecnología que "aprende" de datos para tareas específicas.
  • Escala la inteligencia humana.

• Por Nivel de Capacidad (Clasificación Evolutiva/Potencial):

  • Inteligencia Artificial Especializada (ANI) o Angosta:
    • Diseñada para una función específica.
    • Es la IA que existe principalmente hoy en día.
    • Se encuentra en asistentes virtuales, filtros de spam, recomendaciones, detección de fraude, etc.
  • Inteligencia Artificial General (AGI):
    • Capaz de llevar a cabo diversas tareas como un ser humano, emulando comportamiento.
    • Puede aprender nuevas tareas conforme se le presentan.
    • Aún no existe, pero su desarrollo se considera exponencial.
    • El concepto de un "enjambre de agentes" (Agent Swarm) trabajando conjuntamente se acerca a la idea de AGI.
  • Superinteligencia:
    • Modelos que se automejoran y crean a sí mismos.
    • Inteligencia claramente superior a la humana.
    • Considerada una tecnología no controlable por el ser humano en esta etapa teórica.

• Por Enfoque de Aprendizaje y Desarrollo Histórico:

  • Sistemas Expertos:
    • Primeros sistemas basados en reglas predefinidas o lógica.
  • Machine Learning (Aprendizaje Automático):
    • Algoritmos que aprenden a través de datos.
    • Puede ser Supervisado (con datos etiquetados) o No Supervisado (sin etiquetas).
  • Deep Learning (Aprendizaje Profundo):
    • Sistemas que intentan replicar el cerebro humano y aprenden solos con grandes cantidades de datos.
    • Fue impulsado por arquitecturas como los Transformers.
  • Inteligencia Artificial Generativa:
    • Apareció con fuerza recientemente (alrededor de 2020-2022).
    • Se ha "estudiado" una vasta cantidad de información existente.
    • Es capaz de crear contenido completamente nuevo (texto, imágenes, videos, música, etc.).
    • Permite delegar tareas de bajo valor y es vista como una herramienta que multiplica la productividad.

• Por Tipo de Modelo (Según Cómo Procesan y Responden):

  • Modelos Fundacionales (o No Razonadores):
    • Ofrecen una respuesta inmediata al recibir una indicación (prompt).
    • Están entrenados en un amplio espectro de datos generales.
    • Ejemplos incluyen modelos base como Chat GPT en su uso directo para tareas sencillas.
  • Modelos Razonadores:
    • Se toman un tiempo para procesar, "pensar", revisar y mejorar la respuesta, como en un proceso cognitivo.
    • Son más adecuados para tareas complejas que requieren análisis profundo.
    • Ejemplos incluyen modelos como Gemini o el uso de ciertas funciones en Chat GPT diseñadas para este propósito.

• Por Aplicación Específica o Funcionalidad Clave (Ejemplos Comunes de IA Especializada):

  • Creación de Contenido: Generación de textos, artículos, guiones, imágenes, videos, presentaciones, podcasts.
  • Agentes (Empleados Virtuales):
    • Versiones personalizadas de modelos de lenguaje configurados para un objetivo concreto.
    • Pueden realizar acciones de forma autónoma.
    • Se clasifican por niveles de complejidad y autonomía (Nivel 1, Nivel 2, Nivel 3).
    • Los Agent Swarms son un conjunto de agentes trabajando coordinadamente para resolver tareas complejas.
  • Asistentes Virtuales (Siri, Google Assistant).
  • Sistemas de Recomendación (Netflix, Spotify, tiendas online).
  • Análisis de Datos y Diagnóstico (ej. en medicina, análisis de negocio).
  • Visión Artificial (reconocimiento de objetos, rostros, navegación).
  • Procesamiento del Lenguaje Natural (comprensión y generación de texto humano).
  • Automatización y Optimización de Procesos (en empresas, domótica, gestión de tareas).
  • Navegación Inteligente y Optimización de Rutas.
  • Detección de Fraude.