¿Te has sentido alguna vez como Joey cuando compra una enciclopedia?
A veces, hablar de inteligencia artificial puede parecer lo mismo.
Todo el mundo habla de lo último en sistemas de IA, utilizando nuevo vocabulario, nuevos casos de uso y tecnología punta, y (seamos sinceros) puede ser bastante difícil seguir el ritmo.
Existen herramientas de IA generativa para la creación de contenidos;
Robots de investigación de IA que te ayudan a responder cualquier pregunta, e incluso coches autoconducidos que utilizan lo último en tecnología de IA para navegar por la carretera.
Todo esto puede hacer que te sientas un poco confuso (como Joey en ese Amigos episodio).
Si quieres repasar tus conocimientos sobre los tipos de inteligencia artificial más comunes que se utilizan hoy en día, sigue leyendo.
Este blog desglosa los 7 tipos diferentes de IA, para qué se utilizan actualmente y qué puede significar esto para el futuro.
Los 7 tipos de IA: una visión general
En general, existen 7 tipos de inteligencia artificial.
Cada uno de los tipos representa una capacidad o especialización diferente.
¿Cuáles son los 7 tipos de IA? Vamos a desglosarlos.
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| Tipo de IA | Descripción | Ejemplos |
| AI estrecha (ANI) | Especializado en una tarea, carece de memoria y no puede adaptarse más allá de los parámetros preconfigurados. | Siri, sistema de recomendaciones de Netflix, chatbots de atención al cliente. |
| Inteligencia General Artificial (AGI) | IA hipotética con inteligencia similar a la humana capaz de comprender, aprender y realizar tareas complejas de forma autónoma. | Aún no se ha desarrollado. |
| Superinteligencia Artificial (ASI) | Una IA hipotética que supera la inteligencia humana, capaz de resolver problemas globales, pero que plantea problemas éticos. | Aún no se ha desarrollado. |
| Máquinas reactivas | IA básica que responde a datos en tiempo real sin memoria ni capacidad de aprendizaje. | La inteligencia artificial del ajedrez Deep Blue de IBM, puertas automáticas, luces inteligentes, cajeros automáticos. |
| Memoria limitada AI | IA con memoria a corto plazo que le permite aprender de experiencias pasadas y adaptarse en tiempo real. | Coches que se conducen solos, sistemas de detección de fraudes, algoritmos de descubrimiento de fármacos. |
| Teoría de la mente IA | IA hipotética capaz de comprender emociones, intenciones y creencias, inspirada en la psicología humana. | Conceptual; podría conducir a robots sociales o consejeros de IA. |
| IA consciente de sí misma | IA hipotética con conciencia de sí misma, capaz de pensar críticamente, comprender emociones y plantear importantes cuestiones éticas. | Aún no se ha desarrollado (y puede ser imposible, aunque podría ser el objetivo final para algunos) |
1. Narrow AI (Inteligencia Artificial Estrecha - ANI)
La IA estrecha es el tipo de IA más común en la actualidad, y es probable que ya esté utilizando herramientas de IA estrecha sin siquiera saberlo.
La IA estrecha, como Siri, ese chatbot de atención al cliente, o incluso el algoritmo de recomendación de Netflix, es "estrecha" en el sentido de que es realmente buena en una tarea.
A diferencia de las formas más complejas de IA que veremos más adelante, la inteligencia estrecha no puede pensar, razonar ni adaptarse más allá de una programación específica; sólo puede realizar una tarea dentro de unos parámetros preconfigurados.
Una distinción importante entre la IA estrecha y los tipos más avanzados de inteligencia artificial es su falta de memoria.
Las herramientas de IA restringida no pueden almacenar datos y aprender de ellos, ni aplicar el aprendizaje de una tarea a otra; todas sus acciones deben estar preconfiguradas y basadas en reglas.
2. Inteligencia General Artificial (AGI)
Ahora, nos estamos moviendo más allá del reino de lo real hacia un futuro tipo potencial de IA.
La inteligencia general artificial es actualmente hipotética y significaría que una máquina tendría inteligencia humanacon capacidad para comprender, aprender y realizar una amplia gama de tareas complejas de forma independiente.
Pero puede resultar bastante complejo cuando decimos "inteligencia humana" al referirnos a la AGI.
En teoría, la AGI tendría una inteligencia indistinguible de la humana.
Sin embargo, para ser más exactos, la AGI sería más inteligente que un ser humano, ya que su capacidad para procesar grandes cantidades de datos superaría con creces la de un cerebro humano.
Pero no te preocupes.
La inteligencia artificial aún está muy lejos y requerirá avances significativos en áreas como el diseño de redes neuronales, el aprendizaje automático y la robótica para convertirse en realidad.
3. Superinteligencia Artificial (ASI)
Llevemos la hipótesis aún más lejos. Un paso más allá de la AGI es la superinteligencia artificial (ASI), que es la inteligencia que supera las capacidades humanas a todos los niveles.
Esta es la IA en una de sus formas más capaces, y sería capaz de realizar tareas complejas, razonar y resolver problemas utilizando un intelecto que supera al de la humanidad.
Y eso da un poco de miedo.
La superinteligencia artificial no sólo reproduciría las capacidades humanas, sino que las superaría con creces, llegando incluso a la posibilidad de la autoconciencia, la manipulación humana y cosas peores.
Las implicaciones de este tipo de IA en los seres humanos, nuestra sociedad y el futuro son completamente impredecibles, pero es probable que este tipo de IA tenga la capacidad de resolver problemas globales como la pobreza y el colapso climático.
La pregunta es: ¿realmente queremos saber la respuesta?
Afortunadamente, los grandes debates éticos en torno a este tipo de inteligencia artificial son totalmente ficticios... Por ahora.
4. Máquinas reactivas
Mientras que los dos últimos son ejemplos de IA hipotética 100%, las máquinas de IA reactiva son uno de los primeros modelos de aprendizaje automático que se crearon y siguen siendo piezas importantes de la tecnología en nuestro día a día.
Las máquinas reactivas son la forma más básica de IA.
Estos sistemas sólo pueden responder a los datos de tráfico en tiempo real basándose en reglas programadas y no pueden aprender ni adaptarse con el tiempo.
Son máquinas de memoria limitada o carecen totalmente de memoria, por lo que sus acciones son totalmente reactivo.
Un ejemplo de ello es Deep Blue de IBM sistema de IA de ajedrez que derrotó al gran maestro Garry Kasparov en 1997, un gran avance en el desarrollo de la IA.
Hoy en día, podemos ver máquinas reactivas en robótica y automatización, que siguen un conjunto de instrucciones preconfiguradas para fabricar algo nuevo.
Más comunes aún, las máquinas reactivas alimentan tareas repetitivas, como puertas automáticas, sistemas de navegación automática de aviones, comandos de voz (como en tu Alexa o las luces inteligentes de tu casa), e incluso esas máquinas de auto-caja que usas en tu supermercado local.
5. Memoria limitada AI
Mientras que las máquinas reactivas carecen por completo de memoria y las IAG disponen de mucha memoria para establecer y formar conexiones entre las entradas, los sistemas de IA de memoria limitada son un equilibrio entre ambos.
Las herramientas de IA de memoria limitada pueden almacenar datos de experiencias pasadas y aprender de ellos para mejorar su rendimiento.
Un ejemplo de ello sería un coche con navegación autónoma que aprende de rutas pasadas para optimizar los tiempos de viaje en diferentes momentos del día, algoritmos avanzados para la detección de fraudes, el descubrimiento de fármacos o incluso la prevención de enfermedades.
La IA de memoria limitada es única porque puede adaptarse a nuevas situaciones utilizando su memoria a corto plazo, lo que significa que es capaz de realizar ajustes dinámicos a medida que cambian los datos en tiempo real.
6. Teoría de la mente IA
Las máquinas de IA con teoría de la mente son un concepto inspirado en la psicología y se refiere a máquinas capaces de comprender las complejidades de las emociones, las intenciones y las creencias humanas.
Esto supone un reto, ya que las creencias y los matices del lenguaje humano no son sencillos y están abiertos a la interpretación.
Para que podamos desarrollar herramientas de IA basadas en la teoría de la mente, serían necesarios avances significativos en el modelado cognitivo, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático.
Sin embargo, si es posible, estas máquinas de IA podrían ayudar a los humanos a comprender y regular las emociones, trabajando como un consejero o un psicólogo.
La teoría de la mente podría allanar el camino a los robots sociales, que podrían actuar como amigos, cuidadores o incluso compañeros de los humanos.
7. IA consciente de sí misma
Sin embargo, para algunos, la IA autoconsciente es el objetivo final: un ordenador consciente de sí mismo y de su propia existencia.
Esta super IA no sólo sería capaz de realizar una tarea específica, sino también de comprender las emociones y la moralidad y pensar de forma crítica sobre sus acciones y su propósito.
Pero, por supuesto, las máquinas autoconscientes plantean complejas cuestiones éticas.
¿Es moralmente correcto traer vida al mundo y luego utilizar a estos seres superinteligentes para tareas repetitivas? ¿Puede sufrir una máquina? ¿En qué se diferencian las emociones de las máquinas de las emociones humanas?
Todas ellas son preguntas imposibles de responder, pero que podrían tener importantes implicaciones para el futuro de la investigación en IA.
Por qué la IA estrecha es la más común hoy en día
Con todos estos tipos de IA, ¿cuál es la más común?
Pues bien, la respuesta es clara: el tipo de inteligencia artificial más utilizado en la actualidad es IA estrecha.
Esto se debe a que es adaptable, escalable y práctico, lo que significa que puede implantarse en una amplia gama de sectores con bastante facilidad.
Aunque no puede resolver problemas complejos, sí puede erradicar tareas repetitivas o administrativas y puede ampliarse fácilmente.
Además, la tecnología es accesible y asequible hoy en día, lo que significa que ya está en funcionamiento, transformando el panorama de muchas industrias, como la sanidad, las finanzas, la fabricación, el comercio minorista y el entretenimiento.
Ejemplos de IA estrecha en la vida cotidiana
Es probable que tengas acceso a algunas herramientas de inteligencia restringida mientras hablamos.
He aquí un par de ejemplos de las formas más comunes que encontrará en su vida cotidiana.
En primer lugar, los chatbots en los que confía, como ChatGPT o el chatbot de atención al cliente de su compañía eléctrica, son ejemplos de IA restringida.
Utilizan algoritmos de IA programados para responder a sus solicitudes, ayudándole a encontrar respuestas, procesar datos y agilizar su día a día.
Como los chatbots, asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant responden a órdenes de voz para ayudarte a realizar tareas repetitivas o mundanas, crear una lista de reproducción, llamar a tu amigo o incluso enviar un mensaje de texto.
Incluso los motores de recomendación de Netflix y YouTube son ejemplos de IA restringida.
Ayudan a agregar tus datos y luego utilizan modelos de IA para sugerirte lo que disfrutarás a continuación.
Este tipo de modelos no sólo se utilizan en el hogar: también ayudan a las empresas a analizar y procesar datos sobre el comportamiento de los clientes, lo que les permite ofrecer una experiencia más óptima a largo plazo.
Por último, algunas de las herramientas en las que confía (como Indetectable.ai's Escritor SEO AI, AI Essay Writer y Mecanógrafo humano) utilizan modelos de IA restringidos.
Incluso mientras escriben contenidos humanizados que no se distinguen de los reales.
Estas herramientas son "estrechas" porque hacen una cosa excepcionalmente bien: escribir contenidos para empresas que se basan en prácticas de marketing de contenidos.
Tecnologías clave de la IA estrecha
Pero, ¿cómo funcionan estas herramientas? ¿Cuál es la tecnología oculta tras la IA estrecha que le permite ser tan versátil en su aplicación?
Aprendizaje automático (ML)
El aprendizaje automático, con elementos como el aprendizaje profundo, es la capacidad de los sistemas de IA para aprender de los datos y mejorar el rendimiento con el tiempo.
Esta es una característica fundamental de la IA estrecha, que no puede programarse para responder directamente a todas las indicaciones o entradas posibles, sino que debe ser capaz de procesar datos y utilizarlos para establecer conexiones y sintetizar nuevas conclusiones.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
En pocas palabras, la PNL es la tecnología que permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano.
Es lo que permite a la IA comunicarse eficazmente con los usuarios de una forma que resulte natural.
Piensa en ese aviso de ChatGPT que responde a tu consulta en un lenguaje y tono de voz que puedes entender o en la herramienta humanizadora de IA Undetectable, que va un paso más allá del análisis del lenguaje para crear un texto único que suene humano.
No dudes en probar nuestro AI Humanizer con el widget que encontrarás a continuación.
Visión por ordenador
Por último, la visión por ordenador ayuda a la IA a "ver" la información visual del mundo, como el reconocimiento facial o el análisis de imágenes.
Para ello, los modelos de IA analizan los datos visuales dividiéndolos en píxeles e identificando patrones o características (como bordes, colores y formas), para luego establecer conexiones y encontrar objetos específicos que pueda reconocer.
Ventajas de utilizar Narrow AI hoy mismo
La IA estrecha está en todas partes, simplificando silenciosamente la vida y haciendo el trabajo más eficiente.
Se encarga de tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo, liberándonos a los seres humanos para centrarnos en tareas creativas o más complejas.
Esto aligera la carga administrativa y agiliza los trámites.
Otra gran ventaja es su escalabilidad: la IA estrecha puede manejar cantidades ingentes de datos e interacciones a la vez, algo que ningún ser humano podría conseguir.
También es increíblemente preciso, ya que detecta detalles que los humanos pasarían por alto, como el fraude bancario o las primeras fases de una enfermedad en las exploraciones médicas.
Además, al ser asequible y accesible, no sólo se benefician las empresas.
Las personas pueden utilizar la IA estrecha para que les ayude en su vida diaria o incluso en su
Retos y limitaciones de la IA estrecha
Pero, aunque la IA estrecha tiene ciertamente sus ventajas, la tecnología presenta algunos inconvenientes.
La más obvia es que estas herramientas no son flexibles.
Cada sistema está construido para hacer una cosa muy bien y no puede adaptarse a tareas fuera de su programación específica.
Por ejemplo, la IA que hay detrás de las recomendaciones de Netflix no va a ayudarte a reservar un vuelo: simplemente no está hecha para eso, y sus limitaciones de memoria y aprendizaje profundo significan que nunca tendrá la capacidad de hacerlo.
Esto significa que los distintos usos requieren distintos modelos de IA que deben programarse y construirse específicamente para ese caso de uso.
Esto significa posibles duplicaciones de trabajo, costosos requisitos de programación y complejas pilas de tecnología para realizar múltiples acciones según sea necesario.
Otra cuestión son los datos.
Para funcionar bien, una IA estrecha necesita grandes cantidades de datos imparciales y de alta calidad. Si los datos son erróneos, los resultados de la IA también lo serán.
Ya lo hemos visto cuando se trata de Prejuicios de la IAy este es un obstáculo difícil de superar con graves consecuencias en el mundo real.
Y, por último, están los problemas éticos.
La automatización es excelente para la eficiencia, pero también puede provocar el desplazamiento de puestos de trabajo y otros retos sociales que deben estudiarse con detenimiento.
Aunque la IA puede automatizar tareas repetitivas, hay muchas personas que dependen de esas tareas para subsistir.
¿Hasta qué punto debemos permitir que la IA asuma esas funciones? ¿Hay suficientes funciones creativas y estimulantes para todos?
¿Tomará el relevo la IA general o superinteligente?
Pero algo que sólo hemos tocado en este artículo es el debate sobre los superalgoritmos de IA que se apoderan del mundo.
Algunos de estos tipos de inteligencia artificial suscitan serias preocupaciones éticas, morales y jurídicas. ¿Qué significará este debate para nuestro futuro?
En la actualidad, la idea de una IA general o superinteligente sigue perteneciendo al ámbito de la ciencia ficción.
Dicho esto, la perspectiva de estas formas avanzadas de IA es digna de conversación.
Por un lado, podrían resolver enormes problemas globales.
Por otro, plantean serias dudas sobre el control, la seguridad y el impacto en la humanidad.
Por ahora, sin embargo, todavía estamos muy lejos, y la IA estrecha sigue siendo la forma más práctica e impactante de inteligencia artificial que se utiliza hoy en día.
Reflexiones finales
Los 7 tipos de IA están configurando el presente.
La IA estrecha ya está aquí, haciendo más fluidas las tareas cotidianas y más eficientes las industrias.
Está en tus recomendaciones de Netflix, en tu sistema doméstico inteligente y en muchas de las herramientas de creación de contenidos que puedes utilizar en el trabajo o en tus estudios.
Y la IA no se detendrá ahí.
A medida que sigan evolucionando los distintos tipos de IA, nos espera un futuro apasionante, con nuevos tipos de inteligencia artificial que influirán en nuestras funciones, incluso en nuestras relaciones, y en nuestra toma de decisiones.
Por ahora, la atención sigue centrada en perfeccionar y utilizar responsablemente las herramientas que ya tenemos, herramientas que, bien utilizadas, pueden mejorar la vida de todos.
Mientras tanto, la próxima vez que el tema de conversación pase a ser: "¿Cuál es el tipo de IA más utilizado hoy en día?". Tendrás una respuesta inteligente (Amigos a pesar del humor).