Tipos de Inteligencia Artificial

Superficialmente, la mayoría de nosotros entendemos lo que es la Inteligencia Artificial, lo que representa, su potencial y su futuro. Llevamos mucho tiempo soñando con un mundo dominado por las máquinas y sin duda nos dirigimos hacia allí.

Pero, ¿por qué se llama Inteligencia Artificial? ¿qué tiene de artificial?

Hay mucha controversia al respecto, ya que algunos afirman que lo artificial debería significar “falso” porque no es humano, y otros dicen “artificial” solo porque fue creado por los seres humanos y no se originó por causas naturales. La comunidad científica no ha decidido firmemente una cosa u otra, y nosotros tampoco lo haremos, obviamente.

Entonces, ¿qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial permite capacitar a un sistema informático y aplicar los conocimientos adquiridos a nuevos insumos. Esta habilidad se basa en matemáticas y algoritmos y es aplicable solo a las tareas para las que el sistema ha sido entrenado.

Para visualizar más claramente el concepto de la IA, puedes pensar en un chatbot cuya tarea es ayudar a los visitantes del restaurante a reservar una mesa. Por naturaleza, este chatbot es un programa de computadora que está entrenado en toneladas de preguntas de reservación y respuestas relevantes. Así es como aprende de un flujo de conversación típico sobre el tema. Después de la formación, el chatbot puede dialogar con los clientes. Sin embargo, si un cliente se desvía del tema principal de reservar una mesa y pide recomendaciones de comida, el chatbot en cuestión es de poca ayuda ya que no está entrenado para realizar esta tarea.

IA es el mejor término genérico para explicar la inteligencia informática avanzada.

Resume los esfuerzos para hacer que los ordenadores piensen como nosotros pensamos, para poder simular a los humanos y, en última instancia, para ser mejores y más rápidos en la resolución de problemas que nosotros.

La Inteligencia Artificial hace posible que las máquinas utilicen la experiencia para el aprendizaje, se ajusten a nuevos insumos y realicen tareas similares a los humanos.

Hay varios tipos de Inteligencia Artificial que se han desarrollado y que ayudan a los seres humanos en una amplia gama de actividades.

Inteligencia Artificial Débil

La Inteligencia Artificial débil es una forma de inteligencia artificial diseñada específicamente para enfocarse en una tarea estrecha y para parecer muy inteligente en las tareas que se le asignan.

Está diseñado para realizar una tarea a la vez y para continuar mejorando su ejecución. El objetivo es encontrar una solución automatizada a un problema o inconveniente o simplemente mejorar algo que ya funciona, pero que puede funcionar mejor.

Actualmente, la mayor parte de la Inteligencia Artificial es Inteligencia Artificial Débil. La IA Débil tiende a ser software que automatiza una actividad típicamente realizada por humanos, y en la mayoría de los casos excede o pretende exceder la capacidad humana en eficiencia y resistencia.

Ejemplo de la IA Débil:

• Automóviles que aprender a conducir como los de Tesla, que ya existen.
• Reconocer su rostro en su oficina bancaria más cercana para ayudarle con una experiencia más personal.
• Podemos preguntar a nuestro celular sobre el tiempo y esperar predicciones precisas.

Inteligencia Artificial en General

La Inteligencia Artificial General sería capaz de entender el mundo y a cualquier ser humano, y con la misma capacidad de aprender a llevar a cabo una amplia gama de tareas aplicando la experiencia adquirida en un área y en otra diferente.

En ocasiones también es llamada la Verdadera IA porque es el siguiente paso hacia una inteligencia de máquina más completa. En lugar de centrarse en una sola tarea, el objetivo es enseñar a la máquina a comprender y razonar a un nivel más amplio, como lo haría un ser humano.

El objetivo es la capacidad de la máquina para pensar en general, para poder tomar decisiones basadas en el aprendizaje y no en la forma previa. Tendría la capacidad de tomar en consideración la formación, pero luego juzgaría si hay otro curso de acción más apropiado que tomar. El objetivo es el aprendizaje independiente a partir de la experiencia, que es la forma en que los seres humanos aprenden y razonan.

Inteligencia Artificial Fuerte

La Inteligencia Artificial Fuerte es la máquina que realmente puede pensar y realizar tareas por sí misma que imitan al cerebro humano. El objetivo de IA Fuerte es desarrollar la inteligencia artificial hasta el punto de que la capacidad intelectual de la máquina sea funcionalmente igual a la de un humano. La IA fuerte también se conoce como IA completa.

Estamos hablando de crear una inteligencia equivalente a la de un ser humano. Se trata de una tarea noble y que aún estamos lejos de cumplir, pero los genios de nuestro tiempo están trabajando arduamente para acercarse cada vez más a este objetivo.

Con el tiempo, se han creado tres pruebas para probar y juzgar la capacidad de las Inteligencias Artificiales y verificar si cumplen los tipos de Inteligencia Artificial.

La prueba del café

En 2007, el cofundador de Apple Steve Wozniak propuso una prueba para los robots que no pueden hablar.

Wozniak afirmó que nunca existirá un robot que pueda entrar en una casa, localizar la cocina y luego la cafetera, reconocer los ingredientes y el equipo necesario para hacer la bebida caliente, y finalmente entender cómo funciona la máquina y cómo utilizarla.  Argumentó que estos no pueden ser programados, solo aprendidos.

La prueba del estudiante de la universidad

Instituido por Ben Goertzel, esta prueba requiere que el robot complete un título. Para pasar esta prueba, el robot tiene que matricularse en un curso universitario y pasar por todo el proceso de licenciatura como lo haría un humano. Tendría que estudiar todas las asignaturas necesarias y aprobar los exámenes y pruebas necesarios para obtener el título.

La prueba del empleo

El informático Nils John Nilsson sugirió en 2005 una prueba alternativa a la de Turing, una prueba de empleo para demostrar que las máquinas que muestran una verdadera inteligencia a nivel humano deberían ser capaces de hacer muchas de las cosas que los humanos son capaces de hacer, incluidos los trabajos humanos.

La parte interesantes sobre la Inteligencia Artificial y el Machine Learning es que, dado que se centra en la recreación de la inteligencia humana en las máquinas, en realidad requiere un conocimiento y una comprensión cada vez mayores de los seres humanos. Cómo y por qué pensamos, nos comportamos, tomamos decisiones, por qué nos gustan y por qué nos desagradan las cosas, cómo y por qué cambiamos de opinión y una mirada de otros aspectos de nuestra estructura cognitiva, que miles de personas han dedicado sus carreras a comprender.

Ya vimos la clasificación de la Inteligencia Artificial veamos ahora la clasificación de acuerdo a las funcionalidades de la Inteligencia Artificial.

Máquinas Reactivas

Las máquinas reactivas son el tipo más básico de sistema de Inteligencia Artificial. Esto significa que no pueden formar memorias o utilizar las experiencias pasadas para influir en las decisiones tomadas en el presente. Solo pueden reaccionar ante las situaciones existentes en la actualidad, por lo tanto, son reactivas.

Una forma existente de una máquina reactiva es Deep Blue, un superordenador que juega al ajedrez por IBM a mediados de los años ochenta.

Deep Blue fue creado para jugar ajedrez contra un competidor humano con la intención de derrotar al competidor. Fue programado con la habilidad de identificar un tablero de ajedrez y sus piezas mientras que entiende las funciones de las piezas. Deep Blue podría hacer predicciones sobre los movimientos que debería hacer y los movimientos que su oponente podría hacer, teniendo así una mayor capacidad para predecir, seleccionar y ganar. En una serie de partidos jugados entre 1996 y 1997, Deep blue derrotó al gran maestro ruso de ajedrez Gary Kasparov, convirtiéndose en el primer programa computarizado en derrotar a un oponente humano.

La habilidad única de Deep Blue de jugar al ajedrez con precisión y éxito resalta sus habilidades reactivas. En la misma línea, su mente reactiva también indica que no tiene ningún concepto de pasado o futuro, solo comprende y actúa en el mundo presente-existente y sus componentes. Para simplificar, las máquinas reactivas están programadas para el aquí y ahora, pero no para el antes y el después.

Las máquinas reactivas no tienen concepto del mundo y, por lo tanto, no pueden funcionar más allá de las tareas simples para las que están programadas. Una característica de las máquinas reactivas es que no importa el tiempo o el lugar, estas máquinas siempre se comportarán de la manera en que fueron programadas. No hay crecimiento con las máquinas reactivas, solo estancamiento en las acciones y comportamientos recurrentes.

Memoria Limitada

La memoria limitada está compuesta por modelos de Inteligencia Artificial que derivan el conocimiento de información previamente aprendida, datos almacenados o eventos. A diferencia de las máquinas reactivas, la memoria limitada aprende del pasado observando las acciones o los datos que se les suministran para construir el conocimiento experiencial.

Aunque la memoria limitada se basa en datos de observación junto con datos pre programados que ya contienen las máquinas, estos ejemplos de información son fugaces. Una forma existente de memoria limitada son los vehículos autónomos.

Los vehículos autónomos, como los Tesla, utilizan el principio de memoria limitada en el sentido de que dependen de una combinación de conocimientos observacionales y pre programados. Para observar y comprender cómo conducir y funcionar correctamente entre vehículos dependientes del ser humano, los vehículos conducen por cuenta propia leen su entorno, detectan patrones o cambios en los factores externos y se ajustan según sea necesario.

Los vehículos autónomos no solo observan su entorno, sino que también observan el movimiento de otros vehículos y personas en su línea de visión. Anteriormente, los coches sin conductor y sin memoria limitada tardaban hasta 100 segundos en reaccionar y emitir juicios sobre los factores externos. Desde la introducción de la memoria limitada, el tiempo de reacción en las observaciones basadas en máquinas ha descendido bruscamente, representando el valor de la Inteligencia Artificial de memoria limitada.

Teoría de la mente

Lo que constituye la teoría de la mente es la capacidad de tomar decisiones en la misma medida que la mente humana, pero por medio de máquinas. Aunque hay algunas máquinas que actualmente exhiben capacidades humanas, asistentes de voz, por ejemplo, ninguna es plenamente capaz de mantener conversaciones relativas a los estándares humanos. Un componente de la conversación humana es tener capacidad emocional, o sonar y comportarse como lo haría una persona en las convenciones estándar de conversación.

Esta futura clase de habilidad de la máquina incluirá la comprensión de que las personas tienen pensamientos y emociones que afectan la producción conductual y por lo tanto influyen en el proceso de pensamiento de una máquina de la “teoría de la mente”. La interacción social es una faceta clave de la interacción humana, así que para hacer tangible la teoría de las máquinas mentales, los sistemas de IA que controlan las máquinas ahora tendrían que identificar comprender, retener y recordar la producción y los comportamientos emocionales mientras saben cómo responder a ellos.

A partir de esto, dicha teoría de las máquinas mentales tendría que ser capaz de utilizar la información derivada de las personas y adaptarla a sus centros de aprendizaje para saber cómo comunicarse y tratar diferentes situaciones. La teoría de la mente es una forma muy avanzada de Inteligencia Artificial propuesta que requeriría que las máquinas reconozcan a fondo los rápidos cambios en los patrones emocionales y de comportamiento en los seres humanos, y también entiendan que el comportamiento humano es fluido, por lo tanto, la teoría de las máquinas mentales tendría que ser capaz de aprender rápidamente en un momento dado.

Algunos elementos de la teoría de la Inteligencia Artificial existen actualmente o han existido en el pasado reciente. Dos ejemplos notables son los robots Kismet y Sophia, creados en 2000 y 2016, respectivamente.

El Kismet, era capaz de reconocer las señales faciales humanas, emociones, y podía replicar emociones con su rostro, que estaba estructurado con rasgos faciales humanos: ojos, labios, orejas, cejas y párpados.

Sophia, por otro lado, es un robot humanoide. Lo que la distingue de los robots anteriores es su parecido físico con un ser humano, así como su capacidad para ver, reconocimiento de imágenes, y responder a las interacciones con expresiones faciales apropiadas.

Estos dos robots similares a los humanos son muestras del movimiento hacia una teoría completa de los sistemas de Inteligencia Artificial de la mente que se materializarán en un futuro cercano. Aunque ninguno de los dos tiene la capacidad de tener una conversación humana completa con una persona real, ambos robots tienen aspectos de capacidad emotiva similares a los de sus contrapartes humanas, un paso hacia la asimilación sin problemas en la sociedad humana.

Autoconciencia

La Inteligencia Artificial autoconsciente involucra máquinas que tienen conciencia a nivel humano. Esta forma de IA no existe actualmente, pero sería considerada la forma más avanza de Inteligencia Artificial conocida por el hombre.

Las facetas de la Inteligencia Artificial Consciente de sí misma incluyen la capacidad no solo de reconocer y replicar acciones humanas, sino también de pensar por sí misma, tener deseos y comprender sus sentimientos. La IA autoconsciente, en esencia, es un avance y una extensión de la teoría de la IA mental. Mientras que la teoría de la mente solo se centra en los aspectos de la comprensión y la replica de las prácticas humanas, la IA autoconsciente va más allá al implicar que puede tener y tendrá pensamientos y reacciones autoguiadas.

¿Se podrá llegar a la Inteligencia Artificial con autoconciencia?

Actualmente estamos en el nivel tres de los cuatro tipos de Inteligencia Artificial, por lo que creer que podríamos llegar potencialmente al cuarto nivel de IA no parece una idea descabellada.

Pero por ahora, es importante centrarse en perfeccionar todos los aspectos de los tipos dos y tres en la IA. El exceso de velocidad en cada nivel podría ser perjudicial para el futuro de la Inteligencia Artificial para las generaciones venideras.