IA de tipo I
IA Débil
La IA débil se enfoca en resolver problemas específicos y no busca replicar la inteligencia humana completa. Por ejemplo, los sistemas de recomendación de películas en plataformas de streaming. Estos sistemas son inteligentes en la medida en que pueden predecir qué películas le gustarán a un usuario basándose en sus preferencias anteriores y en las de otros usuarios con gustos similares.
La IA débil desarrolla programas concretos para la resolución de problemas específicos, sin necesidad de aprendizaje ni razonamiento avanzado. Estos programas pueden ser altamente efectivos, de hecho podrían realizar la tarea mejor que un ser humano, como puede ser en la toma de decisiones. Sin embargo, su capacidad de adaptación a nuevos entornos es limitada.
La IA débil se basa en la programación de reglas y patrones específicos para la toma de decisiones, sin necesidad de aprender o razonar. La IA débil o estrecha es la forma más común de inteligencia artificial y entre sus aplicaciones más comunes tenemos el reconocimiento de voz, el procesamiento de lenguaje natural, juegos de estrategia como el ajedrez y el go, entre otros.
IA Fuerte
Se considera que una computadora bien programada no simula el comportamiento de una mente, sino que contiene una mente en el sentido literal. Es decir, que la IA fuerte sería capaz de pensar y razonar como un ser humano, y no sólo de resolver problemas específicos.
La IA fuerte, también conocida como inteligencia artificial general (AGI), es capaz de aprender nuevas habilidades, adaptarse a entornos cambiantes y razonar sobre problemas complejos a los que no han sido expuestos previamente en su programación.
Entre las habilidades de la IA fuerte se encuentran la capacidad de pensar, razonar, resolver acertijos, emitir juicios de valor, aprender de la experiencia, planificar y adaptarse a nuevas situaciones por si misma. El objetivo que está detrás de la IA es crear un sistema que pueda ser más inteligente de tal forma que pueda pensar y actuar como un ser humano.
En la actualidad, la IA fuerte es un campo de investigación en constante evolución, pero aún no se ha logrado desarrollar una máquina que pueda igualar la inteligencia humana en todos sus aspectos.
Película: Inteligencia Artificial 2001
Diferencias entre IA débil y fuerte:
La principal y más notoria diferencia entre la IA débil y la IA fuerte es que la estrecha se enfoca en resolver problemas específicos, mientras que la general busca replicar la inteligencia humana en su totalidad.
Destacar que absolutamente todos los usos actuales de la IA se consideran débiles. Si bien es verdad que se podría llegar a la conclusión de que asistentes como ChatGPT, o Claude podrían superar la prueba de Turing, se siguen considerando IA débil, ya que su enfoque se limita a dar respuestas coherentes a una entrada de texto, lo mismo ocurre con asistentes virtuales como Alexa, Siri, Google Assistant, entre otros.
IA Simbólica
La IA simbólica se basa en el uso de símbolos y reglas lógicas para representar el conocimiento y el razonamiento. Por lo tanto, sus fundamentos están arraigados en el razonamiento lógico y la investigación heurística.
La aplicación de lógicas proposicionales (símbolos y conectores lógicos) y de primer orden es común en este tipo de IA, ya que estas herramientas permiten la creación de sistemas capaces de estructurar, esquematizar y formalizar el conocimiento.
Por otro lado, encontramos la inteligencia computacional, que difiere de la IA simbólica al emplear métodos numéricos en lugar de razonamiento simbólico.
La IA simbólica implica la incorporación de conocimiento humano y reglas de conducta humana en programas informáticos. Los símbolos juegan un papel esencial en los procesos de pensamiento y razonamiento humano, ya que se utilizan constantemente para definir conceptos. Estos símbolos pueden representar ideas abstractas (como energía limpia), entidades imaginarias (como dragones), o conceptos intangibles (como amor).
Actualmente, la IA simbólica es el método más utilizado en la creación de sistemas expertos, que son programas diseñados para emular la capacidad de un experto humano en un campo específico.
IA Subsimbólica
La inteligencia artificial (IA) subsimbólica es una rama de la IA que se centra en emular el comportamiento humano mediante la simulación de procesos biológicos, con un enfoque específico en el funcionamiento del cerebro humano. Este tipo de inteligencia artificial adopta un enfoque conexionista, basándose en la idea de que el aprendizaje y el procesamiento de la información pueden ser simulados utilizando estructuras similares a las redes neuronales del cerebro.
A diferencia de la IA simbólica, que utiliza reglas explícitas y representaciones formales del conocimiento, la IA subsimbólica opera de manera más intuitiva y adaptativa, procesando datos de entrada de manera distribuida y aprendiendo patrones sin necesidad de una programación explícita. Por esta razón, es especialmente adecuada para abordar problemas complejos y no estructurados, como el reconocimiento de imágenes y la interpretación de datos en tiempo real.
Métodos principales de la IA subsimbólica:
- Redes Neuronales Artificiales (RNA): Las redes neuronales artificiales son modelos computacionales inspirados en la estructura y el funcionamiento de las redes neuronales biológicas. Estas redes están formadas por nodos interconectados (neuronas) que procesan y transmiten información por capas, permitiendo a la máquina aprender a partir de ejemplos y datos. Las RNA aprenden ajustando los pesos de las conexiones entre nodos mediante algoritmos como el descenso del gradiente. Este aprendizaje se realiza a través de un proceso iterativo llamado entrenamiento, en el que se minimiza el error en las predicciones de la red utilizando datos de ejemplo. Entre las aplicaciones de las redes neuronales artificiales se encuentran el reconocimiento de voz, la clasificación de imágenes, la traducción automática, toma de decisiones y el procesamiento del lenguaje natural.
- Algoritmos genéticos: Este método se inspira en los principios de la evolución biológica, como la selección natural, la mutación y el cruce genético. Los algoritmos genéticos buscan soluciones óptimas a problemas complejos mediante un proceso iterativo que simula la evolución de las especies. Ejemplos de uso: Optimización de rutas, diseño de redes y ajuste de hiperparámetros en modelos de IA.
- Sistemas difusos: Los sistemas difusos emplean la lógica difusa para manejar incertidumbre y ambigüedad en los datos, permitiendo tomar decisiones aproximadas y adaptativas. Este enfoque es útil en sistemas de control, como los utilizados en electrodomésticos inteligentes y en la gestión de redes eléctricas.
Diferencias entre IA simbólica y subsimbólica:
La principal diferencia entre la IA simbólica y la IA subsimbólica radica en su enfoque para representar y procesar la información. Mientras que la IA simbólica se basa en reglas lógicas y representaciones simbólicas del conocimiento, la IA subsimbólica adopta un enfoque más intuitivo y adaptativo, simulando procesos biológicos y neuronales para el aprendizaje y la toma de decisiones. En el caso de la IA simbólica, el enfoque se centra en utilizar reglas explícitas y representaciones formales del conocimiento, como símbolos, hechos, y relaciones lógicas. Los sistemas simbólicos funcionan de manera lógica y secuencial, basándose en algoritmos diseñados por humanos para seguir pasos predefinidos. Por ejemplo, un sistema experto en IA simbólica podría razonar usando reglas del tipo "si A, entonces B". Es ideal para problemas bien definidos y estructurados, como la planificación o los juegos de estrategia (ej., ajedrez). En contraste, la IA subsimbólica no se basa en reglas explícitas, sino en la capacidad de aprender patrones directamente de los datos. Este enfoque utiliza estructuras matemáticas y modelos inspirados en procesos biológicos, como redes neuronales artificiales. En lugar de programar reglas específicas, los sistemas subsimbólicos se entrenan con grandes cantidades de datos para identificar correlaciones y generalizar conocimientos. Es especialmente adecuada para problemas complejos y no estructurados, como el reconocimiento de imágenes, la traducción automática y el procesamiento de lenguaje natural.