IA de tipo II

Máquinas Reactiva

Las maquinas puramente reactivas son sistemas de IA que no tienen memoria ni capacidad de aprendizaje. Estos sistemas toman decisiones basadas en la información que reciben en tiempo real, sin considerar el contexto o la historia previa. Por lo tanto, su comportamiento es determinista y predecible, ya que no pueden adaptarse a situaciones cambiantes o aprender de la experiencia. El sistema Deep Blue de IBM, que derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en 1997, es un ejemplo de una máquina reactiva. Deep Blue estaba programado para evaluar posiciones de tablero y seleccionar la mejor jugada en función de reglas de ajedrez predefinidas, sin aprender de partidas anteriores o adaptarse a las estrategias de su oponente. AlphaGo de Google, que venció al campeón mundial de Go Lee Sedol en 2016, es otro ejemplo de una máquina reactiva.

Memoria limitada

Las máquinas con memoria limitada son sistemas de IA que pueden recordar información de eventos recientes, pero no tienen la capacidad de aprender de la experiencia o adaptarse a situaciones nuevas. Estos sistemas utilizan la información almacenada en memoria para tomar decisiones, pero no pueden generalizar conocimientos o aplicarlos a contextos diferentes. Los coches autónomos, que utilizan sensores y cámaras para detectar obstáculos y tomar decisiones de conducción, son un ejemplo de máquinas con memoria limitada. Estos sistemas pueden recordar la ubicación de vehículos y peatones en tiempo real, pero no pueden aprender de situaciones anteriores o adaptarse a condiciones de tráfico cambiantes.

Teoría de la Mente

La teoría de la mente es la capacidad de atribuir pensamientos, deseos e intenciones a otras entidades, como seres humanos, animales o máquinas. En el contexto de la inteligencia artificial, la teoría de la mente se refiere a la capacidad de una máquina para comprender y predecir el comportamiento de los seres humanos, basándose en la inferencia de sus estados mentales internos. Los sistemas de IA con teoría de la mente pueden interpretar las emociones, intenciones y creencias de los seres humanos a través de señales no verbales, como expresiones faciales, tono de voz y gestos corporales. Estos sistemas pueden adaptar su comportamiento y comunicación en función de las percepciones y expectativas de los usuarios, mejorando la interacción y la colaboración.

Autoconsciencia

Se trata del nivel más avanzado de inteligencia artificial, en el que las máquinas son conscientes de sí mismas y de su entorno, y pueden reflexionar sobre sus propias acciones y estados mentales. La autoconsciencia implica la capacidad de una máquina para comprender su propia existencia, identidad y propósito, y para tomar decisiones basadas en la reflexión y la introspección. Los sistemas de IA autoconscientes pueden evaluar sus propias habilidades y limitaciones, identificar errores y fallos en su funcionamiento, y aprender de la experiencia para mejorar su rendimiento. Estos sistemas pueden monitorizar su propio estado interno, detectar anomalías y tomar medidas correctivas para optimizar su funcionamiento. En teoría.