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Los cuatro tipos de inteligencia artificial que debes conocer

Existen cuatro tipos de tipos de inteligencia artificial. La clasificación propone una visión generalizada sobre los avances en investigación de Inteligencia Artificial (IA). Se trata de una especie de consenso que concluye que las máquinas inteligentes y sensitivas están cada vez más cerca.

De las predicciones de la Casa Blanca a Arend Hintze

Todos nos imaginamos un momento en que la IA esté básicamente personificada. Percibimos un futuro en el que los robots serán humanoides que con capacidad de percibir y actuar como una persona. Según los expertos de GFI, Lisette Álvarez y Jesús Otero, «el momento actual presenta una nueva disyuntiva y es que estamos asistiendo al auge de agentes inteligentes capaces de comunicarse de una manera similar a la que lo haría una persona, además de las propias de la máquina (alta disponibilidad, tolerancia a errores, etc) por lo que es de esperar que con los avances en inteligencia artificial podamos contar con interfaces digitales cada vez más parecidas a las humanas».

Es cierto que las máquinas ya comprenden comandos verbales, distinguen imágenes, conducen autos autónomos y nos vencen cuando jugamos contra ellas. ¿Cuánto tiempo puede pasar antes de que caminen entre nosotros?

Un informe de la Casa Blanca sobre inteligencia artificial tiene una visión bastante escéptica de ese sueño. Dice que es probable que los próximos 20 años las máquinas «exhiban una inteligencia de amplia aplicación comparable o superior a la de los humanos». El informe continúa diciendo que «las máquinas alcanzarán y superarán el rendimiento humano en más y más tareas».

En los próximos 20 años las máquinas exhibirán una inteligencia de amplia aplicación comparable o superior a la de los humanos

Sin embargo, el documento descarta que durante esas dos décadas se llegue a convivir con modelos computacionales tan complejos como el ser humano.

El informe del Gobierno norteamericano se centra en lo que podríamos llamar herramientas de inteligencia general: aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Se trata de la tecnología que ha conseguido jugar bien a ‘Jeopardy’ o vencer a los maestros humanos de ‘Go’, el juego más complicado jamás inventado.

Para Álvarez y Otero, en la actualidad podemos ver solamente la primera línea de aplicación de la inteligencia artificial en la relación entre sistemas y humanos, pero no se limitará solamente a esto, «estamos empezando a ver funcionar vehículos autónomos, sistemas capaces de componer música, servicios que reconocen a una persona por su voz, reconocimiento de imágenes aplicado al control del tráfico… Las aplicaciones de la inteligencia artificial son ilimitadas”. Estos sistemas inteligentes actuales son capaces de manejar grandes cantidades de datos. Realizan cálculos complejos con mucha rapidez. Pero carecen de un elemento que será clave para construir las máquinas inteligentes que imaginamos tener en el futuro.

Necesitamos superar los límites que definen los cuatro tipos diferentes de inteligencia artificial, las barreras que separan a las máquinas de nosotros.

Los tipos de máquinas según Arend Hintze

Hintze es profesor de Biología Integrada y Ciencias de la Computación de la Universidad de la Michigan. Trabaja estudiando y creando máquinas. Su objetivo es traspasar la frontera de la IA que precisa de la enseñanza previa del humano.

Su objetivo es traspasar la frontera de la IA que precisa de la enseñanza previa del humano

Busca la fórmula para diseñar el robot que sea capaz de aprender por sí mismo. Para ello, dice, la IA deberá seguir el mismo proceso de aprendizaje que el de una persona. Arend Hintze ha establecido una clasificación con cuatro tipos de inteligencia artificial.

Cuatro tipos de inteligencia artificial que debes conocer

1. Máquinas reactivas

Los tipos más básicos de sistemas de IA son puramente reactivos. No tienen la capacidad de formar recuerdos. Tampoco pueden utilizar experiencias pasadas en las que basar las decisiones actuales.

Deep Blue fue una supercomputadora creada por IBM. Fue capaz de vencer al ajedrez al gran maestro internacional Garry Kasparov. Ocurrió a fines de la década de 1990 y es el ejemplo perfecto de este tipo de máquina.

Puede identificar las piezas en un tablero de ajedrez y saber cómo se mueve cada una. Puede realizar predicciones sobre los mejores movimientos y elegir el mejor de todas las posibilidades.

Pero no tiene ningún concepto del pasado. Tampoco posee recuerdos de lo que ha sucedido antes. Aparte de una regla de ajedrez, Deep Blue ignora todo antes del momento presente. Todo lo que hace es enfocar las piezas del tablero en tiempo real y elegir entre los siguientes movimientos posibles.

Según los expertos de GFI, «La tecnología siempre ha sido nuestra aliada para resolver problemas que a un humano le resultan complejos o tediosos y permitirnos centrar nuestros esfuerzos en tareas de mayor valor. Tareas repetitivas susceptibles de sufrir errores, cálculos extremadamente complejos, pilotaje automático de vehículos como aviones o trenes, son ejemplos de algunas de las tareas donde las máquinas ya han conseguido igualar las capacidades de los humanos». Pero es importante que el usuario sepa que está tratando con una máquina en una conversación de texto o voz, y evitar crear falsas expectativas sobre lo que puede esperar de dicha conversación.  «Cuando Kaspárov perdió contra Deep Blue sabía a qué se enfrentaba. No sería aceptable moralmente que el campeón del mundo hubiera pensado que jugaba contra una persona», opinan Álvarez y Otero.

2. Memoria limitada

El Tipo II maneja máquinas que pueden mirar hacia el pasado. Los vehículos autónomos ya hacen algo parecido. Por ejemplo, observan la velocidad y dirección de otros autos. Para que funcionen así hay que identificar objetos específicos y monitorearlos a lo largo del tiempo.

Digamos que estas observaciones se agregan a las representaciones preprogramadas para la memoria de estos coches. Se incluyen marcas de carril, semáforos y otros elementos importantes, como curvas en la carretera.

También se añaden experiencias como cuando el automóvil decide en qué momento cambiar de carril para evitar interrumpir a otro conductor o ser embestido por un automóvil cercano.

Deep Blue fue una supercomputadora creada por IBM capaz de vencer al ajedrez al gran maestro internacional Garry Kasparov

Pero estas simples piezas de información sobre el pasado son solo transitorias. No se guardan como parte de la biblioteca de experiencias del automóvil. En estos tipos de inteligencia artificial, la máquina no puede compilar la experiencia durante años, como lo hace un humano.

Entonces, ¿cómo podemos construir sistemas de IA que construyan representaciones completas, recordar sus experiencias y aprender cómo manejar situaciones nuevas?

En opinión de Lisette Álvarez y Jesús Otero, «las tendencias actuales en experiencia de usuario es generar IA que aprenda constantemente del comportamiento del usuario para crear experiencias personalizadas que se adapten a los cambios de interés o de entorno: Cambios en la localización geográfica, hábitos, necesidades físicas, trayectos, realidad aumentada.» En esta línea, la percepción que tienen los usuarios es que los servicios digitales cada vez tienen una calidad mayor. «Las próximas mejoras corresponderán a la humanización de la interacción entre usuarios y dispositivos inteligentes. Estamos viendo un auge de los asistentes de voz y cada vez será más frecuente la creación de asistentes con personalidad propia que evolucionen junto a sus usuarios», aseguran los expertos de GFI.

3. Teoría de la mente

Llegamos a un punto en el que nos acercamos más a los tipos de inteligencia artificial que deseamos en un futuro. Las máquinas de la siguiente clase son más avanzadas. No solo forman representaciones sobre el mundo, también sobre otros agentes o entidades.

En psicología, esto se denomina ‘teoría de la mente’. Implica la comprensión de que las personas, las criaturas y los objetos en el mundo pueden tener pensamientos y emociones que afectan a su propio comportamiento. Esto es crucial para la forma en que los humanos formamos sociedades, porque nos permite la interacción social.

Si las máquinas van a andar entre nosotros, deberán tener una comprensión sobre cómo pensamos y cómo sentimos. Además deberán llegar a saber qué esperamos y cómo queremos que nos traten. Tendrán que ajustar su comportamiento en consecuencia. Según Álvarez y Otero, «las emociones nos hacen humanos, y su aplicación en sistemas inteligentes que interactúan con personas lograría transmitir al usuario que el sistema con el que se comunica le puede entender y se va a adaptar a sus necesidades».

4. Autoconciencia

El paso final del desarrollo de la IA es construir sistemas que puedan formar representaciones sobre sí mismos. En última instancia, los investigadores de la IA tendrán que comprender no solo la conciencia, sino también construir máquinas que la tengan.

Los seres conscientes son conscientes de sí mismos, conocen sus estados internos y pueden predecir los sentimientos de los demás. Es probable que estemos lejos de crear máquinas que sean conscientes de sí mismas. Sin embargo, los esfuerzos se enfocan hacia la comprensión de la memoria, el aprendizaje y la capacidad de basar las decisiones en experiencias pasadas. En palabras de los expertos de GFI, «tal vez la asignatura pendiente de la inteligencia artificial es la personalidad, rasgos que hagan único a cada uno de los sistemas con los que interactuemos en nuestra día a día».

Puede que estemos muy lejos de al IA autoconsciente, pero es lo que se persigue en última instancia

Este es un paso importante para entender la inteligencia humana por sí misma. Es crucial para diseñar o desarrollar máquinas que sean más excepcionales para clasificar lo que ven frente a ellas.

Los cuatro tipos de inteligencia artificial dan una idea sobre las intenciones que el hombre tiene acerca del futuro de la máquina. Puede que estemos muy lejos de al IA autoconsciente. No obstante, está claro que eso es lo que se persigue en última instancia.

Redacción APD
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