A inicios de los años cincuenta Alan Turing, a quien se le atribuye la creación de la primera computadora (un artefacto decisivo para que los aliados derroten a las fuerzas Nazis en la Segunda Guerra Mundial) se hacía esta pregunta en un Paper publicado en 1950 titulado “COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE”. En él se establecían las bases para lo que hoy conocemos como inteligencia artificial. Seis años después John McCarthy introduciría al mundo por primera vez el término “Inteligencia Artificial”.

Alan Turing Paper: https://bit.ly/AlTuringPaper

Casi medio siglo después, en 1995 Russel and Norvig VIII definirían a la Inteligencia artificial como “el estudio de los agentes que reciben percepciones del entorno y llevan a cabo acciones”.  Siendo el objetivo final siempre acercarse a las capacidades que tenemos los seres humanos para razonar, aprender, planear y por qué no hasta la capacidad de desarrollar creatividad. 

Sin embargo de acuerdo con el informe “PREPARING FOR THE FUTURE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE” realizado por Oficina Ejecutiva del Presidente de Estados Unidos y el Comité de Ciencia y Tecnología en 2016, no estaríamos en la capacidad de igualar la inteligencia humana al menos en los próximos 15 años. 

Informe: https://bit.ly/WHPDF

En el siguiente blog exploraremos los tipos de Inteligencia Artificial y sus alcances en el mundo de los negocios hoy en día. 

 

LOS 4 TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Reactive Machines o Máquinas Reactivas

La máquina reactiva sigue el más básico de los principios de la inteligencia Artificial, como su nombre lo dice, actúan sólo en base a lo que perciben. Una máquina reactiva carece de memoria, por lo que no puede basarse en eventos pasados para tomar decisiones hacia el futuro.

Esto limita su capacidad de acción, dado que reaccionarán de la misma manera ante el mismo estímulo todo el tiempo.

En 1997 una máquina de tipo Reactiva que fue diseñada por IBM logró superar a un humano en una partida de Ajedrez, la máquina era “Deep Blue” y el ajedrecista nada más ni nada menos que el maestro internacional de la disciplina, Gary Kasparov. Al ser una máquina reactiva la Deep Blue sólo era capaz de identificar los movimiento de Kasparov y reaccionar con el movimiento más lógico establecido en una previa programación.

A pesar de estar limitadas por una ausencia de memoria, las máquinas reactivas pueden contener un grado alto de complejidad y son muy confiables cuando se usan para tareas repetitivas.

 

2. Limited Memory o de Memoria Limitada.

Este tipo de inteligencia artificial tiene la habilidad, a diferencia de la Reactiva, de guardar data e información previa, este tipo de IA busca en su data recopilada en el pasado para obtener pistas de qué es lo que puede suceder más adelante. Las máquinas de memoria limitada son más complejas y brindan mayores posibilidades que las máquinas reactivas.

Cuando se utiliza el tipo de memoria limitada deben realizarse seis pasos; la data de entrenamiento debe ser creada, se debe crear también el modelo de aprendizaje o Machine Learning, el modelo debe tener la capacidad de realizar predicciones, el modelo debe poder recibir retroalimentación humana o del medioambiente, esta información debe poderse almacenar en la memoria y finalmente estos pasos deben estar programados para funcionar en ciclo.

3. Theory of Mind o con Teoría de la Mente.

Este tipo de IA como su nombre lo indica es “teórico”. Aún no se ha alcanzado el nivel tecnológico ni científico necesario para desarrollar este siguiente nivel de Inteligencia Artificial.

Este concepto se basa en la premisa psicológica de entender que otros seres vivos tienen pensamientos y emociones que afectan su comportamiento. En términos de inteligencia artificial, esto significaría que las máquinas podrán ser capaces de tomar decisiones no sólo en base a datos ni información. Sino a través de una reflexión que les permita tomar decisiones con componentes racionales propios de la naturaleza humana. En resumen este tipo de teoría de inteligencia artificial busca que las máquinas sean capaces de aprender y entender las emociones humanas que encuentran a su alrededor para adaptar su comportamiento y mejorar aún más su toma de decisiones.

4. Self-awareness o con Máquinas con Conciencia

Una vez se haya logrado alcanzar los recursos para construir máquinas con Teoría de la Mente, tendremos como siguiente paso a máquinas con conciencia propia. Este enunciado sacado de una película de ciencia ficción, propone un nivel de conciencia humana para las máquinas. Donde las máquinas serán capaces de saber que es lo que lo demás necesitan o quieren basado en cómo o qué comunican.

Este se considera el último paso para desarrollo completo de una inteligencia artificial.

Cómo funciona hoy en día la inteligencia artificial en la analítica.

La inteligencia artificial tanto reactiva como de memoria limitada juegan un rol clave en la analítica predictiva, poniendo todos los recursos antes expuestos a realizar predicciones con alta efectividad a escenarios, donde el historial y los estímulos recurrentes con el principal insumo