Tipos de Inteligencia Artificial ¿Dominará esta Tecnología el Mundo?

La inteligencia artificial (IA) es una amplia rama de la informática que se encarga de la construcción de máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. La IA es una ciencia interdisciplinaria con múltiples enfoques, pero los avances en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo están creando un cambio de paradigma en prácticamente todos los sectores de la industria tecnológica, en este artículo, hablaré específicamente de cada uno de los tipos de inteligencia y como ha sido su evolución en el tiempo.

Hay cuatro tipos principales de inteligencia artificial: Máquinas reactivas, memoria limitada, teoría de la mente y autoconciencia.

1. Máquinas reactivas

Los tipos más básicos de sistemas de IA son puramente reactivos y no tienen la capacidad de formar recuerdos ni de utilizar experiencias pasadas para informar decisiones actuales. Deep Blue, la supercomputadora de ajedrez de IBM , que venció al gran maestro internacional Garry Kasparov a fines de la década de 1990, es el ejemplo perfecto de este tipo de máquina.

Deep Blue puede identificar las piezas de un tablero de ajedrez y saber cómo se mueve cada una. Puede hacer predicciones sobre qué movimientos podrían ser los siguientes para él y su oponente. Y puede elegir los movimientos más óptimos entre las posibilidades.

Pero no tiene ningún concepto del pasado, ni ningún recuerdo de lo que sucedió antes. Aparte de una regla específica de ajedrez que rara vez se usa contra la repetición del mismo movimiento tres veces, Deep Blue ignora todo antes del momento presente. Todo lo que hace es mirar las piezas en el tablero de ajedrez tal como está ahora y elegir entre los siguientes movimientos posibles.

Estas máquinas se comportarán exactamente de la misma manera cada vez que se encuentren en la misma situación. Esto puede ser muy bueno para garantizar que un sistema de inteligencia artificial sea confiable: desea que su automóvil autónomo sea un conductor confiable. Pero es malo si queremos que las máquinas realmente interactúen con el mundo y respondan a él. Estos sistemas de inteligencia artificial más simples nunca se aburrirán, ni estarán interesados ​​ni tristes.

2. Memoria limitada

Esta clase de Tipo II contiene máquinas que pueden mirar hacia el pasado. Los coches autónomos ya hacen algo de esto. Por ejemplo, observan la velocidad y la dirección de otros autos. Eso no se puede hacer en un solo momento, sino que requiere identificar objetos específicos y monitorearlos a lo largo del tiempo.

Estas observaciones se suman a las representaciones preprogramadas del mundo de los vehículos autónomos, que también incluyen marcas de carriles, semáforos y otros elementos importantes, como curvas en la carretera. Se incluyen cuando el automóvil decide cuándo cambiar de carril, para evitar cortar a otro conductor o ser atropellado por un automóvil cercano.

Pero estas simples piezas de información sobre el pasado son solo transitorias. No se guardan como parte de la biblioteca de experiencia del automóvil de la que puede aprender, la forma en que los conductores humanos compilan la experiencia durante años detrás del volante.

Entonces, ¿Cómo podemos construir sistemas de IA que construyan representaciones completas, recuerden sus experiencias y aprendan a manejar situaciones nuevas? Brooks tenía razón en que es muy difícil hacer esto. La investigación sobre métodos inspirados en la evolución darwiniana puede comenzar a compensar las deficiencias humanas al permitir que las máquinas construyan sus propias representaciones.

3. Teoría de la mente

Podríamos detenernos aquí y llamar a este punto la importante división entre las máquinas que tenemos y las que construiremos en el futuro. Sin embargo, es mejor ser más específico para discutir los tipos de representaciones que las máquinas deben formar y de qué deben tratar.

Las máquinas de la clase siguiente, más avanzada, no solo forman representaciones sobre el mundo, sino también sobre otros agentes o entidades en el mundo. En psicología, esto se llama » teoría de la mente «: el entendimiento de que las personas, las criaturas y los objetos del mundo pueden tener pensamientos y emociones que afectan su propio comportamiento.

Esto es crucial para cómo los humanos formamos sociedades., porque nos permitieron tener interacciones sociales. Sin entender los motivos e intenciones de cada uno, y sin tener en cuenta lo que alguien más sabe sobre mí o el entorno, trabajar juntos es en el mejor de los casos difícil, en el peor imposible.

Si los sistemas de inteligencia artificial van a caminar entre nosotros, tendrán que ser capaces de comprender que cada uno de nosotros tiene pensamientos, sentimientos y expectativas sobre cómo seremos tratados. Y tendrán que ajustar su comportamiento en consecuencia.

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 IA no solo tendremos que comprender la conciencia, sino también construir máquinas que la tengan.

Esto es, en cierto sentido, una extensión de la «teoría de la mente» que poseen las inteligencias artificiales Tipo III. La conciencia también se llama «autoconciencia» por una razón. (“Quiero ese artículo” es una afirmación muy diferente de “Sé que quiero ese artículo”). Los seres conscientes son conscientes de sí mismos, conocen sus estados internos y son capaces de predecir los sentimientos de los demás. Suponemos que alguien que toca la bocina detrás de nosotros en el tráfico está enojado o impaciente, porque así es como nos sentimos cuando tocamos la bocina a los demás. Sin una teoría de la mente, no podríamos hacer ese tipo de inferencias.

Si bien probablemente estemos lejos de crear máquinas que sean conscientes de sí mismas, debemos enfocar nuestros esfuerzos en comprender la memoria, el aprendizaje y la capacidad de basar decisiones en experiencias pasadas. Este es un paso importante para comprender la inteligencia humana por sí misma. Y es crucial si queremos diseñar o desarrollar máquinas que sean más que excepcionales para clasificar lo que ven frente a ellas.

Y tú, ¿Cómo crees que evolucionará el mundo de la inteligencia artificial?, compártelo en los comentarios.