Resumen de los tipos de IA
No existe una lista oficial única de tipos de IA. La IA se clasifica según distintos criterios, dependiendo de la pregunta que quieras responder: ¿qué tan inteligente es, cómo funciona, qué hace o qué riesgos plantea?
| Clasificación | Pregunta que responde | Tipos |
|---|---|---|
| Capacidad | ¿Qué tan inteligente es en comparación con los humanos? | IA estrecha, AGI, superinteligencia |
| Funcionamiento | ¿Cómo percibe y recuerda? | Reactiva, de memoria limitada, con teoría de la mente, autoconsciente |
| Técnica | ¿Cómo se desarrolla? | Basada en reglas, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, generativa |
| Tarea | ¿Qué hace? | Lenguaje, visión, voz, robótica y recomendaciones |
| Riesgo | ¿Cómo se regula? | Riesgo inaceptable, alto, limitado o mínimo |
Tipos de IA según su capacidad
1. IA estrecha (ANI)
La IA estrecha, también llamada IA débil, está diseñada para una tarea específica o un conjunto de tareas relacionadas. Puede superar a los humanos en su ámbito, por ejemplo, al detectar tumores en imágenes médicas o jugar al ajedrez, pero no puede aplicar esa habilidad por sí sola a problemas no relacionados.
Ejemplos: asistentes de chat, asistentes de voz, motores de recomendación, sistemas de detección de fraudes, aplicaciones de traducción y generadores de imágenes.
2. Inteligencia artificial general (AGI)
La AGI se refiere a un sistema capaz de comprender, aprender y aplicar conocimientos a casi cualquier tarea intelectual al nivel de un ser humano, así como de adaptarse a situaciones nuevas sin volver a entrenarse. Las definiciones varían, por lo que resulta difícil determinar cuándo se alcanzaría la AGI.
Los modelos más avanzados de OpenAI, Anthropic, Google y otras empresas ya realizan una gran variedad de tareas, lo que ha intensificado el debate. Quienes defienden esta idea señalan los rápidos avances en pruebas de programación, ciencia y razonamiento. Los escépticos destacan los razonamientos poco fiables, las alucinaciones y la falta de una comprensión sólida del mundo físico.
3. Superinteligencia artificial (ASI)
La ASI es una IA hipotética que superaría a las mentes humanas más brillantes en prácticamente todos los campos, incluidas la ciencia, la estrategia y las habilidades sociales. Se debate principalmente en el contexto de la seguridad y la gobernanza a largo plazo: cómo garantizar que estos sistemas respeten los valores humanos si algún día llegan a crearse.
Tipos de IA según su funcionamiento
Este popular modelo de cuatro niveles describe cómo un sistema de IA percibe el mundo y utiliza la memoria.
| Tipo | Descripción | Ejemplo | Estado |
|---|---|---|---|
| Máquinas reactivas | Reaccionan únicamente a la información que reciben en el momento, sin recordar el pasado. | IBM Deep Blue, filtros de spam sencillos | Existe |
| Memoria limitada | Aprenden de datos históricos y utilizan el contexto reciente para tomar decisiones. | Chatbots, coches autónomos, sistemas de recomendación | Existe |
| Teoría de la mente | Comprenderían realmente las creencias, emociones e intenciones de otras personas. | Objetivo de investigación | No alcanzado |
| IA autoconsciente | Tendría conciencia y sentido de sí misma. | Ciencia ficción | Hipotético |
Los modelos de lenguaje actuales pueden describir emociones y predecir lo que una persona podría pensar en una historia. Algunos estudios también señalan buenos resultados en pruebas de teoría de la mente. Sin embargo, la mayoría de los investigadores consideran que se trata de reconocimiento de patrones en textos, no de una comprensión real, por lo que estos sistemas siguen perteneciendo a la categoría de memoria limitada.
Tipos de IA según su técnica
IA basada en reglas (simbólica)
Reglas y lógica programadas manualmente, como en los sistemas expertos clásicos. Es transparente, pero poco flexible fuera de sus reglas.
Aprendizaje automático
Algoritmos que aprenden a partir de datos, como árboles de decisión, regresión y potenciación del gradiente.
Aprendizaje profundo
Redes neuronales con múltiples capas que aprenden características directamente de datos sin procesar, como imágenes y textos.
IA Generativa
Modelos de aprendizaje profundo que crean contenido nuevo: modelos de lenguaje grandes (LLM), modelos de difusión para imágenes y modelos de audio y vídeo.
Aprendizaje por refuerzo
Agentes que aprenden por ensayo y error a partir de recompensas, utilizados en juegos, robótica y modelos de razonamiento.
IA híbrida y agéntica
Combinaciones de modelos, herramientas, búsqueda y memoria capaces de planificar y actuar en varios pasos.
Tipos de IA según su tarea
- Procesamiento del lenguaje natural: chatbots, traducción, resúmenes y análisis de sentimientos.
- Visión por computadora: reconocimiento facial, imágenes médicas, inspección de calidad y conducción autónoma.
- IA de voz: reconocimiento del habla, asistentes de voz y conversión de texto a voz realista.
- Sistemas de recomendación: sugerencias de productos, música, vídeos y noticias.
- Análisis predictivo: previsión de la demanda, evaluación crediticia y mantenimiento predictivo.
- Robótica: robots de almacén, asistencia quirúrgica y drones.
- IA multimodal: un único modelo que combina texto, imágenes, audio y vídeo.
Tipos de IA según su nivel de riesgo (Ley de IA de la UE)
El Reglamento de IA de la UE, en vigor desde agosto de 2024 y de aplicación gradual, clasifica los sistemas de IA según el riesgo que plantean. Cuanto mayor es el riesgo, mayores son las obligaciones.
| Nivel de riesgo | Ejemplos | Qué exige la ley |
|---|---|---|
| Inaceptable | Puntuación social y determinadas técnicas de manipulación | Prohibidos |
| Alto | IA en procesos de selección, evaluación crediticia, infraestructuras críticas y productos sanitarios | Gestión de riesgos, calidad de los datos, documentación y supervisión humana |
| Limitado | Chatbots, deepfakes y contenido generado por IA | Transparencia: las personas deben saber que interactúan con IA |
| Mínimo | Filtros de spam e IA en videojuegos | Sin obligaciones específicas |
Los modelos de IA de uso general, como los grandes modelos que utilizan los chatbots populares, tienen obligaciones de transparencia propias. Las normas son más estrictas para los modelos más avanzados que pueden plantear un riesgo sistémico.
Cómo se clasifica la IA actual
En conjunto, un asistente de IA moderno es una IA estrecha por sus capacidades, una IA de memoria limitada por su funcionamiento, un modelo de aprendizaje profundo generativo por su técnica y una IA multimodal por las tareas que realiza. Además, cuando se usa como chatbot general, suele considerarse de riesgo limitado según el Reglamento de IA de la UE.
Como estas categorías son objeto de debate, un buen ejercicio es plantear la pregunta por tu cuenta. Pregunta a varios modelos de IA si se consideran IA estrecha o una forma temprana de inteligencia artificial general (IAG) y compara sus argumentos. En Debatly puedes plantear precisamente este tipo de preguntas como un debate entre personajes de IA, con un juez de IA que evalúa qué postura presentó los argumentos más sólidos.