Tumba Burros Digital
Por: Luis Escobar Ramos / www.muraleducativo.com
Con la finalidad de brindar elementos que rompan los tabús sobre las Inteligencias Artificiales (IA´s), en esta ocasión continuaré abordando esta temática; sin embargo, ahora me centraré en las clasificaciones que se han hecho en el transcurso del tiempo y que es básico asimilar y comprender, para entender el contexto en el que nos encontramos actualmente y en consecuencia insertarnos en ese nuevo mundo.
Para lo anterior; lo primero que debo decir, es que más de una vez quizá hemos escuchado el término “Gobierno de datos”; sin entenderlo, este consiste en una estrategia que permita tener una gestión eficiente de los datos que circulan en las organizaciones, para controlarlos y aprovecharlos en la toma de decisiones.
Sus componentes incluyen: organización, principios, políticas, procesos, métricas, monitoreo y tecnología. Las iniciativas de big data y transformación digital son los principales motores de los programas de gobierno de datos
A medida que aumenta el volumen de datos procedente de nuevas fuentes, como las tecnologías de Internet de las Cosas (IoT), las organizaciones tienen que replantearse las prácticas de gestión de datos para escalar su inteligencia de negocio (business Intelligence).
Ahora bien, como les mencionaba en principio, se han establecido una serie de clasificaciones sobre las IA´s. mismas que, son de mucha utilidad en la comprensión del tema; la primera de ellas es la conocida como Inteligencia Artificial Convencional; es también conocida como IA simbólica deductiva y está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas; entre ellos: Razonamiento basado en datos; Sistemas expertos; Redes bayesianas; Inteligencia Artificial basada en comportamientos y la Gestión Inteligente de Procesos (Smart process management).
Otro tipo es la Inteligencia Computacional también conocida como IA simbólica inductiva, que es una rama de la inteligencia artificial centrada en el estudio de mecanismos adaptativos, para permitir el comportamiento inteligente de sistemas complejos y cambiantes. Se presenta como una alternativa a la buena Inteligencia artificial a la antigua usanza o GOFAI (Good Old-Fashioned Artificial Intelligence). La inteligencia computacional combina elementos de aprendizaje, adaptación, evolución y lógica difusa (una extensión de la lógica clásica que permite manejar conceptos imprecisos y la incertidumbre, usando grados de verdad entre 0 y 1 (no sólo verdadero/falso), para representar el conocimiento humano, como un “poco caliente” o “bastante alto” imitando el razonamiento humano en sistemas de IA y control), para crear programas que son, en cierta manera, inteligente.
Así también; Stuart J. Russell y Peter Norvig diferencian varios tipos de inteligencia artificial; entre ellos: Los sistemas que piensan como humanos, que son aquellos que tratan de emular el comportamiento humano; por ejemplo, las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, resolución de problemas y aprendizaje.
Otros son; los sistemas que actúan como humanos; mismos que tratan de actuar con ese comportamiento; es decir, imitando a los humanos; por ejemplo, la robótica (el estudio de como lograr que las computadoras realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor).
También están en esta clasificación los sistemas que piensan racionalmente; es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar el pensamiento racional del ser humano; por ejemplo, los sistemas expertos (el estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar).
Uno más en la clasificación es, los sistemas que actúan racionalmente; o sea, que tratan de emular de forma racional el comportamiento humano; por ejemplo, los agentes inteligentes, que está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.
Una que como ya he mencionado en entregas anteriores, fue un boom en su lanzamiento es: la inteligencia artificial generativa o IA generativa, que es un tipo de sistema de IA capaz de generar texto, imágenes u otros medios en respuesta a comandos. Los modelos de IA generativa aprenden los patrones y la estructura de sus datos de entrenamiento de entrada y luego generan nuevos datos que tienen características similares.
La IA generativa puede ser unimodal o multimodal; los primeros toman sólo un tipo de entrada, mientras que los segundos pueden tomar más de un tipo de entrada, por ejemplo, una versión de GPT-4 de Open AI acepta entradas de texto e imágenes.
Una inteligencia más es la llamada inteligencia artificial general (IAG), también llamada inteligencia artificial fuerte, es un tipo hipotético de inteligencia artificial que iguala o excede la inteligencia humana promedio.
Por hoy se nos ha agotado el espacio, continuaremos la siguiente semana; esperando hayan cumplido con los tamales, saludos cordiales.
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