16 TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL La inteligencia artificial ha ido evolucionando a lo largo del tiempo, y se espera que continúe avanzando hasta igualar la inteligencia humana. El momento en el que se logrará este extremo no está actualmente definido, ni se conoce con certeza si se va a producir. Por el momento, el desarrollo de modelos fundacionales ha permitido desarrollar una inteligencia artificial generativa que no tiene la capacidad de igualar la capacidad humana pero que, es capaz de generar imágenes, texto o sonidos. Con el objeto de diferenciarla de la inteligencia artificial sin estas capacidades se han establecido dos tipos de IA: inteligencia artificial tradicional e inteligencia artificial generativa. INTELIGENCIA ARTIFICIAL TRADICIONAL La inteligencia artificial tradicional (IA) está diseñada para realizar tareas específicas. De esta forma, cada algoritmo realiza la tarea para la cual ha sido diseñado basado en las instrucciones definidas por los humanos. Las principales características de este tipo de inteligencia son: • La preparación de datos y el entrenamiento requieren una baja supervisión humana, pudiendo utilizar unsupervised learning para hacerlo. • Los modelos que se desarrollaran se enfocan en el análisis o la interpretación de una serie de datos que se incluyen como inputs, no siendo capaz de generar contenido nuevo, salvo aquel para el que están específicamente diseñados (p.ej., generación de nuevas imágenes, generación de texto, etc.). • Las bases de datos utilizadas contienen grandes cantidades de datos. Algunos ejemplos de inteligencia artificial tradicional podrían ser: (i) la identificación de casos de fraude en el pago con tarjetas, (ii) la detección de enfermedades mediante el análisis de imágenes, (iii) la implementación en robótica para automatizar tareas repetitivas, (iv) la eficiencia en las redes de transporte de energía mediante la mejor estimación de la demanda de energía o (v) la generación de recomendaciones de compra de productos basada en el historial de compra previo de un cliente. El ámbito de la inteligencia artificial tradicional es mucho más amplio que el de la generativa y está compuesto por el despliegue de (i) como los motores de inferencia y deducción, (ii) modelos desarrollados en Machine Learning y (iii) Deep Learning. La inteligencia artificial generativa es un subconjunto de los modelos desarrollados en Deep Learning. INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA La inteligencia artificial generativa (IA generativa) ha irrumpido en el panorama actual en los últimos tres años, fundamentalmente impulsada por el lanzamiento de ChatGPT, que ha hecho el uso de la inteligencia artificial más accesible para la sociedad debido a su capacidad de generar texto e imágenes interpretados de forma más sencilla que los outputs que ofrecía la inteligencia artificial tradicional. La principal diferencia de este tipo de inteligencia con la precedente es la capacidad de generar nuevo contenido (p.ej., texto, imágenes, voz) y de realizar varias tareas, no teniendo que ceñirse a la tarea específica para la que ha sido creada. Estos modelos, una vez diseñados, tienen mayor capacidad de adaptación al entorno y son capaces de generar contenidos individualizados en función del contexto que se le provea. Este tipo de inteligencia artificial está basado en modelos fundacionales, que desde un punto de vista de arquitectura técnica se basan a su vez en los modelos de Deep Learning, cuyas principales características son: • La preparación y el entrenamiento de los datos requieren una mínima supervisión humana. • El foco de los modelos transciende al del análisis o la interpretación de los datos, y está basado en la generación de contenido que puede ser utilizado por los usuarios en múltiples sentidos, debido a la capacidad del modelo para realizar varias tareas, ya que ajustará sus outputs en función de las peticiones que reciba con gran adaptabilidad al contexto proporcionado. • Las bases de datos que utiliza son masivas, algunas de ellas basadas en el contenido que se encuentra en la red.
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