La inteligencia artificial (IA) se puede clasificar en varias categorías basadas en diferentes criterios, como su capacidad de aprendizaje, su interacción con el entorno, o el tipo de tareas que pueden realizar. Una de las distinciones más comunes es entre IA generativa y no generativa, que se basa en el tipo de salida que cada una produce.
IA Generativa
La IA generativa se refiere a sistemas diseñados para generar nuevos contenidos que no existían previamente. Estos contenidos pueden incluir texto, imágenes, música, voz, y otros tipos de datos. La característica principal de la IA generativa es su habilidad para aprender de un conjunto de datos existentes y luego usar ese aprendizaje para crear contenido nuevo y original que se asemeja, pero no es idéntico, al contenido original. Ejemplos comunes de IA generativa incluyen:
- Modelos de lenguaje como GPT (Generative Pre-trained Transformer), que pueden generar texto continuo a partir de un prompt dado.
- Modelos como DALL-E, capaces de crear imágenes a partir de descripciones textuales.
- Deepfakes, que utilizan técnicas de aprendizaje profundo para generar contenido de video o audio falso pero convincente.
IA No Generativa
Por otro lado, la IA no generativa incluye sistemas que se centran en el análisis, clasificación, predicción y toma de decisiones basada en los datos, pero sin crear nuevos contenidos de la misma forma que lo hacen los sistemas generativos. Estos sistemas pueden incluir:
- Sistemas de reconocimiento, como los de voz o imagen, que identifican y clasifican datos entrantes.
- Sistemas de recomendación, que analizan el comportamiento del usuario para recomendar productos, servicios o contenidos.
- Redes neuronales convolucionales (CNN), que son especialmente buenas para tareas de visión por computadora, como identificar objetos en imágenes.
- Sistemas de control automático, como los utilizados en vehículos autónomos para navegar y tomar decisiones basadas en el entorno percibido.
Otros Tipos de IA
Además de la distinción generativa/no generativa, existen otros tipos o clasificaciones de IA basados en diferentes características:
- IA Fuerte vs. IA Débil: La IA fuerte se refiere a sistemas con capacidades cognitivas generales comparables a las humanas, mientras que la IA débil se especializa en tareas específicas.
- IA Simbólica vs. IA de Aprendizaje Automático: La IA simbólica utiliza la lógica y reglas definidas por el usuario para tomar decisiones, mientras que la IA de aprendizaje automático aprende de los datos y mejora sus predicciones o decisiones con el tiempo sin estar explícitamente programada para tareas específicas.
Cada tipo de IA tiene sus aplicaciones, fortalezas y limitaciones, y la elección entre una u otra depende de los objetivos específicos del proyecto o la tarea a realizar
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