¿Cuáles son las clasificaciones de la inteligencia artificial?

La clasificación de la inteligencia artificial incluye robótica, reconocimiento de imágenes, reconocimiento de lenguaje, procesamiento del lenguaje natural y sistemas expertos. La inteligencia artificial es una ciencia desafiante y quienes se dedican a este trabajo deben comprender los conocimientos informáticos, la psicología y la filosofía.

Existen tres ramas principales de la inteligencia artificial:

1) IA cognitiva (IA cognitiva)

La computación cognitiva es la rama más popular de la inteligencia artificial. es responsable de todas las interacciones similares a las humanas. La IA cognitiva debe ser capaz de manejar la complejidad y la ambigüedad fácilmente mientras continúa aprendiendo de la minería de datos, el PNL (procesamiento del lenguaje natural) y las experiencias de automatización inteligente. ?

Ahora se tiende a pensar que la IA cognitiva combina las mejores decisiones tomadas por la inteligencia artificial con decisiones tomadas por trabajadores humanos para monitorear eventos más difíciles o inciertos. Esto puede ayudar a ampliar la aplicabilidad de la IA y generar respuestas más rápidas y confiables.

2) ¿IA con aprendizaje automático (IA de aprendizaje automático)?

La IA de aprendizaje automático (ML) es el tipo de inteligencia artificial que puede conducir su Tesla de forma autónoma en la carretera. Todavía está a la vanguardia de la informática, pero se espera que tenga un gran impacto en los lugares de trabajo cotidianos en el futuro. El aprendizaje automático consiste en descubrir algunos "patrones" en big data y luego utilizar estos patrones para predecir resultados sin mucha explicación humana, lo que no se puede ver en el análisis estadístico ordinario.

Sin embargo, el aprendizaje automático requiere tres factores clave para ser efectivo:

a) Datos, ¿muchos datos?

Para enseñar nuevas habilidades a la inteligencia artificial, es necesario introducir grandes cantidades de datos en el modelo para lograr puntuaciones de salida confiables. Tesla, por ejemplo, ha implementado Autosteer en sus coches mientras envía todos los datos que recopila, intervenciones del conductor, fugas exitosas, falsas alarmas, etc. a la central para que pueda aprender de sus errores y perfeccionarlos con el tiempo. Una excelente manera de generar una gran cantidad de información es a través de sensores: ya sea que estén integrados en su hardware, como radar, cámaras, volantes, etc. (en el caso de los coches), o si se prefiere IoT. Balizas Bluetooth, rastreadores de actividad física, sensores domésticos inteligentes, bases de datos públicas y más. Sólo algunos de los cada vez más numerosos sensores conectados a través de Internet que pueden generar grandes cantidades de datos (demasiados para que los maneje cualquier ser humano normal).