En relación con la inteligencia artificial (IA), por el momento existen diversos tipos que han sido clasificados de acuerdo a sus capacidades y aplicaciones.
En este artículo propongo explorar las diferencias clave entre IA Especializada (o Estrecha), IA General, IA Débil, y IA Fuerte, y cómo aplican en el entorno ágil actual.
IA Especializada (Estrecha)
La IA Especializada se refiere a sistemas que han sido diseñados para realizar tareas específicas, con un propósito muy concreto, como los motores de recomendación en plataformas de streaming (Netflix) o los chatbots de atención al cliente. Un ejemplo claro en relación con nuestra área es el uso de algoritmos de clasificación en aplicaciones de testing, donde se identifican y categorízan errores o problemas específicos en el software que tengamos a cargo.
Te comparto una aplicación práctica: En un entorno ágil, la IA Especializada puede integrarse con herramientas de testing automatizado (p.e. Selenium WebDriver) para poder mejorar la precisión y la velocidad de la identificación de defectos, entrenando para que pueda detectar patrones comunes en fallos de regresión, y así pudiendo ahorrar tiempos para nuestro equipo de testers.
IA General
La IA General es un concepto por el momento, teórico. Se refiere a sistemas de IA que tienen la capacidad de comprender, aprender y razonar en una variedad de contextos de manera similar a nosotros. Aunque no existe en la actualidad, la IA General podría aprender nuevas tareas con facilidad y adaptarse a diferentes problemas sin necesidad de reentrenamiento.
IA débil
La IA débil, es similar a la IA Especializada, se refiere a los sistemas que están diseñados para realizar tareas específicas, pero que tienen una conciencia muy limitada del entorno. Este tipo de IA realizan acciones predeterminadas sin comprender de manera profunda el contexto, como ejemplos tenemos a los asistentes virtuales Siri o Alexa.
Te comparto una aplicación práctica: En un entorno ágil, la IA débil se puede utilizar para automatizar tareas repetitivas dentro del ciclo de vida del desarrollo, como la creación de reportes de prueba o la ejecución de pruebas unitarias, liberando a los testers para que se concentren en tareas más complejas.
IA fuerte
La IA fuerte se refiere a sistemas de IA que no solo pueden emular la inteligencia humana en una variedad de tareas, sino que también poseen conciencia y comprensión genuinas. Este tipo de IA podría, en teoría, razonar, resolver problemas complejos, y tomar decisiones de manera autónoma.
Al igual que la IA General, la IA Fuerte es actualmente un concepto teórico y no se ha logrado desarrollar un sistema con estas capacidades.
Diferencias Clave entre los tipos de IA
Es importante distinguir entre estos conceptos:
- IA Fuerte vs. IA débil: La IA fuerte implica conciencia y comprensión, mientras que la IA débil no tiene ninguna conciencia del entorno y solo realiza tareas específicas.
- IA General vs. IA Especializada: La IA General tiene la capacidad de aprender y adaptarse a una amplia gama de tareas y contextos, mientras que la IA Especializada se centra en una única tarea específica y está altamente optimizada para ella.
- AI General vs. IA Fuerte: La IAG se refiere a una inteligencia artificial hipotética con capacidad de comprender, aprender y aplicar conocimiento en cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda realizar, es decir sería tan inteligente como un humano adulto, mientras que la IAF es un término más amplio que a menudo se utiliza como sinónimo de IAG. Sin embargo, algunos investigadores la definen de manera más estricta, sugiriendo que una IAF no solo sería capaz de realizar cualquier tarea intelectual, sino que también tendría conciencia de sí misma y una comprensión profunda de su propia existencia.
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