tipos de inteligencia artificial

Existen diferentes enfoques en la IA, como el aprendizaje automático (machine learning), que entrena a las máquinas para mejorar su rendimiento a medida que reciben más datos, y 

el aprendizaje profundo (deep learning), que utiliza redes neuronales inspiradas en el 

cerebro humano para resolver problemas complejos.

En esencia, la IA combina datos, modelos matemáticos y capacidades computacionales para llevar a cabo tareas que antes requerían la intervención humana, desde el reconocimiento de imágenes hasta la generación de texto o la toma de decisiones estratégicas.

Machine Learning (aprendizaje automático): Es la capacidad que tiene una inteligencia artificial para aprender por sí misma. Se basa en un ciclo de aprendizaje a partir de datos, entrenamiento y resultados. Existen varios subtipos en función de si su aprendizaje requiere la supervisión de un ser humano o se permite que la IA aprenda de forma autónoma, según unas reglas establecidas. Se suele utilizar en asistentes virtuales y chatbots, entre otros.

Deep Learning (aprendizaje profundo): Su objetivo es recrear la forma en la que aprenden los humanos a través de lo que se denominan redes neuronales, que consisten en nodos interconectados que emulan la red de neuronas de un cerebro humano. Se emplea, por ejemplo, en la búsqueda de productos basada en imágenes.

Reinforcement Learning (aprendizaje por refuerzo): Se inspira en la psicología conductista y su objetivo es permitir a la IA diseñar estrategias de manera automática. Es muy práctico para el mantenimiento predictivo o para personalizar las experiencias de los clientes.

Generative Adversarial Networks (redes generativas antagónicas): Son un tipo de algoritmos que se implementan por un sistema de dos redes neuronales. Estas dos redes compiten mutuamente. Sirve para generar objetos y experiencias a partir de muestras (por ejemplo, fotografías).