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Tipos de Inteligencia Artificial:
¿conoce cuáles existe? y ¿cómo usarlos?
Los tipos de inteligencia artificial traen diferentes formas de intentar hacer que
las máquinas piensen y actúen como humanos. A lo largo de la historia, esa
idea fue vista como algo extremadamente futurista. Sin embargo, ya tenemos
máquinas altamente capaces que se ejecutan en nuestras rutinas, aunque no
lo sepamos.
A diferencia de lo que estamos acostumbrados a ver en las películas, los
diferentes tipos de inteligencia artificial no son tan utópicas y ya están con
nosotros. ¡No te preocupes, ningún robot se rebelará contra la humanidad!
Realmente, esa tecnología solo nos ha ayudado a ejecutar los procesos más
sofisticados, especialmente en Marketing Digital.
La automatización es una de las principales ganancias obtenidas con la
inteligencia artificial y, después de eso, todo ha cambiado en el marketing.
Como resultado de la transformación digital, esos diferentes mecanismos
ayudan a las empresas a lograr resultados sobresalientes, especialmente
cuando se basan en datos.
Mientras más sepamos sobre la inteligencia artificial, más podremos
aprovecharla estratégicamente.
En ese post, nuestra idea es mostrarte diferentes tipos de inteligencia artificial
y cómo se aplican. Presentaremos los siguientes ejemplos:
• Artificial Narrow Intelligence (ANI)
• Inteligencia Artificial General (AGI)
• Superinteligencia Artificial (ASI)
• Máquinas reactivas
• Memoria Limitada
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• Teoría de la Mente
• Autoconciencia
El crecimiento del mercado de la Inteligencia Artificial (IA) es excepcional.
Actualmente, las empresas pueden acceder con más facilidad a las
capacidades de computación y almacenamiento para ejecutar cargas de
trabajo de IA, como explica David Carrero Fernández-Baillo, cofundador y VP
Sales de Stackscale. Las cifras a nivel mundial reflejan este crecimiento: se
estima que el mercado de la Inteligencia Artificial alcanzará los 403 mil
millones de euros en 2022, y superará los 512 mil millones de euros para 2024,
según datos de IDC.
La inteligencia artificial es una disciplina que existe desde los años 50. Sin
embargo, durante sus primeras décadas de existencia, la falta de potencia
computacional y capacidad de almacenamiento frenó su avance. Este ya no
es el caso. La adopción de la IA ha crecido de forma imparable durante las
últimas décadas, como resultado de las mejoras conseguidas a nivel de
costes, tiempo de entrenamiento y capacidades de computación.
Los avances en infraestructura de computación juegan un papel importante en
la adopción de la IA. La mejora de las capacidades computacionales y de
almacenamiento, y el uso de las GPUs han contribuido a impulsar las cargas
de trabajo de Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático o Machine
Learning y Deep Learning. En este sentido, el cloud computing y la
infraestructura como servicio (IaaS) también han tenido un impacto
considerable en el desarrollo de la IA.
