por Daniela Vanegas Gasca 6 meses atrás
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Esta IA utiliza datos almacenados para informar sobre el funcionamiento actual, por lo que su rendimiento es más sofisticado que el de la IA reactiva. También puede procesar secuencias de datos y adaptarse a ellos. Y, además, puede utilizar los resultados de sus interacciones como nuevos datos de entrenamiento, para “aprender” y perfeccionar sus acciones con el tiempo. La IA de memoria limitada mejora las experiencias digitales empleando datos de interacciones pasadas para predecir lo que los visitantes actuales de un sitio web o los usuarios de una aplicación quieren hacer o ver a continuación. Asimismo, selecciona el contenido dinámico adecuado para una situación en tiempo real al recomendar productos que no sabías que necesitabas o generar las respuestas correctas del chatbot a las preguntas del servicio de atención al cliente
La IA reactiva funciona dentro de unos parámetros restringidos, sin hacer referencia a interacciones, respuestas o resultados anteriores. Los datos utilizados para entrenar a la IA reactiva son muy importantes, ya que son la única fuente de conocimiento del algoritmo.
A pesar de su enfoque limitado, la IA reactiva puede superar a los humanos en tareas específicas, gracias a su gran velocidad de procesamiento. Los ejemplos más famosos de IA reactiva son la computadora Deep Blue de IBM, que venció a un campeón de ajedrez, y Watson, que ganó el concurso de televisión “Jeopardy!”.