1. Clasificación de Arend Hintze

Arend Hintze, profesor de Biología Integrada y Ciencias de la Computación de la Universidad de Michigan, trabaja en la fórmula para diseñar un robot que sea capaz de aprender por su cuenta siguiendo el mismo proceso de aprendizaje que una persona. Para él existen cuatro tipos de inteligencia artificial, basados en  la capacidad predictiva y en los diferentes niveles de complejidad.

• Máquinas reactivas: Estos sistemas no tienen memoria ni pueden aprender de experiencias pasadas, simplemente reaccionan a situaciones específicas basándose en reglas predefinidas. Su función es simple: reproducen el comportamiento humano cuando es estimulado. Como no tienen memoria, estas máquinas no tienen la capacidad de aprender y administrar una base de datos interna para ejecutar lo que absorben. Un ejemplo es el Deep Blue, programa de ajedrez de IBM, que evalúa posiciones en el tablero y hace movimientos sin tener en cuenta partidas anteriores.
• Memoria limitada: A diferencia de las máquinas reactivas, este tipo de IA sí cuentan con una memoria, aunque limitada a periodos cortos. Esta función les permite, por medio de algoritmos, generar aprendizajes y decisiones a partir de datos, utilizando experiencias pasadas para tomar decisiones futuras. Es un tipo de inteligencia artificial que mejora con el tiempo, ya que se entrenar con datos nuevos. Los coches autónomos son un buen ejemplo, ya que utilizan datos históricos combinados con sensores en tiempo real para tomar decisiones en la conducción. 
• Teoría de la mente: Aunque todavía está en desarrollo, la teoría de la mente, (Theory of Mind AI), representa un tipo de IA que puede entender y procesar emociones humanas/reflexiones, creencias e intenciones, incluso de otras inteligencias artificiales. Estos sistemas pueden interactuar de manera más humana y comprender el contexto emocional y psicológico de una conversación. Los asistentes virtuales avanzados están progresando hacia esta capacidad. Con esto se espera que las máquinas puedan comprender mejor las interacciones a las que están expuestas. En la actualidad, no se cuentan aún con aplicaciones concretas dentro de esta categoría, pero se espera que sea uno de los modelos más innovadores.
• Autoconciencia: Es tipo se trata del nivel más alto que puede desarrollar la inteligencia artificial, en el que las máquinas son capaces de comprender y tener propias emociones. Pueden realizar tareas complejas de manera autónoma tomando decisiones basadas en análisis de datos profundos y operan en diversas aplicaciones, desde la automatización de procesos empresariales hasta vehículos autónomos.

2. Clasificación de la IA por el nivel de inteligencia

Se basa en varias tecnologías, como machine learning, procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de imágenes. Los datos son fundamentales para estas tecnologías, que forman la capa fundamental de la IA. Estos tipos de inteligencia artificial muestran la evolución que se espera que la IA siga conforme su capacidad para resolver los problemas que continúan creciendo. Esta clasificación considera tres niveles:

• Inteligencia artificial estrecha: También se conocida como IA débil. Este tipo de IA tiene un rango limitado de capacidades y se enfoca en una sola tarea. La mayoría de las aplicaciones de la IA que se usan en la vida cotidiana entran en esta clasificación.
• Inteligencia artificial general: Al igual que las categorías teoría de la mente y autoconciencia, con la inteligencia artificial general, que se encuentra en proceso de investigación, se espera que las máquinas tengan capacidades como los humanos, pudiendo imitar las funciones cerebrales más complejas.
• Súper inteligencia artificial: Llegado a este punto, las máquinas no solo podrán realizar los mismos procesos de reflexión y análisis que un humano, sino que además serán más capaces.

3. Clasificación de Stuart Russell y Peter Norvig

Stuart Russell y Peter Norvig, informáticos conocidos a nivel mundial por sus contribuciones a la inteligencia artificial. La clasificación que ellos proponen toma en cuenta los enfoques centrados en los humanos y los centrados en la racionalidad (inteligencia). Son sistemas que piensan y actúan como humanos, que actúan como humanos usando la lógica racional.

• Sistemas que piensan como humanos: Son sistemas que tratan de imitar el pensamiento humano, por ejemplo, imitando el funcionamiento del sistema nervioso por medio de redes neuronales artificiales. Este tipo de inteligencia artificial se usa para automatizar actividades relacionadas con procesos del pensamiento humano, como la toma decisiones.
• Sistemas que actúan como humanos: A diferencia de la primera categoría, este tipo de IA se enfoca no en su capacidad de pensar sino en realizar tareas similares a cómo lo hacen los humanos. Un ejemplo de esto podrían ser los robots o androides, que imitan el comportamiento humano intentando que la acción sea más eficiente.
• Sistemas que piensan racionalmente: Mediante el uso de modelos computacionales se estudian las facultades mentales para poder diseñar sistemas que perciban, razonen y actúen. El ejemplo más común de esta categoría son los sistemas expertos, que imitan el accionar de los humanos con base en el conocimiento que estos aplican.
• Sistemas que actúan racionalmente: Son aquellos que tratan de simular de manera racional el comportamiento humano, percibiendo el entorno. Por lo general, este tipo de inteligencia artificial está relacionado con conductas inteligentes en artefactos. Un ejemplo de estos sistemas se podrían considerar los agentes inteligentes.

Aplicaciones y Tendencias en IA