MAPS_TD_T10_02

Sistemas hipotéticos o en fase de desarrollo, los cuales buscan alcanzar capacidades equivalentes a la inteligencia general humana. Serían capaces de transferir conocimiento entre dominios, resolver problemas complejos en entornos no estructurados y operar con autonomía cognitiva en múltiples contextos. Ejemplo: actualmente no existen implementaciones plenas, aunque se investiga en modelos multimodales avanzados.

Sistemas elementales que responden de manera inmediata a estímulos externos específicos, mediante reglas básicas de acción–reacción. Carecen de memoria, representación del entorno o capacidad de aprendizaje; además, su funcionamiento depende exclusivamente de las entradas sensoriales directas, sin procesamiento adicional. Ejemplo: sensores de movimiento que activan sistemas de iluminación

Sistemas dotados de mecanismos de aprendizaje automático (supervisado o no supervisado), los cuales permiten ajustar su comportamiento en función de los patrones detectados en los datos; poseen la capacidad de generalizar a partir de experiencias previas, así como de mejorar su rendimiento progresivamente. Ejemplo: filtros antispam o sistemas de recomendación personalizados.

Sistemas capaces de interactuar con entornos dinámicos, mediante técnicas de exploración y aprendizaje por refuerzo. Toman decisiones de forma autónoma y optimizan su comportamiento en función de recompensas o penalizaciones; además, se adaptan en tiempo real a condiciones cambiantes. Ejemplo: robots móviles inteligentes o agentes estratégicos como AlphaGo.

Sistemas que ejecutan decisiones con base en un conjunto de reglas lógicas predefinidas por expertos humanos. Funcionan de manera eficiente en contextos estables y predecibles, aunque presentan limitaciones para adaptarse a situaciones novedosas o cambiantes. Ejemplo: sistemas expertos tradicionales o motores de inferencia implementados en software empresarial.