Creo que estás diciendo que sería útil hablar de AI como individuos, como si fueran cosas con identidades y algún tipo de agencia. En realidad, no es así como son las IA, ciertamente las que podemos hacer actualmente no se parecen en nada a los humanos.
Lo más cercano que puedes llegar a “AI específica” es
- Aprendizaje de modelos que se construyen utilizando el mismo enfoque. Hablamos de estos modelos en grupos según cómo se construyen. Por ejemplo, los árboles de decisión, las redes neuronales o las máquinas de vectores de soporte son tipos de modelos de aprendizaje.
- Aprendizaje de modelos que resuelvan el mismo problema. Por ejemplo, hablamos de clasificadores de imágenes, que realizan el mismo trabajo (identificando imágenes en categorías como perro, persona, etc.) pero que pueden construirse utilizando cualquiera de los diferentes enfoques anteriores (con efectividad variable).
Se habla mucho de estos dos tipos de categoría específica. Hay una gran cantidad de exageraciones en torno a la IA, y especialmente cuando se escribe para los legos, los autores tienden a personificar la IA en lugar de entrar en los detalles de cómo funcionan.
Para entender realmente cómo funcionan, debemos dejar de lado este tipo de razonamiento por analogía y analizarlos como son: modelos matemáticos predictivos.