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6 ejemplos de máquinas reactivas que funcionan con IA

De entre los tipos de inteligencia artificial que existen, las máquinas reactivas son el modelo más simple y antiguo. Estos sistemas realizan acciones específicas reaccionando a estímulos determinados. Es decir, procesan la información y los datos con los que son programados para tomar decisiones en tiempo real: con base en los algoritmos o reglas predefinidas de los que disponen, seleccionan la más adecuada de las posibilidades de acción válidas.


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Al contrario que los tipos de IA más avanzados, su rol es únicamente de respuesta, no de aprendizaje. Las máquinas reactivas interactúan con el entorno, pero no mantienen una representación interna del mismo. No tienen memoria, por lo que no pueden aprender de las interacciones pasadas ni evolucionar o mejorar su rendimiento, como tampoco pueden ejecutar tareas que requieran una adaptación o entendimiento del contexto. Toman decisiones inmediatas basadas únicamente en la información disponible en el momento presente, sin que exista una planificación a largo plazo.

 

Aun tratándose de modelos menos desarrollados, son herramientas muy útiles, especialmente por su rapidez y consistencia. Estos serían algunos ejemplos de máquinas reactivas: 

 

1. Computadoras de juegos

Uno de los primeros ejemplos de esta IA son los programas automáticos de juegos como el ajedrez. Analizando la situación de las piezas en el tablero, calculan todas las jugadas posibles y ejecutan la más adecuada. El exponente más famoso es la supercomputadora Deep Blue, desarrollada por IBM, que en 1996 y 1997 se enfrentó al campeón del mundo Garry Kasparov, al que venció en su segundo encuentro. Dos décadas después, la máquina AlphaGo de DeepMind consiguió otro hito: derrotar a dos maestros del Go, un milenario juego de origen chino, considerado uno de los más complejos que existen.

 

2. Asistentes virtuales

Los modelos más básicos de asistentes virtuales, aquellos basados en comandos específicos, funcionan con IA reactiva: responden a entradas determinadas con respuestas predefinidas. Dos ejemplos serían los chatbots simples o los sistemas telefónicos automatizados de atención al cliente, programados para responder consultas de los usuarios de forma inmediata: mediante algoritmos, analizan el comando de texto o audio proporcionado y ofrecen la respuesta apropiada.

 

3. Robots y sistemas industriales

Muchos bots y softwares utilizados en entornos industriales operan como máquinas reactivas: responden a señales específicas de acuerdo a las reglas que contienen en su base de datos. Por ejemplo, pueden emitir una alarma al identificar un objeto extraño en la línea de producción o ajustar la temperatura en función de las condiciones ambientales.

 

4. Sistemas de control de tráfico

La IA reactiva también se utiliza para coordinar la circulación. Según las condiciones actuales del tráfico, como el número de vehículos o peatones en una intersección, ajustarán la iluminación de los semáforos en tiempo real, para así optimizar el flujo del tráfico y evitar la congestión.

 

5. Sistemas de ciberseguridad

Aquí podemos incluir firewalls y sistemas de detección de intrusiones. Estos programas están configurados para monitorizar la red, identificar amenazas que coincidan con las firmas de ataques contenidas en su base de datos y activar respuestas automáticas e inmediatas, como puede ser el bloqueo del tráfico de red. De la misma forma, los filtros de spam analizan el texto del correo electrónico entrante para identificar palabras clave asociadas a correos maliciosos y los envían a la carpeta correspondiente.

 

6. Motores de recomendaciones

El motor de recomendación de muchas plataformas de streaming o tiendas online opera de forma reactiva. Basándose en el contenido consumido o puntuado por el usuario, realizará recomendaciones personalizadas de productos.   

A pesar de sus limitaciones evidentes, las máquinas reactivas siguen siendo un componente relevante en el campo de la inteligencia artificial. Su naturaleza determinista y predecible las hace extremadamente fiables para tareas específicas, además de que han servido como trampolín para entender y desarrollar formas más avanzadas de IA.

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