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La inteligencia artificial se divide en dos campos: las que basan su aprendizaje en reglas lógicas (rule-based) y las basadas en datos (data driven, neuronal networks). Las primeras son la que realizan su aprendizaje con reglas lógicas: si X es… entonces Y es… Son aquellas que juegan al ajedrez o al Go y funcionan muy bien cuando el campo de actuación está muy bien definido y es simplessss1. Para mejorar sus características se puede añadir las soluciones de expertos en el campo en que quieren ser usadas con el fin de introducir su conocimiento en la programación lógica de la máquina y enriquecer su capacidad de acierto. Estas inteligenciar artificiales son llamadas sistemas expertos.

Las que se basan en procesamiento de datos son sistemas que se entrenan para aprender usando un gran número de información para realizar una tareassss1. Se conocen con el nombre de aprendizaje máquina (machine learning). Esta rama de la inteligencia artificial es la más popular en la actualidad debido, como hemos señalado con anterioridad, al abaratamiento de sistemas de almacenamiento de datos y al increíble aumento de datos que se ha producido con la popularización de los teléfonos inteligentes y los dispositivos electrónicos receptores de datos. En cierta forma, el análisis de datos masivos es la base sobre la que se basa el aprendizaje de máquina, aunque muchos de sus análisis no tienen la característica de “aprender” ni de ser “inteligentes”.