La IA té moltíssimes branques:
El raonament automàtic, que sap encadenar peces de coneixement per viatjar d’unes premisses a unes conclusions seguint unes regles de raonament que poden ser més o menys sofisticades.
La planificació, com el Google Maps per exemple, que sap enllaçar com anar per una xarxa viària, no en línia recta per damunt les cases, d’una geolocalització d’origen a una de destí.
De totes aquestes branques de la IA, n’hi ha una, l’aprenentatge automàtic, que posa la dada al centre de l’estructura i l’estudia per aprendre patrons de comportament sota diferents formes. L’aprenentatge automàtic, on situaríem el clustering del que parlàvem en l’anterior apartat, però també tots els algorismes de reconeixement de classes, o classificadors, tan útils per tota labor de diagnòstic i majorment basats en buscar patrons de diferents formes sobre dades.
Però no tot es centra en aprenentatge automàtic i bigdata.
Altres branques de la IA són:
I de branques de la IA... encara ens en deixem (Samoli et al 2020). Així doncs, l’àmbit de la IA és ampli, i profús. I dins aquest camp hi ha gent que treballa en coses molt diverses, des de fer cadires de rodes intel·ligents —que frenin soles si el conductor vol baixar una vorera massa alta i perilla—, fins a predir si plourà demà.