Mesin Reaktif
Mesin reaktif mengikuti prinsip AI yang paling dasar dan juga. Seperti namanya, hanya mampu menggunakan kecerdasannya untuk melihat dan bereaksi terhadap dunia di depannya. Teknolog ini tidak dapat menyimpan memori dan akibatnya tidak dapat mengandalkan pengalaman masa lalu untuk menginformasikan pengambilan keputusan secara real-time.
Memahami dunia secara langsung berarti bahwa mesin reaktif di rancang untuk menyelesaikan hanya sejumlah tugas khusus yang terbatas. Namun, mempersempit pandangan dunia mesin reaktif secara sengaja bukanlah tindakan pemotongan biaya apa pun, dan juga sebaliknya berarti bahwa jenis AI ini akan lebih dapat di percaya dan juga dapat di andalkan — ia akan bereaksi dengan cara yang sama terhadap rangsangan yang sama setiap saat.
Contoh terkenal dari mesin reaktif adalah Deep Blue, yang dirancang oleh IBM pada tahun 1990-an sebagai superkomputer yang bermain catur dan mengalahkan grandmaster internasional Gary Kasparov dalam sebuah game. Deep Blue hanya mampu mengidentifikasi bidak-bidak di papan catur dan mengetahui bagaimana setiap gerakan berdasarkan aturan catur, mengenali posisi masing-masing bidak saat ini, dan juga menentukan langkah apa yang paling logis pada saat itu. Komputer tidak mengejar gerakan potensial di masa depan oleh lawannya atau mencoba menempatkan bagiannya sendiri di posisi yang lebih baik. Setiap belokan dipandang sebagai realitasnya sendiri. Terpisah dari gerakan lain yang di buat sebelumnya.
Contoh lain dari mesin reaktif bermain game adalah Google AlphaGo. AlphaGo juga tidak mampu mengevaluasi gerakan di masa depan tetapi bergantung pada jaringan sarafnya sendiri untuk mengevaluasi perkembangan game saat ini. Memberikan keunggulan atas Deep Blue dalam game yang lebih kompleks. AlphaGo juga mengalahkan pesaing game kelas dunia. Mengalahkan pemain juara Go Lee Sedol pada 2016.
Memori Terbatas
Kecerdasan buatan memori terbatas memiliki kemampuan untuk menyimpan data dan juga prediksi sebelumnya saat mengumpulkan informasi dan menimbang keputusan potensial — pada dasarnya melihat ke masa lalu untuk petunjuk tentang apa yang mungkin terjadi selanjutnya. Kecerdasan buatan memori terbatas lebih kompleks dan menghadirkan kemungkinan yang lebih besar daripada mesin reaktif.
AI memori terbatas dibuat saat tim terus melatih model tentang cara menganalisis dan memanfaatkan data baru atau lingkungan AI di bangun sehingga model dapat di latih dan juga di perbarui secara otomatis. Saat memanfaatkan AI memori terbatas dalam pembelajaran mesin. Enam langkah harus di ikuti: Data pelatihan harus di buat. Model pembelajaran mesin harus di buat. Model harus dapat membuat prediksi, model harus dapat menerima umpan balik manusia atau lingkungan, bahwa umpan balik harus di simpan sebagai data, dan langkah-langkah ini harus di ulang sebagai siklus.