Maquinas reactivas

Las maquinas reactivas pertenecen al primer escalón de la jerarquia de la inteligencia artificial, pues estas son los sistemas mas básicos de inteligencia. 

Lo relevante de este tipo de IA es su habilidad para hacer la elección adecuada de entre millones de posibilidades, de acuerdo con la situación inmediata que se les plantea. Un claro ejemplo de una maquina reactiva es Deep Blue, maquina desarrollada por IBM y que fue capaz de derrotar al campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov en el año de 1997. 

Otro ejemplo es

AlphaGo, el cual es un programa informático de inteligencia artificial desarrollado por Google DeepMind para jugar al juego de mesa Go. En octubre de 2015 se convirtió en la primera máquina de Go en ganar a un jugador profesional de Go sin emplear piedras de handicap en un tablero de 19x19. Se enfrentó contra el jugador chino Fan Hui en una serie de 5 partidas oficiales, las cuales AlphaGo ganó, seguidas por unas partidas informales que acabaron 3-2 a favor de la inteligencia artificial. En marzo de 2016 se enfrentó a uno de los mejores jugadores, Lee Sedol. El 9 de marzo de 2016, AlphaGo ganó la primera partida de este enfrentamiento. Hasta marzo del 2016, AlphaGo está clasificado número dos del mundo en el ranking no oficial de Rémi Coulom, con un elo de 3611 hasta julio del 2016. En reconocimiento por vencer a Lee Sedol, AlphaGo fue galardonado con un honorario 9-dan por la Asociación Coreana de Baduk.

Tanto Deep Blue como AlphaGo, la computadora creada por Google que ha derrotado ya a varios campeones del juego de mesa japonés Go, son máquinas que no cuentan con una concepción de un mundo más allá de las tareas específicas para las que fueron creadas. Estas máquinas se comportarán siempre de la misma forma cuando encuentren la misma situación. Esto puede asegurar que un sistema de Inteligencia Artificial es confiable, por ejemplo, en el campo de los coches autónomos, de los que se espera sean conductores confiables.

Ademas, este tipo de maquinas carecen de una memoria en la cual almacenen "experiencias" del pasado de las cuales puedan construir información nueva que pueda ser utilizada en un futuro, solo son capaces de analizar y calcular en base a lo que ya saben a nivel de programación.. Por ejemplo, Deep Blue puede identificar las piezas en un tablero de ajedrez, hacer predicciones sobre las posibles jugadas de su oponente y elegir las mejores respuestas, pero no sabe nada del pasado o de las experiencias que ha tenido en juegos anteriores.