La mayoría de las técnicas de IA se basan en el aprendizaje automático, que es un proceso en el que una máquina aprende a partir de datos. Asimismo, el aprendizaje automático se divide en dos categorías principales: aprendizaje supervisado y no supervisado.Aprendizaje Automático: Es un enfoque de la IA que usa algoritmos para analizar los datos y aprender de ellos, sin necesitar programación previa. Se divide en: - Aprendizaje supervisado: basado en un conjunto de datos que han sido etiquetados previamente y se usan para entrenar un modelo.- Aprendizaje no supervisado: es donde se analizan datos sin etiquetar y el modelado de la estructura subyacente de los datos.Redes neuronales: Es un modelo de aprendizaje automático basado en la estructura del cerebro humano. Por lo que, estas redes se interconectan para identificar los patrones de datos.Procesamiento del lenguaje natural: Es el campo de la IA donde el centro es la comprensión y generación del lenguaje humano utilizando técnicas de aprendizaje automático para el análisis y generación de datos de texto y voz.Toma de decisiones Caja Negra: Hace referencia a la capacidad de los modelos de hacer predicciones o tomar decisiones sin que sea posible comprender completamente cómo se llega a una conclusión determinada. Por lo tanto, puede generar conflictos en áreas donde se necesite transparencia y explicabilidad.A pesar de la aparente simplicidad del aprendizaje automático, la forma en que la IA llega a sus conclusiones no siempre es transparente. Por lo tanto, la mayoría de las técnicas de IA, como las redes neuronales, son sistemas de caja negra, lo que significa que sus procesos de toma de decisiones son difíciles de entender para los humanos.