Los sistemas de IA son capaces de adaptar su comportamiento en cierta medida, analizar los efectos de acciones previas y de trabajar de manera autónoma. 

El Tipo II maneja máquinas que pueden mirar hacia el pasado. Los vehículos autónomos ya hacen algo parecido. Por ejemplo, observan la velocidad y dirección de otros automóviles. Para que funcionen así hay que identificar objetos específicos y monitorearlos a lo largo del tiempo.

Digamos que estas observaciones se agregan a las representaciones preprogramadas para la memoria de estos coches. Se incluyen marcas de carril, semáforos y otros elementos importantes, como curvas en la carretera.

Pero estas simples piezas de información sobre el pasado son solo transitorias. No se guardan como parte de la biblioteca de experiencias del automóvil. En estos tipos de inteligencia artificial, la máquina no puede compilar la experiencia durante años, como lo hace un humano.

 Las máquinas de la siguiente clase son más avanzadas. No solo forman representaciones sobre el mundo, también sobre otros agentes o entidades.
Implica la comprensión de que las personas, las criaturas y los objetos en el mundo pueden tener pensamientos y emociones que afectan a su propio comportamiento. Esto es crucial para la forma en que los humanos formamos sociedades, porque nos permite la interacción social.

Si las máquinas van a andar entre nosotros, deberán tener una comprensión sobre cómo pensamos y cómo sentimos. Además deberán llegar a saber qué esperamos y cómo queremos que nos traten. Tendrán que ajustar su comportamiento en consecuencia.

El paso final del desarrollo de la IA es construir sistemas que puedan formar representaciones sobre sí mismos. En última instancia, los investigadores de la IA tendrán que comprender no solo la conciencia, sino también construir máquinas que la tengan.

Los seres conscientes son conscientes de sí mismos, conocen sus estados internos y pueden predecir los sentimientos de los demás. Es probable que estemos lejos de crear máquinas que sean conscientes de sí mismas. Sin embargo, los esfuerzos se enfocan hacia la comprensión de la memoria, el aprendizaje y la capacidad de basar las decisiones en experiencias pasadas.
Este es un paso importante para entender la inteligencia humana por sí misma. Es crucial para diseñar o desarrollar máquinas que sean más excepcionales para clasificar lo que ven frente a ellas.

El objetivo de este experimento es determinar si la inteligencia artificial puede imitar las respuestas humanas. Por ello, el humano hace preguntas tanto a la otra persona como al chatbot y si no puede identificar si alguno de los dos sujetos es o no una máquina, la computadora pasa con éxito la prueba de Turing.

La evolución en la tecnología de Inteligencia Artificial continúa impulsando el uso del “Big Data”, esta ayuda a los negocios a analizar grandes volúmenes de data obtenida a través de diferentes medios con el propósito de obtener información que lleve a mejorar la toma de decisiones y a establecer nuevas estrategias organizacionales.