¿Cuáles son los tipos de IA y en qué se diferencian?

Inteligencia Artificial: Una función con la cual las máquinas aprenden a realizar tareas, en lugar de simplemente hacer cálculos que son ingresados por usuarios humanos.
Las primeras aplicaciones de IA incluían máquinas que podían jugar juegos como damas y ajedrez, y programas que podían reproducir lenguaje.
La IA está integrada en numerosas tecnologías que las personas usan diariamente.  
Aprendizaje Automático: Un enfoque de la IA en el que se desarrolla un algoritmo de computadora (una serie de reglas y procedimientos) para analizar y hacer predicciones a partir de datos que se introducen en el sistema.
Las tecnologías basadas en el aprendizaje automático se utilizan de forma rutinaria todos los días, como las fuentes de noticias personalizadas y los mapas de predicción de tráfico.
Redes Neuronales: Un enfoque de aprendizaje automático modelado a partir del cerebro en el que los algoritmos procesan señales a través de nodos interconectados llamados neuronas artificiales
Imitando los sistemas nerviosos biológicos, las redes neuronales artificiales se han utilizado con éxito para reconocer y predecir patrones de señales neuronales involucradas en la función cerebral.
Aprendizaje Profundo: Una forma de aprendizaje automático que utiliza muchas capas de computación para formar lo que se describe como una red neuronal profunda, capaz de aprender de grandes cantidades de datos complejos y no estructurados.
Las redes neuronales profundas son responsables de los asistentes virtuales controlados por voz, así como de los vehículos autónomos que aprenden a reconocer las señales de tráfico.