Más allá del bombo: la diferencia entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo

La Inteligencia Artificial (IA) ha entrado en nuestra vida diaria con una explosión. Desde el marketing hasta la medicina, parece afectar a todos los negocios e industrias. Las empresas de tecnología luchan por dominar la carrera para administrar el mercado y adquirir los negocios de IA más innovadores y prometedores.

Ya puede usar AI en la vida cotidiana, como el reconocimiento de voz, asistentes virtuales en su teléfono inteligente, sitios web de compras y algoritmos de transmisión de música o video, o incluso cuando visita a un médico y compara radiografías. u otras imágenes médicas con otra información médica.

Y luego está la noción de aprendizaje automático y aprendizaje profundo que confunde a muchos. Muy a menudo, se usan indistintamente, pero incluso si están entrelazados, tienen diferentes significados. Entonces, ¿cuál es la diferencia entre IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo?

Inteligencia Artificial

En un sentido amplio, según sus fundadores, la inteligencia artificial es la ciencia y la ingeniería de las máquinas inteligentes, especialmente el software informático inteligente. Esta es una forma de pensar inteligentemente, como la gente piensa, cuando se usa una computadora, un robot controlado por computadora o un software, a gran velocidad y potencia.

La ingeniería cognitiva es una parte clave de la investigación de IA. Las máquinas pueden actuar como personas si tienen mucha información sobre el mundo. Un automóvil autónomo solo puede conducir de manera segura, con suficiente conocimiento ambiental. Los algoritmos de decisión son tan buenos como los datos de entrada.

En otras palabras, la inteligencia artificial debe tener acceso a las relaciones entre objetos, categorías, características y todo, para implementar la ingeniería cognitiva. El uso de la inteligencia y el poder de resolución de problemas en las máquinas es un enfoque difícil y tedioso. Realmente no estamos al lado de los autos inteligentes.

Aprendizaje automático

Si bien la inteligencia artificial cubre todo el espectro del aprendizaje automático, el término "aprendizaje automático" tiene un significado más limitado, a saber, "capacidad de aprender sin programación precisa". Por cierto, el cambio más grande está sucediendo en este momento: alimentar grandes conjuntos de datos. Inicie sesión y espere los resultados.

El aprendizaje automático es el tipo de IA que facilita el aprendizaje automático y se enseña a sí mismo a evolucionar cuando se enfrentan a datos nuevos y en constante cambio. Por ejemplo, el servicio de noticias de Facebook usa una computadora para personalizar la comida de todos a su gusto. Los elementos principales del software de aprendizaje automático tradicional son el análisis estadístico y el análisis predictivo para identificar patrones y encontrar dónde buscar, en base a observaciones previas sin programación.

El aprendizaje automático ha evolucionado a lo largo de los años con la capacidad de superar conjuntos de datos realmente complejos. A menudo se les conoce como "big data". Muchos se sorprenderán al saber que se enfrentan a programas de aprendizaje automático en su vida cotidiana a través de servicios que informan problemas de actualidad o hashtags como Netflix y algoritmos de redes sociales. La separación de funciones en el aprendizaje automático requiere que el programador busque algo que requiera un proceso lento desde la computadora hasta la toma de decisiones. Esto también conduce al aprendizaje automático que resulta en una disminución en la precisión debido al error de una persona en el proceso de programación.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es el área más joven del aprendizaje automático que se ha introducido para acercar el aprendizaje automático a la inteligencia artificial.

Esto está relacionado con el estudio de las "redes neuronales profundas" en el cerebro humano, y en este contexto, el aprendizaje profundo intenta imitar las funciones de las capas internas del cerebro humano, creando conocimiento a partir de muchas capas de procesamiento de información. A medida que la tecnología de aprendizaje profundo sigue el modelo del cerebro humano, sus capacidades mejoran cada vez que se vierten nuevos datos.

Bajo un paradigma de aprendizaje profundo, una máquina puede usar grandes cantidades de datos y algoritmos para darle la capacidad de aprender cómo realizar una tarea. Esta información se transmite a través de redes neuronales, que contienen una serie de preguntas binarias correctas / incorrectas o valores numéricos, cualquier bit de datos que se pueda pasar y clasificar según las respuestas que reciban. Hoy en día, el aprendizaje automático en profundidad, enseñado por el aprendizaje automático en profundidad, se utiliza para enseñar robots y vehículos autónomos, para identificar síntomas de enfermedades y todo tipo de imágenes en medicina.

Hace algún tiempo, AlphaGo de Google aprendió el juego jugándolo una y otra vez durante horas. La capacidad de aprender cada vez más rápido, que no se aprende, es la clave del ruido existente a través del aprendizaje profundo. Pero la próxima tecnología revolucionaria está lejos de terminar.