Aprendizaje automático vs. Inteligencia artificial: ¿cuál es la diferencia?

Varias palabras de moda se utilizan con frecuencia pero con diferentes significados en el campo tecnológico. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son ejemplos. Aunque están conectados, no son lo mismo. Examinaremos las distinciones entre IA y ML, sus usos y su futuro.

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática y la ingeniería que se enfoca en construir máquinas que sean capaces de aprender, resolver problemas, tomar decisiones y todas las demás funciones que tradicionalmente realiza el ser humano intelecto.

En su forma más simple, la IA se refiere a la capacidad de una máquina para pensar y comportarse como una persona. Los sistemas de inteligencia artificial deben procesar cantidades masivas de datos para encontrar patrones y conocimientos que las personas podrían no ver de inmediato. Estos sistemas pueden entonces tomar decisiones, encontrar soluciones a problemas o realizar actividades utilizando el conocimiento que han adquirido.

Desde la década de 1950, ha habido discusiones sobre la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, los desarrollos recientes en el poder de procesamiento, los grandes datos y las técnicas de aprendizaje automático han elevado el nivel de la IA. La IA ya es un componente necesario de nuestra vida diaria, impulsando una variedad de aplicaciones que incluyen asistentes virtuales, sistemas de recomendación y vehículos sin conductor. Y en el futuro, La IA probablemente alterará muchas más áreas de la vida.

¿Qué es el aprendizaje automático (ML)?

Construir métodos y modelos que permitan a las computadoras aprender de la experiencia y mejorar con el tiempo. sin programación explícita es el foco del aprendizaje automático (ML), un subconjunto de artificial inteligencia. En otras palabras, es una técnica para enseñar a las computadoras cómo realizar tareas particulares proporcionándoles datos y permitiéndoles aprender de ellos.

análisis predictivo, procesamiento natural del lenguaje, reconocimiento de imagen y audio, y otros campos pueden beneficiarse de la detección automática de patrones y las capacidades de aprendizaje de los algoritmos de aprendizaje automático (ML).

El aprendizaje automático se puede dividir en tres categorías: aprendizaje por refuerzo, aprendizaje no supervisado y aprendizaje supervisado. En el aprendizaje supervisado, se le enseña a la computadora usando un conjunto de datos que ha sido etiquetado con las salidas de cada entrada. Al aprender la correlación entre las variables de entrada y salida utilizando estos datos etiquetados, la computadora puede pronosticar salidas para entradas frescas.

El aprendizaje no supervisado requiere que la computadora reconozca patrones y relaciones por sí misma después de que se le presente un conjunto de datos sin etiquetar. Por último, pero no menos importante, en el aprendizaje por refuerzo, la computadora adquiere nuevas habilidades al interactuar con su entorno y obtener retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones por actos particulares.

Es posible que las máquinas aprendan de los datos y hagan predicciones o seleccionen mediante una variedad de enfoques y algoritmos, que se incluyen en el tema más amplio del aprendizaje automático. Similarmente, El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático. eso implica exponer redes neuronales artificiales a volúmenes masivos de datos para entrenarlos para reconocer patrones y hacer predicciones. Por lo tanto, el aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático altamente especializado y sofisticado que utiliza Redes neuronales artificiales de múltiples capas para comprender patrones y relaciones complejas en el datos.

Diferencias clave entre IA y ML

Aunque AI y ML están estrechamente relacionados, existen varias características importantes que los diferencian entre sí. Las siguientes son algunas de las distinciones principales entre IA y ML:

1. Alcance: el campo de la IA es amplio e incluye una variedad de técnicas, incluido ML. Por el contrario, ML es una rama de AI que se enfoca en utilizar modelos y algoritmos estadísticos para ayudar a las computadoras a aprender de los datos y hacer predicciones o elecciones.
2. Enfoque: diseñar algoritmos que imiten la cognición humana y los procesos de toma de decisiones es una estrategia común de IA. El objetivo principal de ML, por el contrario, es entrenar algoritmos en datos para encontrar enlaces y patrones que puedan utilizarse para hacer predicciones o elecciones.
3. Requerimientos de datos: usando reglas y heurísticas preprogramadas, los algoritmos de IA se pueden crear para trabajar con pequeños conjuntos de datos o incluso sin datos. Por el contrario, los grandes conjuntos de datos deben usarse para entrenar algoritmos de ML con el fin de encontrar patrones y enlaces.
4. Flexibilidad: si bien los algoritmos de IA se pueden diseñar para abordar una variedad de tareas, con frecuencia se adaptan para propósitos particulares. Por otro lado, los algoritmos de ML suelen ser más adaptables y se pueden usar para resolver una amplia gama de problemas y desafíos.
5. Participación humana: la IA implica con frecuencia la creación de algoritmos que pueden complementar o reemplazar las capacidades humanas o la toma de decisiones. Por otro lado, ML generalmente se aplica para automatizar procesos repetitivos o apoyar la toma de decisiones humanas.

Con un enfoque en la simulación de la cognición humana y los procesos de toma de decisiones, la IA es un campo más amplio que abarca una variedad de enfoques, incluido el ML. El objetivo del aprendizaje automático, por el contrario, es permitir que las computadoras aprendan de los datos y hagan predicciones o decisiones.

Aplicaciones de IA y ML

AI y ML se utilizan en una amplia gama de aplicaciones, tales como:

1. Procesamiento lingüístico natural (NLP): los usos incluyen chatbots, análisis de sentimientos, reconocimiento de voz y traducción de idiomas.
2. La detección de fraudes, la gestión de riesgos y la optimización de carteras son aplicaciones en el sector financiero.
3. Sistemas para hacer recomendaciones: los ejemplos incluyen hacer sugerencias para libros y películas, así como para productos.
4. La identificación de rostros, la detección de objetos y el reconocimiento de escenas son solo algunos de los usos de Tecnología de reconocimiento de imagen y video AI.
5. Los automóviles autónomos y los drones son dos ejemplos de vehículos autónomos en uso.
6. La planificación del diagnóstico y el tratamiento, la búsqueda de nuevos medicamentos y el seguimiento de los pacientes son aplicaciones en la industria de la salud.

El potencial de AI y ML para generar cambios transformadores en varios campos se vuelve cada vez más evidente a medida que sus aplicaciones se vuelven más diversas y sofisticadas. Estas tecnologías están posicionadas para tener un profundo impacto en el futuro de las industrias al permitir que las empresas y organizaciones simplifiquen sus operaciones, reduzcan costos y tomen mejores decisiones.

Beneficios y desventajas de la IA y el aprendizaje automático

Dos de las tecnologías más fascinantes y prometedoras de nuestros días son la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Tienen el poder de cambiar una variedad de facetas de nuestras vidas, incluidas nuestras relaciones entre nosotros, las personas y el entorno que nos rodea, así como la forma en que trabajamos y aprendemos. Aunque AI y ML tienen muchas ventajas, también hay cuestiones éticas importantes que deben tenerse en cuenta.

Por ejemplo, hay preocupaciones sobre cómo la IA puede afectar el empleo y la economía También es importante asegurarse de que las nuevas tecnologías se creen e implementen de una manera que respete la autonomía y la privacidad de las personas.

La IA y el aprendizaje automático tienen una gran influencia

Las dos tecnologías que están alterando muchas facetas de nuestra vida, AI y ML, están separadas pero relacionadas. Si bien ML es una tecnología particular utilizada en el campo de la IA, la IA es un campo mucho más grande que incorpora muchas otras tecnologías.

Tanto AI como ML están preparados para alterar numerosas industrias en los próximos años. Tienen una amplia gama de aplicaciones en campos que incluyen atención médica, banca y transporte. También plantean importantes desafíos sociales y éticos, como con cualquier nueva tecnología, que deben abordarse.