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¿Son Lo Mismo El Aprendizaje Automático Y La Inteligencia Artificial?

Si bien es posible que haya visto los términos inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático como sinónimos, el aprendizaje automático es en realidad una rama de la inteligencia artificial. Ayudamos a aclarar la confusión explicando cómo surgieron estos términos y en qué se diferencian.

A menudo, los términos aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) se utilizan indistintamente; sin embargo, no son iguales. La IA es básicamente el concepto general y el aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial. ¿Qué más separa la inteligencia artificial y el aprendizaje automático? Exploremos estos términos con más detalle.

Inteligencia artificial

Como término general, la inteligencia artificial describe el concepto de máquinas que pueden ser inteligentes y completar tareas “inteligentes”, aquellas que originalmente se pensó que requerían inteligencia humana. A medida que el campo maduró desde sus inicios en la década de 1950 gracias a nuestra propia comprensión de cómo funciona el cerebro y el crecimiento de la tecnología, las computadoras comenzaron a imitar los procesos humanos de toma de decisiones.

Con las herramientas tradicionales de IA, los ingenieros codifican las reglas precisas de operación para indicar a las computadoras exactamente qué datos analizar y qué resultado se espera. Los sistemas de inteligencia artificial funcionan muy bien para tareas basadas en reglas, cosas que requieren conocimiento explícito y aquellas en las que podemos escribir instrucciones de principio a fin.

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Para el conocimiento tácito, el conocimiento que obtenemos a través de la experiencia, como en el procesamiento del lenguaje natural, la IA tradicional no funcionó con éxito porque era demasiado engorroso o imposible escribir reglas para cada escenario en estas situaciones.

Una vez que los ingenieros comenzaron a imaginar la eficiencia de las máquinas de codificación para pensar por sí mismas, nació el aprendizaje automático.

Aprendizaje automático

El concepto de renunciar a enseñar a las computadoras todo lo que sabemos sobre el mundo y, en cambio, enseñarles cómo aprender por sí mismos fue concebido por primera vez en 1959 por Arthur Samuel . Si bien el Servicio Postal de EE. UU. Implementó su primer escáner de escritura a mano en 1965 que podía leer una dirección en una carta, no fue hasta que la cantidad de datos aumentó exponencialmente que el aprendizaje automático realmente explotó.

Una vez que surgió Internet, hubo una enorme cantidad de información digital disponible para impulsar el aprendizaje automático. Ese crecimiento solo se aceleró con los dispositivos interconectados de hoy conocidos como Internet de las cosas (IoT).

El aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial en la que las máquinas reciben datos y luego se les permite darles sentido. Con el tiempo, los algoritmos mejoran a través de experiencias similares al desarrollo humano. Los algoritmos de aprendizaje automático simulan el cerebro y copian el proceso que nosotros, como humanos, usamos para aprender y ser inteligentes. En nuestro cerebro, tenemos billones de neuronas que están conectadas. El proceso de aprendizaje es una serie de prueba y error, pero una vez que la tarea se realiza con éxito, se establecen conexiones entre las neuronas del cerebro para afectar el rendimiento futuro.

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El desarrollo de redes neuronales artificiales (ANN) fue clave para ayudar a las computadoras a pensar y comprender de manera similar a cómo lo hacen los humanos. Esencialmente, las ANN operan a partir de un sistema de probabilidad: en función de los datos que se les ingresan, pueden tomar decisiones y predicciones con cierto grado de certeza. Un circuito de retroalimentación ayuda al sistema a comprender si las acciones que tomó fueron correctas o incorrectas. En base a eso, el sistema puede modificar su enfoque en el futuro. En pocas palabras; la máquina aprende.

Los ingenieros informáticos comenzaron a codificar máquinas para que pensaran como humanos en lugar de enseñarles a las máquinas cómo hacer todo. Las máquinas aprenden de todos los datos que tienen a su disposición, al igual que lo hacen nuestros cerebros humanos.

Los sistemas basados ​​en el aprendizaje automático y las redes neuronales artificiales han podido completar tareas que normalmente se suponía que solo los humanos podían realizar. Las aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural, aquellas que intentan comprender el lenguaje humano escrito o hablado, son posibles gracias al aprendizaje automático. Los sistemas modernos de aprendizaje automático pueden incluso extraer las emociones del texto escrito y componer piezas musicales originales de un género específico.

El aprendizaje automático ha acelerado el ritmo del desarrollo de la inteligencia artificial similar a la humana. Hoy en día, se dedica una gran cantidad de tiempo y energía a descubrir la mejor manera de utilizar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en muchas áreas de la vida y los negocios. Se hace mucho hincapié en el uso de máquinas para automatizar tareas repetitivas y en mejorar la resolución de problemas humanos para hacer las cosas mucho más efectivas y eficientes.

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