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¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?


A lo largo de 2018, probablemente haya escuchado y visto constantemente estas palabras de moda en conversaciones, en los comentarios de publicaciones en redes sociales, en Youtube o como artículos de opinión de los escritores.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático parecen estar en la punta de la lengua de todos y también por una buena razón.

Los investigadores han logrado enormes avances en el campo de la IA y este progreso ya ha influido en su vida diaria, ya sea por novedad o por razones prácticas.

Aunque este artículo lo desglosará con más detalle, en resumen, la IA es cualquier tecnología que muestre cualquier cosa que se parezca a la inteligencia humana. Piense en cualquiera de sus películas de ciencia ficción favoritas.

Sin embargo, ML o Machine Learning es un subconjunto de la IA que utiliza modelos matemáticos a partir de datos para tomar decisiones.

El auge de las máquinas: una breve historia de la IA

Antes de profundizar en el mundo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, conviene mirar la breve historia de los temas.

Ha habido una fascinación por la IA que se remonta a los griegos, describiendo a personas mecánicas que podían caminar y pensar como hombres.

Sin embargo, la primera parada en la cronología histórica de la Inteligencia Artificial es la Segunda Guerra Mundial.

Durante la Segunda Guerra Mundial, el genio, el científico informático Alan Turing trabajó para descifrar el imposible código Enigma de las fuerzas alemanas, una forma de comunicación utilizada para enviar mensajes de forma segura y planificar ataques.

Para descifrar el código, Turing creó la máquina Bombe. Esta máquina era "inteligente" y capaz de aprender y eventualmente descifrar el código.

La máquina de Turing ha sentado las bases de lo que son hoy el ML y la IA. Durante las décadas siguientes, los investigadores estaban ansiosos por ampliar los límites de la inteligencia informática para el ejército y la investigación científica.

Desde la creación del lenguaje de programación de IA, LISP, en los años 60 hasta la eventual creación de Deep Blue de IBM en los 90, todos estos eventos han sentado el marco para la IA que conoce hoy.

Aprendizaje automático

Entonces, ¿qué es exactamente el aprendizaje automático? Para empezar, ML no está tan lejos como crees.

Las herramientas que usa todos los días incorporan ML para crear mejores experiencias para usted. Google incluso utiliza sus datos para optimizar la publicidad. Incluso su amado Netflix usa ML para hacer recomendaciones de lo que debería ver.

ML aprende de grandes cantidades de datos para hacer predicciones. "Los algoritmos de aprendizaje automático se emplean ampliamente y se encuentran a diario".

"Algunos ejemplos son las recomendaciones automáticas al comprar un producto o un software de reconocimiento de voz que se adapta a su voz", comentan investigadores de la Universidad de Maastricht.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático "aprende" usando, de un término que probablemente hayas escuchado mucho, "redes neuronales". Las redes neuronales es donde el aprendizaje automático "aprende y entrena" a partir de un gran conjunto de datos para determinar el resultado probable de una situación.

Sin complicarse demasiado, las redes neuronales son donde una computadora aprendería durante miles de horas a identificar a una persona o animal en una imagen o incluso aprendería a traducir un idioma.

Sin embargo, gran parte de este proceso requiere un toque humano, es decir, un programador para hacer la mayor parte del trabajo pesado. ML básicamente utiliza grandes conjuntos de datos, horas de entrenamiento para hacer predicciones sobre resultados probables.

Inteligencia artificial

Cuando el aprendizaje automático "cobra vida" y va más allá de la simple programación y puede reflejar e interactuar con las personas, incluso en el nivel más básico, aquí es donde entra en juego la IA.

Probablemente se confunda con los términos aprendizaje automático e inteligencia artificial porque se usan indistintamente.

La IA es el paso más allá del ML, pero la IA necesita ML para reflejar y optimizar las decisiones. La IA usa lo que ha obtenido del ML para simular inteligencia, de la misma manera que un humano observa constantemente el entorno que lo rodea y toma decisiones inteligentes.

La IA conduce a la inteligencia o la sabiduría y el objetivo final es simular la inteligencia natural para resolver problemas complejos en todo el mundo.

La próxima revolución de la inteligencia artificial podría abordar algunos de los desafíos más difíciles del mundo.

Los niveles de la IA

Los tres tipos básicos son la inteligencia artificial estrecha (A.N.I.), la inteligencia artificial general (A.G.I) y la superinteligencia artificial (A.S.I.).

Los dispositivos con ANI ya existen: los puedes encontrar en videojuegos y en mercados financieros. Más aún, gran parte de la infraestructura actual depende en gran medida de ANI.

Sin embargo, AGI es una IA que puede pensar tan bien como los humanos para tomar decisiones e incluso realizar tareas diarias. Aunque hay mucha investigación dirigida hacia este nivel de IA, la sociedad todavía está a décadas de esta hazaña.

Si no le preocupa la seguridad de la IA, debería estarlo. Mucho más riesgo que Corea del Norte. pic.twitter.com/2z0tiid0lc

- Elon Musk (@elonmusk) 12 de agosto de 2017

El nivel final, ASI, es lo que la mayoría de los investigadores temen y al que aspiran para la sociedad. Una vez que la IA alcance el AGI, existe la posibilidad de que estas computadoras inteligentes se basen entre sí para volverse súper inteligentes, superando a cualquier humano en inteligencia.

Al futuro

Tanto la inteligencia artificial como el aprendizaje automático serán imperativos para la sociedad venidera. Depende mucho más de estas herramientas de lo que cree.

Comprender tanto el aprendizaje automático como la inteligencia artificial será crucial para comprender el mundo que cambia rápidamente y algunos de los dispositivos que usa todos los días.


Ver el vídeo: MACHINE LEARNING VS. PROGRAMACIÓN TRADICIONAL. #4 Aprende más sobre Inteligencia Artificial (Diciembre 2021).