Las relaciones que hay entre la Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático



¿Alguna vez has escuchado a alguien describir la inteligencia artificial como aprendizaje automático? ¿O bien alguna vez has escuchado a alguien describir el aprendizaje automático como inteligencia artificial? Quizá solo haya escuchado uno de estos términos y esté totalmente perdido en este punto. Hemos apreciado que las personas intercambian los dos términos y estamos acá para despejar el aire. Una definición corta La inteligencia artificial, o bien IA, fue un término desarrollado por John McCarthy en 1956. McCarthy y otro programador, Arthur Samuel, teorizaron si sería posible programar una máquina para aprender sobre el ambiente circundante en vez de crear representaciones pre programadas del planeta. La IA describe máquinas que pueden efectuar labores que reflejan la inteligencia humana. Ciertas labores asociadas con la IA son cosas como la planificación, la entendimiento del lenguaje, el reconocimiento del ambiente, el aprendizaje y la resolución de inconvenientes. La única forma en que la IA puede conseguir cualquier cosa de forma eficaz y productiva es a través del Aprendizaje Automático. Aprendizaje automático El aprendizaje automático deja a los robots tener inteligencia artificial. Arthur Samuel, en 1959, definió el aprendizaje automático como «La capacidad de aprender sin programación explícita». Sería posible crear un robot con IA sin usar técnicas de aprendizaje automático, mas requeriría un sinnúmero de tiempo y recursos (requeriría que los programadores escriban manualmente millones de líneas de código con reglas complejas y árboles de resolución). Esencialmente, la razón por la cual quiere dejar que la IA aprenda es para reducir la cantidad de tiempo que les tomaría a los individuos codificar. El aprendizaje automático es una forma de «adiestrar» a una máquina sobre de qué manera crear un algoritmo que se pueda aplicar a cada situación que se presente. La IA de adiestramiento solo quiere decir que a los robots se les nutre con grandes cantidades de datos y se les deja ajustarse para prosperar el algoritmo. Por poner un ejemplo, una máquina tiene la labor de identificar si las imágenes poseen una flor, un árbol o bien ninguno de los 2. Los programadores les solicitarían a quienes etiqueten millones de fotografías con una flor, un árbol o bien ninguna etiqueta (los programadores podrían tener que hacer estas etiquetas por su cuenta). La máquina va a tomar esos millones de fotografías y después procurará edificar un modelo que etiquetaría con precisión una imagen como un árbol, una flor o bien ninguno de los 2. En el momento en que se cree que el nivel de precisión es conveniente, la máquina ahora ha «aprendido» de qué manera llenar una labor y tiene inteligencia artificial. Otro enfoque para el aprendizaje automático lleva por nombre aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo trata de imitar la estructura y las funciones del cerebro humano. Las máquinas pueden conseguir muchas cosas a través del aprendizaje profundo, como la creación y el empleo de árboles de resolución, la programación de lógica inductiva y el refuerzo del conocimiento anterior. El aprendizaje profundo procura marchar como la manera en que marchan las neuronas interconectadas en el cerebro. Asimismo conocidas como Redes Neuronales Artificiales, o bien ANN, estas estructuras consisten en algoritmos que imitan la estructura del cerebro. Una forma simple de pensarlo es imaginando los algoritmos en estas máquinas como las neuronas en nuestros cerebros. El aprendizaje profundo ocurre cuando las máquinas crean algoritmos consistentes en una densidad de código interconectados. Estas máquinas marchan en un sistema de probabilidad. Conforme los datos de entrada, las máquinas de aprendizaje profundo pueden hacer aseveraciones, resoluciones o bien predicciones con determinado grado de certidumbre. Estos sistemas asimismo aplican bucles de retroalimentación que les dejan «aprender» al advertir o bien que se les afirme si la resolución o bien las resoluciones tomadas fueron el resultado deseado. La máquina asimismo puede hacer ajustes basados ​​en la precisión de las predicciones. El aprendizaje automático y la IA no son términos intercambiables, sino están relacionados entre sí. Podría haber IA sin aprendizaje automático, mas las máquinas con IA tardarían una eternidad en desarrollarse y costarían una gran cantidad de tiempo y dinero. El aprendizaje automático deja a la máquina aprender por sí sola y llenar labores. A fin de que la IA se desarrolle de manera rápida y completen con precisión las labores, la máquina debe poder aprender para cualquier y todas y cada una de las situaciones. La manera más simple de meditar sobre la diferencia entre la IA y el aprendizaje automático es que la IA es el término más extenso de máquinas con la capacidad de llenar labores de forma humana. El aprendizaje automático hace que sea más simple para las máquinas acceder y también interpretar datos por su cuenta.

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