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¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y la IA?

aprendizaje automatico

Si usted es como la mayoría de los vendedores, probablemente está tratando de entrar en un poco de acción de AI para mejorar su juego y mantenerse al día con su competencia. Y si usted es como la mayoría de los vendedores, es posible que no entienda exactamente cómo funciona todo todavía. Únete al club.

A medida que descubre nuevas herramientas inteligentes para su empresa, el primer paso para tomar decisiones de compra inteligentes es comprender la diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Estos términos a menudo se usan indistintamente, pero definitivamente no son lo mismo.

Aprendizaje automático

Usted no tiene que tener un hogar inteligente para entrar en contacto con el aprendizaje automático. De hecho, empresas como Facebook y Google lo utilizan desde hace tiempo para organizar Big Data, acelerar la búsqueda u optimizar la publicidad.

Según la Universidad de Maastricht, “los algoritmos de aprendizaje automático se emplean ampliamente y se encuentran a diario. Ejemplos de ello son las recomendaciones automáticas a la hora de comprar un producto o un software de reconocimiento de voz que se adapte a su voz”. Suena familiar, ¿verdad?

El aprendizaje automático se basa en lo que se conoce como “redes neuronales”. Si suena complicado, es porque lo es. Pero en pocas palabras, las redes neuronales se construyen para la formación y el aprendizaje. Se basan en ciertos factores de importancia para determinar el resultado probable de una situación y necesitan ser programados por los humanos primero.

Un programador de redes neuronales debe ajustar los factores de importancia (también conocidos como pesos) en el resultado hasta que la red alcance el resultado requerido a partir de la información que tiene.

Ahora, imagínese a un programador humano configurando manualmente una red neuronal para cada posible resultado de una búsqueda en Google! Ahí es donde entra en juego el aprendizaje automático.

Una vez que la red neural se ha perfeccionado y la máquina entiende cómo ajustar los factores de importancia por sí misma, puede entrenarse a sí misma para mejorar la precisión sin intervención humana. Y una vez que la máquina es entrenada, puede clasificar nuevas entradas a través de la red y producir resultados precisos en tiempo real (piense en la búsqueda por voz).

Es una técnica increíblemente compleja e inteligente, pero aún así, el aprendizaje automático no posee ninguna inteligencia real.

Inteligencia artificial

Los algoritmos no necesitan entender por qué se corrigen y mejoran, simplemente están programados para hacerlo. Sin embargo, una vez que el aprendizaje automático llega a un punto en el que puede reflexionar e interactuar con los humanos de manera convincente y tomar decisiones por sí mismo, es cuando la inteligencia artificial está en juego.

La razón por la que escuchamos las dos definiciones intercambiadas es que la IA no puede existir sin el aprendizaje automático, aunque el aprendizaje automático puede existir sin la IA. Piense en un algoritmo que pueda identificar patrones en los datos basados en factores ponderados específicos, o quizás identificar todos los tipos de imágenes que son iguales.

“Si conectamos varias fotos de gatos haciendo cosas diferentes o en lugares diferentes en un ordenador, pero todas las fotos siguen etiquetadas como gatos, el ordenador aprenderá de cada foto que se muestre”. “Eventualmente, reconocerá que el gato es el común denominador en cada conjunto de datos, a su vez ayudando a la computadora a aprender a identificar gatos.”

No hay nada humanamente inteligente en eso. Sin embargo, cuando ese algoritmo está conectado a cámaras y altavoces, detectando objetos frente a él y dándole una voz que responde a las preguntas, imita la inteligencia humana. Se ha convertido en inteligencia artificial.

Cuando una máquina puede diferenciar entre objetos y tomar la decisión de descartarlos o aceptarlos, basándose en criterios entendidos, nace la IA. De hecho, cada vez que una decisión es tomada por una máquina, eso es inteligencia artificial y ha ido más allá del mero aprendizaje de la máquina.

Dos tipos de IA

La inteligencia artificial puede dividirse en dos grandes tipos: general o aplicada. La IA general es mucho más difícil de lograr que la IA aplicada. Y de hecho, la IA aplicada está muy ligada a los ejemplos dados de aprendizaje automático, en el que las computadoras toman una decisión por sí mismas.

Considere LinkedIn Messaging por un momento. La aplicación predice posibles respuestas a un mensaje, mostrando la IA aplicada diariamente en uso. “Las respuestas pronosticadas son generadas por modelos de aprendizaje automático entrenados en grandes cantidades de datos de mensajes: estos modelos encuentran las respuestas más comunes a los mensajes cuyas características lingüísticas (es decir, secuencias de palabras y frases) son similares a un mensaje de entrada”,

“Esto se llama Procesamiento predictivo del Lenguaje Natural, PNL para abreviar”,  “Es leer el lenguaje o texto escrito como una promoción, un nuevo bebé o cambios de trabajo y formular sugerencias basadas en lo que ha escaneado en el texto.” Bastante guay, ¿verdad?

La IA general es una categoría mucho más amplia y requiere que la máquina entienda, interprete y responda a una amplia gama de tareas y estímulos, como lo hacen los humanos, imitando al cerebro humano.

Mientras que todavía estamos raspando la superficie de las posibilidades de la IA general hoy en día (puede pasar un tiempo antes de que todos los seres humanos vivan junto a Sophia el robot) la IA aplicada ya está muy en vigor. Y la raíz de todo esto son las redes neuronales necesarias para el aprendizaje automático que impulsan tantos de los dispositivos que ya utilizamos.

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