Mientras que la inteligencia artificial (IA) continúa avanzando en nuestras vidas cotidianas, tratar de entender todas las facetas que crea la tecnología puede resultar abrumador. Sin embargo, después de investigar lo suficiente, podemos comenzar a descubrir los subconjuntos principales que forman la IA. Luego, podemos comparar con mayor detalle la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Entonces, ¿el aprendizaje profundo es aprendizaje automático?
Hoy, vamos a responder qué forma parte de cada subconjunto y qué significa el aprendizaje profundo. Después de aprender la diferencia entre la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, podrás entender cuál es la adecuada para tu empresa y qué oportunidades ofrece cada uno.
Primero, empezaremos por explicar qué es la IA y cómo se relaciona con el aprendizaje profundo.
La IA es una ciencia amplia que cubre los conceptos en torno a darle a las máquinas la capacidad de procesar información y tomar decisiones a partir de los datos, al igual que las personas o incluso de mejor manera. Esta inteligencia imbuida en las máquinas puede usarse para calcular predicciones, automatizar procesos y optimizar la producción.
La IA se divide frecuentemente en tres categorías principales que incluyen: Inteligencia artificial débil
La inteligencia artificial débil es el anillo inferior de la computación con IA, ya que solo se puede aplicar a tareas predefinidas y especializadas. Esta categoría de IA está vigente de hace algún tiempo y se ha usado para resolver problemas de ajedrez, rastrear páginas web o potenciar bots de chat.
Inteligencia artificial fuerte
La inteligencia artificial fuerte es más difícil de definir porque todavía está en sus inicios y la tecnología emergente aún no se ha perfeccionado. El consenso general cree que la inteligencia artificial general debe igualar al menos las funciones cognitivas de los humanos y ser capaz de:
Súperinteligencia artificial
La súperinteligencia artificial es la forma más potente de IA y debe demostrar inteligencia superior a los humanos en la creación de planes, el razonamiento deductivo y la producción. La súperinteligencia artificial todavía reside en el reino de la ciencia ficción. Sin embargo, el campo de la IA crece exponencialmente cada año.
En el estado actual, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo todavía se encuentran en la ventana de la inteligencia artificial débil, pero comienzan a avanzar hacia la inteligencia artificial fuerte.
Ahora que entendemos los conceptos básicos de la inteligencia artificial, es hora de entender las diferencias entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático. En su núcleo, el aprendizaje automático es un subconjunto de IA que permite que un sistema aprenda de los datos alimentados y mejore la cifra resultado que produce. Este proceso evita la necesidad de que un programador realice ajustes de forma activa para generar un resultado correcto del sistema, por lo que aprende de forma independiente.
Este proceso de aprendizaje comienza cuando recibe datos e instrucciones específicas para determinar si se pueden detectar patrones observables. Si se encuentran patrones y secuencias, esta información, en algunos casos, se retiene y utiliza para determinar la relevancia afectar con estos a los nuevos datos. El objetivo del sistema es aprender con la mínima o con nula supervisión humana.
Un ejemplo de traducción automática sería la forma en que se analiza el texto en secuencias de palabras clave o frases. El sistema usaría análisis semántico para replicar un enfoque humano para descifrar el significado de un bloque de texto.
Ahora que comprendemos un subconjunto de la IA, ¿entendemos si el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son lo mismo?
Comparar el aprendizaje profundo con el aprendizaje profundo es parecido a comparar el aprendizaje automático con la IA. Cada una es un subconjunto de la otra. El aprendizaje profundo es notable porque se basa en redes neuronales artificiales para organizar la información y producir un resultado utilizable. Una red neuronal artificial es un sistema compuesto por neuronas (nodos) y conexiones (sinapsis) para replicar la estructura del cerebro humano.
Este sistema admite datos, los procesa en sus neuronas y, en algunos programas, reconecta las neuronas para corregir cualquier error. Estas neuronas conservan los datos miméticos que se aplican a un dato, dándoles un valor ponderado. Si la neurona añade el suficiente valor a la información de modo que supere un umbral predefinido, se transmite a la siguiente neurona y el proceso comienza de nuevo.
Como se mencionó anteriormente, la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo radica no tanto en lo que son sino en cómo se aplican.
Los primeros modelos de aprendizaje automático podrían adaptarse a nuevas tareas dado que reciben continuamente datos nuevos bajo la supervisión de un técnico. En la mayoría de los casos, si un sistema de aprendizaje automático encuentra un error o produce un resultado inexacto, debería ajustarse manualmente. A través del modelo de aprendizaje automático de redes neuronales artificiales, como las redes neuronales recurrentes, se puede determinar si se produjo un resultado inexacto y hacer ajustes a través de sus neuronas.
Dado que alcanzar una comunidad global se ha hecho cada vez más fácil, la necesidad de localización también se hizo más urgente. Aunque hay diferencias entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, ambos resuelven la brecha existente en torno de conectar comunidades internacionales.
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