Conoce la diferencia entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo

La diferencia entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Con el avance de la tecnología, todo se vuelve más simple y accesible día a día. Podemos ver asistentes de voz como Siri, Alexa, Cortana que facilitan nuestra vida diaria. Hay muchos ejemplos de este tipo que se pueden ver mediante la aplicación de inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Hoy en día, estos términos se han convertido en palabras de moda populares. Pero, ¿sabemos qué significa cada término? Entendamos y diferenciamos las tres tecnologías más importantes.

En primer lugar, es necesario saber que la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y el Deep Learning son diferentes pero están interrelacionados entre sí y la base de todas las tecnologías anteriores es un algoritmo. Entonces, ¿qué es la inteligencia artificial?

Inteligencia artificial

En pocas palabras, la inteligencia artificial, como su nombre indica, es la inteligencia creada por humanos que tiene la intención de permitir que las máquinas ejecuten la lógica replicando el intelecto humano. Dado que el objetivo principal de los procesos de IA es enseñar a las máquinas a partir de la experiencia, es esencial proporcionar los datos correctos y la autocorrección.

El crecimiento de la IA ya ha influido en varias industrias a nivel mundial y, honestamente, el empleo de la inteligencia artificial solo puede limitarse mediante la imaginación. Cada negocio ve el propósito de la última tecnología que le permite a uno acceder a la creatividad de su desarrollador, aprender a través de proyectos interesantes, viajar a diferentes lugares sin dejar un lugar y ver la actualidad a través de las percepciones de los demás.

La Inteligencia Artificial es presumiblemente uno de los descubrimientos más innovadores y sofisticados de la humanidad y, para interpretarlo, debemos entender cómo se clasifica. Según las habilidades de la IA para realizar diversas tareas, se clasifica en dos sistemas. El primer sistema que se emplea con más frecuencia en tecnología divide la IA en tres categorías: 

  1. Inteligencia artificial estrecha (ANI): este tipo de inteligencia artificial solo puede realizar las operaciones para las que está destinado, lo que hace que sus capacidades estén restringidas por decisiones humanas.
  2. Inteligencia General Artificial (AGI): este tipo de IA tiene la capacidad de aprender o comprender cualquier tarea intelectual que pueda realizar un ser humano. Todavía está en desarrollo.
  3. Superinteligencia artificial (ASI): ASI es un nivel avanzado de inteligencia artificial donde es probable que las computadoras superen a las mentes humanas más brillantes y capacitadas.

El segundo sistema divide la IA en cuatro tipos, también dependiendo de la capacidad de realizar acciones similares a las humanas y el parecido con la conducta humana. Son:

  1. Máquinas reactivas: estas son las primeras formas de sistemas de IA que tienen la capacidad mínima. Copian la habilidad de la mente humana para reaccionar a varios tipos de estímulos. Sin embargo, su funcionalidad no se basa en la memoria, lo que significa que no pueden aprender de experiencias anteriores.
  2. Memoria limitada: estas máquinas son máquinas que tienen las habilidades de las máquinas reactivas y también son capaces de aprender de datos pasados ​​para la toma de decisiones.
  3. Teoría de la mente: este tipo de máquinas aún no se han desarrollado. Sin embargo, se cree que serán capaces de realizar actividades similares a las humanas en función de sus necesidades, emociones e ideas.
  4. Autoconsciente: la inteligencia artificial autoconsciente será el último nivel en el desarrollo de la inteligencia artificial. Además de ser capaz de comprender las emociones humanas, esta máquina tendrá sus propios sentimientos, podrá tomar decisiones y generar ideas potenciales.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un componente de la inteligencia artificial. Muchos lo consideran como Inteligencia Artificial, pero no es cierto. Es la ciencia de adquirir máquinas para leer, procesar e interpretar datos para resolver problemas del mundo real. El aprendizaje automático se clasifica en tres categorías, a saber:

  1. Aprendizaje supervisado: el aprendizaje supervisado es el modelo más común para implementar operaciones de aprendizaje automático. Se usa ampliamente en aplicaciones donde existe un mapeo preciso entre los datos de entrada y salida.
  2. Aprendizaje no supervisado: los algoritmos de aprendizaje no supervisado reconocen los datos según sus frecuencias, composiciones, secciones relacionadas y otras características comparables.
  3. Aprendizaje reforzado: el método de prueba y error se utiliza en este tipo de algoritmo de aprendizaje automático para producir el resultado basado en el rendimiento más alto, que luego se compara para detectar errores y obtener comentarios. Esta información se envía al sistema para mejorar o maximizar su rendimiento.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un campo del aprendizaje automático que entrena a las máquinas para realizar lo que es intuitivo para los humanos. Es la lógica detrás de los autos sin conductor, el algoritmo de reconocimiento facial en Facebook, los asistentes virtuales como Alexa, Siri, etc.

En el aprendizaje profundo, una máquina aprende a completar el análisis al instante a partir de imágenes, sonido o texto. Estos modelos pueden ofrecer una precisión sofisticada, a veces superando los logros a nivel humano. Los modelos se guían mediante el uso de un amplio conjunto de datos específicos y estructuras de redes neuronales que comprenden varias capas.

Conclusión

La principal diferenciación entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo es que no son iguales, sino que están ordenados jerárquicamente unos dentro de otros. Los dominios del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se incluyen en la inteligencia artificial en su conjunto. Tenemos décadas de investigación en inteligencia artificial que agradecer por dónde estamos hoy. Si bien es apropiado mencionar tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo como IA, es incorrecto usarlos en lugar de IA.


Isabella Ava es directora de contenido en GreyCampus. Tiene más de 4 años de experiencia en la industria y tiene un gran interés en escribir sobre el mundo en constante cambio de las tecnologías emergentes y las próximas tendencias. Tiene una excelente experiencia en el desarrollo de contenido para cursos de certificación profesional como AIML, NLP, PMP- Project Management Professional, Cybersecurity, IoT, BI, Python, Ruby y Six Sigma.

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