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

Introducción

Tanto el aprendizaje automático (ML) como la inteligencia artificial (IA) son partes fundamentales de la búsqueda de la humanidad para desarrollar máquinas de aprendizaje brillantes y autodidactas. Si bien los dos términos pueden sonar similares, en realidad los definen muchas diferencias. Basta con hacernos esta sencilla pregunta para entender mejor la diferencia entre IA y ML:
¿Cómo enseñamos a una máquina?

Podemos buscar una respuesta en la definición básica de lo que es la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

AI o Inteligencia artificial es un término que describe máquinas capaces de aprender de la experiencia previa. Utiliza ese aprendizaje para tomar decisiones basadas en esas experiencias. La inteligencia artificial puede ser amplia o limitada dependiendo de su uso. AI constituye un término mucho más amplio que Machine Learning.

Puede encontrar una explicación más detallada sobre la IA y cómo está cambiando el mundo actual en este artículo de la base de conocimiento:
¿Qué es la IA? Una guía para principiantes

¿Qué es el aprendizaje automático (ML)?

El aprendizaje automático es la capacidad de una máquina para aprender mediante el uso de algoritmos avanzados. Con el tiempo, podemos enseñar a las máquinas a reconocer patrones, objetos y otros datos de entrada que proporcionamos a un dispositivo. Podemos decir que si realmente deseamos tener inteligencia artificial, el aprendizaje automático es el componente principal.

Tipos de aprendizaje automático

Cuando hablamos de aprendizaje automático, consideraremos tres tipos.

Aprendizaje supervisado

Este tipo de aprendizaje automático es uno de los tipos más básicos de aprendizaje automático. Un algoritmo de máquina de aprendizaje supervisado se entrena en un pequeño conjunto de datos que debe ser etiquetado por un ser humano. Aprenderá de él e intentará aplicar soluciones en conjuntos de datos más masivos. El conjunto de datos de entrenamiento proporcionará el problema fundamental del algoritmo, los puntos de datos y la solución.

Mientras que en este tipo de aprendizaje automático, como mencionamos anteriormente, los conjuntos de datos deben etiquetarse. Esta es una solución útil, ya que los datos iniciales a pequeña escala se pueden aplicar a un conjunto de datos más grande y significativo. Para simplificar, las máquinas pueden aprender usando un pequeño example y aplicar ese aprendizaje de una manera más amplia.

Aprendizaje sin supervisión

A diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado no requiere que se etiqueten sus conjuntos de datos de entrada. Por lo tanto, eliminamos el componente de intervención humana. En este modelo, una máquina recibirá un conjunto de datos sin etiquetar. Intentará extraer alguna estructura de los datos proporcionados. Intentará aprender cómo crear salidas a partir de las entradas dadas. Y dado que sus conjuntos de datos no estarán etiquetados, no será tan preciso como el aprendizaje supervisado. Dado que una máquina debe aprender por sí misma, puede adaptarse mejor a las estructuras de datos que cambian dinámicamente utilizando este conocimiento.

Aprendizaje reforzado

Este tipo de educación es la más parecida a que los humanos aprendan de la experiencia. Gira en torno al concepto de un algoritmo que mejora mediante un método de prueba y error. Los resultados favorables se refuerzan o “recompensan” y los desfavorables se desalientan o “castigan”. Dado que estamos hablando de una máquina, muchos se preguntarán cómo se recompensa o castiga a un dispositivo en términos de lenguaje de máquina.

Simplemente será algo como:

  1. Esta acción fue buena (X porcentaje)
  2. Esta acción fue mala (Y porcentaje)

En este modelo, la máquina no solo aprenderá, sino que será eficiente al mismo tiempo. Su recompensa aumentará o disminuirá dependiendo de la efectividad general en términos de un valor porcentual. No solo aprenderá cómo llegar a la solución correcta, sino también cómo llegar a ella lo más rápido posible.

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

Mientras que en la superficie, puede parecer simple. Sin embargo, existen relaciones complejas entre el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. En el siguiente diagrama, vemos las diferentes capas de inteligencia.

  • El aprendizaje profundo (DL), si bien es similar a ML, también aprende de la experiencia pero utiliza conjuntos de datos mucho más grandes. Un example Autos autónomos: los investigadores utilizan el aprendizaje profundo para detectar y responder automáticamente a objetos como señales de alto, semáforos y peatones.
  • El aprendizaje automático (ML) se refiere a un sistema que aprende por experiencia. Los ejemplos incluyen sistemas de reconocimiento de voz e imagen.
  • La inteligencia artificial (IA) es un término amplio cuyo objetivo principal es crear una máquina inteligente. Los ejemplos incluyen robots de fabricación y asistentes de inteligencia artificial como Alexa o Google Home.

Inteligencia artificial versus aprendizaje automático

Inteligencia artificial Aprendizaje automático
El énfasis está en aumentar el éxito El énfasis está en aumentar la precisión.
Similar a programa de computadora inteligente Funciona según un principio de recopilación de datos en el que una máquina aprende de los datos acumulados.
El objetivo es simular la inteligencia humana.
Resolver un problema
El objetivo es maximizar el rendimiento mediante el uso de datos recopilados mientras se realiza una tarea específica
AI intentará usar una solución óptima ML intentará usar la única solución
El objetivo es la inteligencia. El objetivo es la acumulación de conocimiento.

Algunos ejemplos de aprendizaje automático son programas que monitorean la bolsa de valores y usan datos históricos para predecir el precio de las acciones o programas que rastrean patrones climáticos e intentarán predecir el clima.

Podemos decir que la inteligencia artificial intentará simular el cerebro humano y aplicar soluciones inteligentes a un problema presentado, analizando todas las opciones, sopesando las consecuencias y luego proponiendo la respuesta. En comparación, el aprendizaje automático representará una IA fría y oscura que conocemos de las películas de ciencia ficción.

¿Es esta una posibilidad real? Realmente no. Sin embargo, funciona de manera similar. Solo recopilará los datos en el aprendizaje automático y luego aplicará la solución sin dudarlo ni repensarlo. Sin embargo, es esencial comprender que el aprendizaje automático está diseñado para ser eficiente y productivo y, como tal, tiene un propósito general diferente al de la inteligencia artificial.

Conclusión

En conclusión, si bien la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están conectados en el sentido de que el aprendizaje automático es un componente necesario para crear inteligencia artificial, cada uno está diseñado para cumplir un propósito diferente. ¿Debería preocuparnos que el aprendizaje automático sea un componente de la inteligencia artificial? No realmente, ya que es solo una parte de él y puede representar instintos básicos que podemos observar en los humanos. Si vemos a alguien quemándose la mano en la superficie, nuestro instinto es no tocarlo. En cierto sentido, nuestro cerebro se comporta como una máquina de aprendizaje. Tuvimos una entrada de datos donde vimos que alguien se quemó la mano, y nuestra salida o conclusión fue no tocarla.

La inteligencia artificial es el siguiente paso lógico en la evolución de las computadoras, y el aprendizaje automático avanza dramáticamente en ese objetivo. En la dirección correcta y con un propósito distinto y único que puede beneficiar a toda la humanidad mientras se desarrolla una verdadera IA.

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