Q:
¿Cuál es la diferencia entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo?
UN:Los términos "inteligencia artificial", "aprendizaje automático" y "aprendizaje profundo" describen un proceso que se ha construido sobre sí mismo en las últimas décadas, ya que el mundo ha logrado enormes avances en potencia informática, transferencia de datos y otros objetivos tecnológicos.
La conversación debe comenzar con inteligencia artificial, un término amplio para cualquier capacidad de las computadoras o tecnologías para simular el pensamiento humano o la actividad cerebral. En cierto sentido, la inteligencia artificial comenzó temprano, con simples programas informáticos de ajedrez y otros programas que comenzaron a imitar la toma de decisiones y el pensamiento humano.
| Descarga gratuita: Aprendizaje automático y por qué es importante |
La inteligencia artificial continuó progresando desde los primeros días de la computadora personal, hasta la era de Internet, y finalmente hasta la era de la computación en la nube, la virtualización y las redes sofisticadas. La inteligencia artificial ha crecido y expandido de muchas maneras como una industria tecnológica clave.
Uno de los hitos en la inteligencia artificial es la aparición y adopción del aprendizaje automático, un enfoque particular para lograr los objetivos de inteligencia artificial.
El aprendizaje automático utiliza algoritmos y programas sofisticados para ayudar a los programas informáticos a mejorar a la hora de tomar ciertas decisiones en un entorno de rendimiento. En lugar de simplemente programar una computadora para hacer una serie de cosas una y otra vez, como fue el caso de los programas codificados a mano de los años setenta y ochenta, el aprendizaje automático comienza a usar heurística, modelos de comportamiento y otros tipos de proyecciones para permitir tecnología para mejorar su toma de decisiones y evolucionar con el tiempo. El aprendizaje automático se ha aplicado para combatir el correo electrónico no deseado, implementar personalidades de inteligencia artificial como IBM Watson y lograr objetivos de inteligencia artificial de otras maneras.
El aprendizaje profundo, a su vez, se basa en el aprendizaje automático. Los expertos describen el aprendizaje profundo como el uso de algoritmos para manejar abstracciones de alto nivel, como el uso de redes neuronales artificiales para entrenar tecnologías en tareas. El aprendizaje profundo lleva el aprendizaje automático al siguiente nivel al tratar de modelar la actividad real del cerebro humano y aplicarla a la toma de decisiones artificiales u otro trabajo cognitivo.
El aprendizaje profundo se ha demostrado a través de ejemplos como programas de optimización de la cadena de suministro de vanguardia, programas de equipos de laboratorio y otros tipos de innovaciones, como la red de confrontación generativa, donde dos redes opuestas, una red generativa y discriminativa, trabajan entre sí para modelar a los humanos. procesos de pensamiento de discriminación. Este tipo particular de aprendizaje profundo se puede aplicar al procesamiento de imágenes y otros usos.
La realidad es que el aprendizaje profundo acerca la inteligencia artificial a lo que los expertos consideran “IA fuerte”, inteligencia artificial que es más o menos capaz de replicar muchas funciones de pensamiento humano. Esto da lugar a un debate significativo sobre cómo manejar estas tecnologías emergentes de manera efectiva y cómo cuidar un mundo en el que las computadoras piensen de la misma manera que nosotros.
