Inteligencia Artificial

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

El aprendizaje profundo es un subconjunto de la inteligencia artificial en el que los algoritmos se inspiran en la estructura y función del cerebro. Deep Learning utiliza redes neuronales artificiales para que los programas aprendan a través del análisis de datos.

La inteligencia artificial parece estar en el centro de muchas discusiones interesantes hoy en día. La exageración es comprensible, ya que sustenta muchas de las aplicaciones que usamos hoy. Desde el software de reconocimiento facial de Facebook hasta las recomendaciones sobre qué ver en Netflix, la IA se ha vuelto discretamente omnipresente en nuestras vidas.

Esta tendencia alcanzó un nuevo punto álgido cuando el programa AlphaGo de Google DeepMind venció al maestro surcoreano Lee Se-dol en el juego de mesa Go en 2016. Esto sorprendió a todos, ya que Go es un juego de miles de millones de posibles movimientos, por lo tanto . el programa no se puede codificar a mano. El programa solo pudo superar a Lee con «fuerza bruta» y, en cambio, mostró un método de juego intuitivo. Este fue un hito para la inteligencia artificial, ya que el principio básico de Go es similar a muchas situaciones en el mundo real.

Los medios utilizaron todos los términos de Deep Learning para describir este sorprendente avance. Los términos a veces se han usado indistintamente, creando cierta confusión detrás del significado de cada término. Sin embargo, Deep Learning e Inteligencia Artificial no son sinónimos, aunque parecen serlo en la cultura popular o en las publicaciones de los medios.

Su relación se puede entender pensando en ellos en círculos concéntricos. La inteligencia artificial (IA) es la ciencia y la ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes. El aprendizaje automático es un círculo dentro de la IA, un círculo que brinda la capacidad de que los sistemas aprendan y mejoren automáticamente a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente a través del acceso a los datos. Una forma de hacerlo es usar Deep Learning, que es un círculo dentro de Machine Learning. Deep Learning utiliza algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro, conocidos como redes neuronales artificiales, para hacer que los programas aprendan a través del análisis de datos.

Esta distinción se vuelve más clara a medida que los analizamos con más detalle.

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

Como se indicó anteriormente, la IA es la ciencia y la ingeniería de hacer máquinas y programas inteligentes. Las personas que se encuentran con la IA a menudo piensan en ella en el contexto de Hollywood, que consiste en robots destructivos. Esa es la representación mediática de la IA, pero está lejos de la verdad.

Los programas de IA imitan las funciones cognitivas asociadas con las habilidades humanas, como el aprendizaje, la percepción y la resolución de problemas. Estos programas aprenden con una intervención humana mínima mediante el análisis de grandes cantidades de datos. Suelen estar diseñados para reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, conversaciones, aprendizaje, planificación y resolución de problemas.

IA débil y fuerte

La IA se puede clasificar en IA débil y fuerte. La IA débil consiste en programas diseñados para realizar tareas limitadas, como comprender y responder a comandos de voz (Alexa), o comprender el reconocimiento facial y manipularlo para que parezca mayor (FaceApp). Muchas empresas utilizan la automatización de tareas altamente especializadas y los poderes limitados de varias IA.

La IA fuerte se usa para describir un programa o máquina que ha alcanzado el punto de inteligencia artificial general. Aquí es cuando los programas están a la par con la inteligencia humana y tienen la capacidad de hacer cualquier cosa que una persona normal pueda hacer. Todavía no hemos llegado allí, pero estamos obligados a llegar a este punto pronto, sin duda a finales de este siglo. AGI estará a la vanguardia de la singularidad tecnológica, la superinteligencia artificial, que generará cambios insondables en la civilización humana.

¿Qué es el aprendizaje automático (ML)?

El aprendizaje automático es una forma en que los programas se entrenan para aprender automáticamente y mejorar a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente por humanos. ML utiliza algoritmos y modelos estadísticos para aprender sin intervención humana. El aprendizaje automático requiere datos de muestra utilizados para el entrenamiento (datos de entrenamiento), lo que significa que los algoritmos los usan para generar modelos matemáticos.

Más información sobre Supervisado, No Supervisado y Reforzado

Las tareas de aprendizaje automático se clasifican en varias categorías amplias. El aprendizaje supervisado es cuando los datos proporcionados están bien etiquetados y etiquetados con los resultados que queremos, por ejemplo. fotos de gatos queremos identificarlo. Luego se proporciona otro conjunto de datos para que use su algoritmo supervisado y produzca un resultado correcto (identificar al gato) a partir de los datos etiquetados.

El aprendizaje no supervisado es cuando no se proporcionan datos etiquetados a la máquina y los algoritmos pueden actuar sobre la información sin ninguna guía. La máquina agrupa la información desordenada por similitudes, patrones y diferencias sin ningún entrenamiento previo de otras fuentes de datos.

El aprendizaje por refuerzo se utiliza para encontrar el mejor comportamiento o camino hacia un problema dado. Un buen ejemplo es un juego de ajedrez, donde el programa recibe la entrada inicial (la posición de las piezas y las reglas del juego) y luego se entrena para tantas salidas como soluciones (encontrar una suma de control).

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático en el que los algoritmos se inspiran en la estructura y función del cerebro. Este método de aprendizaje se basa en redes neuronales artificiales y puede ser supervisado, semi-supervisado o no supervisado.

La precisión del reconocimiento en Deep Learning es mejor que nunca, principalmente por dos razones:

  1. Acceso a grandes cantidades de datos etiquetados.
  2. Aumento significativo en el poder de cómputo debido a la introducción de GPU de alto rendimiento y computación en la nube.

El aprendizaje profundo tiene aplicaciones en muchas industrias. Se ha utilizado para controlar automóviles autónomos, detectar células cancerosas en pruebas de rayos X y radiografías, ayudar con la eficiencia energética y más.

Redes neuronales profundas

Los métodos de aprendizaje profundo se conocen como redes neuronales profundas, porque la mayoría de ellos utilizan redes neuronales artificiales. En un enfoque estándar de aprendizaje automático, si el objetivo es reconocer a un perro, las funciones de salida deseadas, como la detección de bordes o de objetos, deben alimentarse manualmente.

Los métodos de aprendizaje profundo no requieren la extracción manual de características y se entrenan utilizando grandes conjuntos de datos etiquetados y arquitecturas de redes neuronales que aprenden características directamente de los datos. El término ‘Mundo’ generalmente se refiere a las capas ocultas en la red neuronal, ya que puede haber hasta 150 de ellas, en comparación con 2-3 en las redes neuronales artificiales.

El aprendizaje profundo utiliza una gran cantidad de datos para extraer las funciones deseadas. La máquina que ejecuta un programa de aprendizaje profundo debe estar cargada con fuerza informática para moverse a través de estas capas; de lo contrario, llevará mucho tiempo obtener los resultados.

Así que ahí lo tienen… ¡La Inteligencia Artificial es el campo general, la etiqueta más amplia, y el Aprendizaje Profundo es un método específico utilizado para lograrlo!

Cristy

Somos entusiastas de los temas científicos, del estudio y el conocimiento. Traemos para ti los casos más curiosos de la ciencia y como pueden ayudarte. Preguntas y respuestas que quizás alguna vez te has hecho, están aquí.

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