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En contexto, la inteligencia artificial se refiere a la capacidad general de los ordenadores para emular el pensamiento humano y realizar tareas en entornos del mundo real, mientras que el aprendizaje automático se refiere a las tecnologías y algoritmos que permiten a los sistemas identificar patrones, tomar decisiones y mejorarse a sí mismos a través de la experiencia y los datos.
La Inteligencia Artificial es el campo del desarrollo de ordenadores y robots capaces de comportarse de forma que imitan y superan las capacidades humanas. Los programas habilitados por la IA pueden analizar y contextualizar los datos para proporcionar información o desencadenar acciones automáticamente sin interferencia humana.
Hoy en día, la inteligencia artificial está en el corazón de muchas tecnologías que utilizamos, incluidos los dispositivos inteligentes y los asistentes de voz como Siri en los dispositivos de Apple. Las empresas están incorporando técnicas como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por ordenador -la capacidad de los ordenadores de utilizar el lenguaje humano e interpretar imágenes- para automatizar tareas, acelerar la toma de decisiones y posibilitar las conversaciones con los clientes a través de chatbots.
Qué es el aprendizaje automático
El término inteligencia artificial se utilizó por primera vez en 1956, en una conferencia de informática en Dartmouth. La IA describía un intento de modelar el funcionamiento del cerebro humano y, a partir de este conocimiento, crear ordenadores más avanzados. Los científicos esperaban que entender cómo funciona la mente humana y digitalizarla no debería llevar demasiado tiempo. Al fin y al cabo, la conferencia reunió a algunas de las mentes más brillantes de la época para una intensa sesión de brainstorming de dos meses.
No obstante, se lograron algunos resultados. Por ejemplo, los investigadores entendieron que los factores clave para una máquina inteligente son el aprendizaje (para interactuar con entornos cambiantes y espontáneos), el procesamiento del lenguaje natural (para la interacción hombre-máquina) y la creatividad (para liberar a la humanidad de muchos de sus problemas…).
La IA “fuerte” pretende crear personas artificiales: máquinas que tengan todas las facultades mentales que tenemos nosotros, incluida la conciencia fenoménica. La IA “débil”, en cambio, pretende construir máquinas de procesamiento de información que parezcan tener todo el repertorio mental de las personas humanas. (Searle, 1997)
Diferencia entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo
Este artículo tiene más de 5 años de antigüedad. La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AM) son dos palabras de moda en este momento, y a menudo parecen usarse indistintamente.
La inteligencia artificial existe desde hace mucho tiempo: los mitos griegos contienen historias de hombres mecánicos diseñados para imitar nuestro propio comportamiento. Los primeros ordenadores europeos se concebían como “máquinas lógicas” y, al reproducir capacidades como la aritmética básica y la memoria, los ingenieros consideraban que su trabajo era, fundamentalmente, intentar crear cerebros mecánicos.
A medida que la tecnología y, sobre todo, nuestra comprensión del funcionamiento de nuestras mentes han ido progresando, nuestro concepto de lo que constituye la IA ha cambiado. En lugar de realizar cálculos cada vez más complejos, los trabajos en el campo de la IA se concentraron en imitar los procesos de toma de decisiones de los seres humanos y realizar tareas de forma cada vez más humana.
Las inteligencias artificiales -dispositivos diseñados para actuar de forma inteligente- suelen clasificarse en uno de los dos grupos fundamentales: aplicada o general. La IA aplicada es mucho más común: los sistemas diseñados para comerciar con acciones y valores de forma inteligente, o para maniobrar un vehículo autónomo, entrarían en esta categoría.
Tipos de ai
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AM) son partes correlativas de la informática. Ambas tecnologías son bastante populares en la actualidad, especialmente para su uso en la creación de sistemas informáticos inteligentes. Aunque la IA y el aprendizaje automático suelen utilizarse indistintamente, no son sinónimos. En términos generales, “la IA es un concepto más amplio para crear máquinas inteligentes que puedan simular la capacidad de pensamiento y el comportamiento humanos, mientras que el aprendizaje automático es una aplicación o subconjunto de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos sin ser programadas explícitamente”.
El ML trata de encontrar conocimiento dentro de los datos. Es un subconjunto de la IA. El ML permite a las máquinas aprender de los datos que han utilizado en el pasado y de las experiencias, sin necesidad de programación específica. Al utilizar datos históricos, el ML ayuda a un ordenador a hacer una predicción o una decisión sin que un programa dirija sus acciones. Otra forma de definir el aprendizaje automático es: “Mediante el uso de métodos estadísticos, los algoritmos se entrenan para hacer clasificaciones o predicciones, descubriendo ideas clave dentro de los proyectos de minería de datos”. Los datos que utiliza el ML proceden de una gran reserva. Esto permite a la máquina crear resultados correctos u ofrecer hipótesis o predicciones utilizando esos mismos datos. Los algoritmos de ML pueden aprender de sus propios datos. El ML se utiliza activamente en algoritmos de búsqueda, filtros de spam para el correo electrónico y sugerencias de etiquetado en las redes sociales. Hay tres tipos de aprendizaje automático: supervisado, reforzado y no supervisado.