Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos.
La gama de aplicaciones ha cambiado las facetas de la tecnología en todos los campos, desde la atención médica, la fabricación, los negocios, la educación, la banca, la tecnología de la información y otras cosas.
Aunque estas palabras son familiares y se usan ampliamente, a menudo se usan indistintamente. Pero hay una gran diferencia entre todos ellos.
En este artículo, exploraremos estas palabras de moda y aprenderemos la diferencia entre ellas.
Inteligencia artificial
En pocas palabras, «la inteligencia artificial es la capacidad de las máquinas para funcionar como el cerebro humano».
Siempre que pensamos en Inteligencia Artificial, lo primero que nos viene a la mente son los Robots. Hace unas décadas, ‘Robots’ nos fascinó más con películas que mostraban a Robots / Superhumanos realizando trabajos increíblemente difíciles sin esfuerzo y viviendo a la par con los humanos. Ahora los robots como Sophia son una realidad y encontramos IA en todas partes. Desde aspiradoras robóticas, asistentes virtuales como SIRI, robots que realizan cirugías en el cuidado de la salud, robots que escriben códigos y, por supuesto, los autos y camiones autónomos, la mayoría de estos son una realidad y el mundo de la inteligencia artificial está evolucionando rápidamente. Comenzando con la computadora de ajedrez de IBM ‘Deep Blue’, que ganó una partida de ajedrez contra el Campeón del Mundo, hasta ‘AlphaGo de Google’, hemos visto descubrimientos fascinantes en esta revolución de la inteligencia artificial.
En términos simples, la Inteligencia Artificial se trata de entrenar máquinas para imitar el comportamiento humano, específicamente, el cerebro humano y sus habilidades de pensamiento. Al igual que el cerebro humano, los sistemas de inteligencia artificial desarrollan la capacidad de racionalizar y realizar acciones que tienen las mejores posibilidades de lograr un objetivo específico.
La inteligencia artificial se enfoca en realizar 3 habilidades cognitivas como un humano: aprendiendo, razonamiento, y autocorrección.
La evolución de la Inteligencia Artificial se considera la cuarta Revolución Industrial ~ UBS
Los expertos dicen que, al igual que las 3 primeras revoluciones industriales cambiaron el curso del mundo, la cuarta revolución, impulsada por la Inteligencia Artificial, IoT y la Nube seguramente cambiará el curso de la humanidad y de nuestro planeta Tierra. Y los entusiastas corren para aprender Curso de IA en línea.
¡Echemos un vistazo rápido a las tres categorías generales de Inteligencia Artificial y cómo estamos evolucionando rápidamente en estas áreas!
1. Inteligencia artificial estrecha
2. Inteligencia artificial general
3. Súper inteligencia artificial
Inteligencia artificial estrecha
Inteligencia artificial estrecha Los sistemas están diseñados y entrenados para completar una tarea específica y, a menudo, se denominan IA débil / IA estrecha. Los chatbots que responden preguntas basadas en la entrada del usuario, asistentes de voz como Siri, Alexa y Cortana, sistemas de reconocimiento facial, sistemas de inteligencia artificial que buscan en Internet, son ejemplos de inteligencia artificial débil. Son inteligentes en realizar las tareas específicas que están programados para hacerlo.
La IA estrecha no imita la inteligencia humana, sino que simplemente simula el comportamiento humano en función de un conjunto de parámetrosLos "parámetros" son variables o criterios que se utilizan para definir, medir o evaluar un fenómeno o sistema. En diversos campos como la estadística, la informática y la investigación científica, los parámetros son fundamentales para establecer normas y estándares que guían el análisis y la interpretación de datos. Su adecuada selección y manejo son cruciales para obtener resultados precisos y relevantes en cualquier estudio o proyecto.... y datos de entrada. La IA débil aún requiere cierta cantidad de intervención humana en términos de definir parámetros para algoritmos de aprendizaje, alimentar datos de entrenamientoEl entrenamiento es un proceso sistemático diseñado para mejorar habilidades, conocimientos o capacidades físicas. Se aplica en diversas áreas, como el deporte, la educación y el desarrollo profesional. Un programa de entrenamiento efectivo incluye la planificación de objetivos, la práctica regular y la evaluación del progreso. La adaptación a las necesidades individuales y la motivación son factores clave para lograr resultados exitosos y sostenibles en cualquier disciplina.... relevantes y garantizar la precisión de la predicción.
Puede pensar en él como un bebé que escucha las instrucciones de los adultos y realiza las funciones como se le indica.
Inteligencia general artificial
Inteligencia general artificial es cuando los sistemas / máquinas de IA actuar a la par con otro humano. Esto también significa la capacidad de la máquina para interpretar y comprender el tono y las emociones humanas y actuar en consecuencia. Esto también se llama IA fuerte y todavía estamos rascando la superficie de IA fuerte. A medidaLa "medida" es un concepto fundamental en diversas disciplinas, que se refiere al proceso de cuantificar características o magnitudes de objetos, fenómenos o situaciones. En matemáticas, se utiliza para determinar longitudes, áreas y volúmenes, mientras que en ciencias sociales puede referirse a la evaluación de variables cualitativas y cuantitativas. La precisión en la medición es crucial para obtener resultados confiables y válidos en cualquier investigación o aplicación práctica.... que las capacidades de aprendizaje automático continúen evolucionando, la inteligencia artificial progresará y llegaremos allí pronto.
Super inteligencia artificial
Súper inteligencia artificial / Súper AI es cuando una máquina inteligente artificial se convertiría en ser consciente de sí mismo y superar la inteligencia y la capacidad del ser humano. Aunque se están llevando a cabo muchas investigaciones interesantes en esta área, también hay advertencias de los científicos.
Profesor de la Universidad de Oxford y autor más vendido del libro en el New York Times. «Superinteligencia: caminos, peligros, estrategias», Dice Nick Bostrom,
”La mayor amenaza es el problema a largo plazo, que introduce algo radical que es súper inteligente y no lo alinea con los valores e intenciones humanos. Este es un gran problema técnico. Logramos resolver el problema de capacidad antes de que logremos resolver el problema de seguridad y alineación «.
Entonces, ¿qué piensas acerca de alcanzar este nivel de superinteligencia artificial? ¿Crees que la Super IA incontrolada puede convertirse en una amenaza para la humanidad? No olvide compartir sus pensamientos en los comentarios.
¡Okey! ¡Eso es mucho sobre Inteligencia Artificial!
Como tenemos una idea justa de la Inteligencia Artificial; ¿Se pregunta cómo el sistema / máquina de la computadora puede imitar las acciones humanas y realizar predicciones, automatización y tomar decisiones?
Ahí es donde entra en juego el aprendizaje automático.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es, naturalmente, un subconjunto de la inteligencia artificial. Proporciona los métodos y algoritmos estadísticos y permite que las máquinas / computadoras aprendan automáticamente de sus experiencias y datos anteriores y permite que el programa cambie su comportamiento en consecuencia.
El aprendizaje automático proporciona muchas técnicas y algoritmos diferentes para hacer que la computadora aprenda. Árboles de decisión, Bosques al azar, Máquinas de vectores de soporte, K significa agrupación – estos son solo por nombrar algunos.
Demanda pronosticar las ventas de productos, predecir el comportamiento del cliente, medir los sentimientos de los clientes a partir de su comportamiento en las redes sociales: estos son algunos casos de uso en los que se utilizan modelos de aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje automático funcionan bien cuando los datos de entrada son razonablemente buenos. Cuando el tamaño de los datos se dispara, necesitamos buscar algoritmos y técnicas más eficientes y ahí es donde Deep Learning encuentra su punto de acceso.
Las plataformas OTT como Netflix y Amazon Prime utilizan Machine Learning para recomendar películas basadas en los datos de visualización anteriores del usuario y mejora constantemente al aprender de las experiencias pasadas.
Fuente de la imagen: Scrabbl
En el comercio electrónico, empresas como Amazon y Flipkart utilizan el aprendizaje automático para conocer las preferencias del usuario y ofrecer recomendaciones de productos basadas en compras anteriores e historial de visualización.
¡La aplicación del aprendizaje automático en el mundo real es enorme!
Ahora tenemos una idea clara de que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial no son lo mismo. El aprendizaje automático es una de las formas de lograr la inteligencia artificial.
Al igual que cualquier otra cosa, el aprendizaje automático tiene sus deficiencias y ahí es donde entra en juego el aprendizaje profundoEl aprendizaje profundo, una subdisciplina de la inteligencia artificial, se basa en redes neuronales artificiales para analizar y procesar grandes volúmenes de datos. Esta técnica permite a las máquinas aprender patrones y realizar tareas complejas, como el reconocimiento de voz y la visión por computadora. Su capacidad para mejorar continuamente a medida que se le proporcionan más datos la convierte en una herramienta clave en diversas industrias, desde la salud....
Los modelos de aprendizaje automático no funcionan muy bien cuando el volumen y la complejidad de los datos se multiplican. Necesitan algún tipo de intervención y orientación humanas, mientras que los modelos de aprendizaje profundo aprenden de los datos y la experiencia previa y se corrigen progresivamente.
Escala con la cantidad de datos | Fuente de la imagen: soshace.com
Veamos la siguiente palabra de moda: ¡Aprendizaje profundo!
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo se puede considerar como la evolución del aprendizaje automático que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. El aprendizaje profundo se utiliza para resolver problemas complejos donde los datos son enormes, diversos y menos estructurados. Los modelos de aprendizaje profundo se construyen sobre redes neuronales artificiales, que imitar cómo funciona el cerebro humano.
Veamos el funcionamiento básico de nuestro cerebro para comprender cómo funcionan las redes neuronales. Nuestro cerebro humano tiene neuronas que son las unidades funcionales básicas de nuestro cerebro. Las neuronas transmiten información a otras células nerviosas, músculos y glándulas y también reciben información de otras neuronas, lo que permite al cerebro tomar decisiones.
Imagínese, usted es un niño pequeño y ve una olla llena de agua caliente. Cuando lo veas, no entenderás que hace calor a menos que alguien lo diga. Si tocas la olla caliente, los nervios de tus dedos llevan esta información al cerebro, y las neuronas procesan esta información y envían la señal a tus dedos y sentirías el calor. La próxima vez que vea una olla caliente, su cerebro recordará los incidentes anteriores y le recordará que se sentirá caliente si la toca.
Y nuestro cerebro aprende continuamente de las aportaciones del entorno y las experiencias previas y toma la mejor decisión posible en cada escenario. ¡Esto es más o menos lo que hace el aprendizaje profundo! Aprende progresivamente de datos sin procesar y experiencias previas y se corrige a sí mismo sin programación explícita.
Fuente de la imagen: DukeToday
Redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes son algunos de los algoritmos de aprendizaje profundo que se utilizan para resolver problemas del mundo real.
Los automóviles y camiones autónomos, los asistentes virtuales como Alexa, Siri y Google Assistant, los sistemas de reconocimiento de voz, la visión por computadora, las cirugías robóticas son todas aplicaciones interesantes de Deep Learning.
Aunque el Deep Learning se conceptualizó en la década de 1980, los investigadores tenían dos limitaciones importantes cuando se trataba de implementar modelos de Deep Learning. Modelos de aprendizaje profundo requieren abundantes datos y muy alto poder computacional. A medida que aumentan los datos, la profundidad de la red neuronalLas redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Utilizan estructuras conocidas como neuronas artificiales para procesar y aprender de los datos. Estas redes son fundamentales en el campo de la inteligencia artificial, permitiendo avances significativos en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales, entre otros. Su capacidad para aprender patrones complejos las hace herramientas poderosas... aumenta y el aprendizaje se vuelve ‘Profundo’. Esa es la esencia del Deep Learning. Otra ventaja significativa del Deep Learning es que, a medida que el modelo se entrena, aprende a extraer características por sí solo y no tenemos que realizar una extracción manual de características como es el caso de otros algoritmos de Machine Learning.
Con el advenimiento de nuevas unidades de procesamiento, mayor poder computacional y el aumento exponencial de datos; El aprendizaje profundo está ganando impulso y se está utilizando para resolver muchos problemas del mundo real.
«A principios de 2020, la cantidad de bytes en el universo digital era 40 veces mayor que la cantidad de estrellas en el universo observable» ~ Foro Económico Mundial
En resumen, muchos sistemas de inteligencia artificial funcionan con algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. La inteligencia artificial se logra a través del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo y no son lo mismo.
Espero que este artículo le haya dado una idea clara de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
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¡Feliz aprendizaje!
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