Michael Cain
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La próxima gran cosa en tecnología es aprendizaje automático. O es eso aprendizaje profundo? Tal vez es inteligencia artificial. Si te encuentras enredado en las diferencias entre los tres, no estás solo.
Nunca hay quienes dejen pasar la oportunidad de generar publicidad y ganar dinero de Capital Riesgo, algunas compañías tecnológicas han estado usando los tres indistintamente. Si bien todos caen bajo el mismo amplio paraguas, existen algunas diferencias cruciales entre ellos..
¿Qué es la inteligencia artificial??
La inteligencia artificial, comúnmente conocida como IA, es un concepto más que un sistema. La inteligencia se percibe como un rasgo humano único. Tradicionalmente, se ha pensado que las máquinas obtienen conocimiento, pero no inteligencia o sabiduría. El informático Alan Turing pasó gran parte de la última parte de su vida considerando si las máquinas podían pensar.
Él ideó la prueba de Turing ¿Qué es la prueba de Turing y alguna vez será golpeada? ¿Qué es la prueba de Turing y alguna vez será superada? La prueba de Turing está destinada a determinar si las máquinas piensan. ¿El programa Eugene Goostman realmente pasó la prueba de Turing, o los creadores simplemente hicieron trampa? cuyo objetivo es determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente en lugar de ser necesariamente inteligente. Esta es una distinción importante porque todavía no entendemos completamente el pensamiento o la inteligencia..
En lugar de intentar definir la inteligencia, esperamos crear máquinas que puedan exhibir comportamientos inteligentes.
En lugar de ser una tecnología en sí, la IA es un medio para describir sistemas. Estos sistemas se pueden etiquetar como IA estrecha e IA general. Narrow AI es un sistema inteligente pero solo para una tarea específica. La IA general es el tipo con el que estamos más familiarizados en la cultura pop.
Estos tipos de sistemas serían capaces de mostrar todos los elementos de la inteligencia humana. Skynet de la franquicia cinematográfica Terminator, o HAL de 2001: A Space Odyssey son ejemplos ficticios del General AI. Sin embargo, a pesar de lo que te dicen las películas, no todos los sistemas de IA general estarían para destruir a la humanidad..
¿Qué es el aprendizaje automático??
Todos sabemos que los datos pueden ser útiles. Ya sea saber qué ruta tomar en el camino a la oficina o vigilar nuestra salud, los datos informan nuestras decisiones y nos guían a través de la vida. Pero generamos tanto todos los días que es imposible para nosotros los humanos analizar.
Entonces, deberíamos hacer que las máquinas hagan el trabajo pesado por nosotros.
Curso de aprendizaje automático de Google ¿Qué es el aprendizaje automático? El curso gratuito de Google lo desglosa para usted ¿Qué es el aprendizaje automático? El curso gratuito de Google lo desglosa para usted Google ha diseñado un curso en línea gratuito para enseñarle los fundamentos del aprendizaje automático. resume el aprendizaje automático como “usando datos para responder preguntas.” Lo dividen en dos partes: entrenamiento y predicciones. Imagina que tienes una colección de imágenes con formas que querías reconocer. Si las imágenes se introducen en el algoritmo de aprendizaje automático, el sistema comienza a aprender las características de esa forma.
Cuando encuentra una nueva imagen, la forma se compara con los elementos de los datos de entrenamiento para determinar si es una coincidencia..
Aunque es posible que no lo reconozca, los resultados de búsqueda personalizados, las listas de reproducción de Spotify y las recomendaciones de productos de Amazon también son resultado del aprendizaje automático. Netflix incluso utiliza algoritmos de aprendizaje automático para personalizar la portada que se muestra.
¿Qué es el aprendizaje profundo??
Si bien no entendemos completamente la inteligencia, los científicos han logrado demostrar que el cerebro genera información a través de una compleja red de neuronas. Nuestro cerebro está formado por estas conexiones eléctricas que forman vías neuronales. Estas vías llevan información alrededor de nuestros cuerpos que nos permiten movernos, respirar y pensar.
Haber de imagen: ktsdesign / Depositphotos
Sin embargo, si cada una de estas vías neuronales fueran independientes entre sí, nuestros tiempos de reacción serían increíblemente lentos y es posible que no podamos establecer conexiones entre los pensamientos. El éxito del sistema se debe a la relación entre todas estas vías, lo que da lugar al procesamiento concurrente de datos..
El aprendizaje profundo es un método para replicar esta densa red de neuronas. Al manejar múltiples flujos de datos a la vez, las computadoras han podido reducir el tiempo necesario para procesar los datos de manera significativa. La aplicación de esta técnica al aprendizaje profundo ha dado lugar a redes neuronales artificiales ¿Qué son las redes neuronales y cómo funcionan? ¿Qué son las redes neuronales y cómo funcionan? Las redes neuronales son la próxima gran novedad cuando se trata de cálculos pesados y algoritmos inteligentes. Así es como funcionan y por qué son tan increíbles. .
Estas redes están formadas por una serie de nodos. Hay nodos de entrada para recibir datos, nodos de salida para los datos resultantes y capas ocultas de nodos en el medio. El objetivo es transformar los datos de entrada en algo que los nodos de salida puedan usar. Ahí es donde entran las capas ocultas. A medida que los datos avanzan a través de estos nodos ocultos, la red neuronal usa la lógica para decidir a qué nodo pasar los datos al siguiente.
Aprendizaje automático versus inteligencia artificial versus aprendizaje profundo
Si bien el aprendizaje automático es una herramienta poderosa que nos ayuda a dar sentido a la gran cantidad de datos que creamos, no exhibe un pensamiento independiente. El algoritmo está diseñado por programadores y establecen las reglas que debe cumplir el sistema de aprendizaje automático. Los sesgos de los desarrolladores, conscientes o no, tienen ramificaciones..
Uno de los primeros reveses importantes para el aprendizaje automático fue cortesía de uno de los ingenieros de Google. En 2015, notó que el algoritmo de identificación con foto de la compañía lo etiquetaba a él y a sus amigos negros como gorilas. Google inmediatamente se disculpó e implementó soluciones a corto plazo.
Sin embargo, dos años después, WIRED informó que la solución de Google era eliminar a los gorilas de los datos de entrenamiento por completo.
Por otro lado, el aprendizaje profundo nos lleva un paso más cerca de la inteligencia artificial general. Al intentar replicar la mente humana a través de una colección de nodos de varias capas, las estructuras de aprendizaje profundo no necesitan ser entrenadas con un gran conjunto de datos inicial. Toman decisiones basadas en la información proporcionada y la lógica del sistema..
Que la toma de decisiones de una red neutral no sea transparente puede parecer desconcertante, pero significa que tiene éxito en replicar la inteligencia humana. Por ejemplo, ni siquiera entendemos completamente cómo se nos ocurren nuestros propios pensamientos y decisiones..
Inteligencia artificial para todos
Al final, no hay necesidad de comparar el aprendizaje automático versus la inteligencia artificial, o el aprendizaje profundo versus el aprendizaje automático, ya que todos tienen diferentes propósitos. La IA describe el concepto de inteligencia de estilo humano en las máquinas, mientras que el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son esfuerzos para crear una IA general.
Eso no quiere decir que el campo de la IA sea completamente abstracto. Google está haciendo uso de sus conjuntos de datos masivos al agregar inteligencia artificial a casi todos sus productos. Gmail se renovó recientemente con Smart Replies, mientras que la IA dúplex de la compañía se está implementando en los EE. UU. Y puede atender llamadas telefónicas en su nombre. Pero no son los únicos que pueden entrar en el juego de IA.
Puede probarlo usted mismo ahora mismo con los experimentos de IA en línea de Google. 5 Los mejores experimentos de Google AI para explorar la inteligencia artificial. Gracias al aprendizaje automático, pueden cambiar el mundo del mañana con su ayuda.. .
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