Inteligencia artificial vs. Machine Learning: ¿cuál es la diferencia?

La inteligencia artificial es un término general que se usa para describir muchos tipos diferentes de “inteligencia” virtual del estilo y el tipo que se encuentra en los humanos. El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial, pero no es el estilo ni el tipo de IA que vemos en la televisión o en las películas; El aprendizaje automático es el proceso utilizado para crear inteligencia virtual.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial es la medida de la capacidad intelectual de una computadora. Pero no hay un organismo científico que decida qué es o no, técnicamente, inteligencia artificial; el término es definido por quien lo está usando.

La Enciclopedia Británica define la inteligencia artificial como “la capacidad de una computadora digital o un robot controlado por computadora para realizar tareas comúnmente asociadas con seres inteligentes”. En este sentido, una computadora que puede hacer predicciones es artificialmente inteligente.

Sin embargo, Britannica continúa señalando que el “término se aplica con frecuencia al proyecto de desarrollar sistemas dotados de los procesos intelectuales característicos de los humanos, como la capacidad de razonar, descubrir significado, generalizar o aprender de la experiencia”.

En la cultura popular, tendemos a ver androides completamente humanos que hablan, piensan y sienten como lo hacemos los humanos. Los androides, o robots, de este tipo, también son formas de inteligencia artificial, pero son IA de mucho más alto nivel que requerirían IA de nivel más bajo, como el aprendizaje automático, para funcionar.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Si bien la inteligencia artificial es una medida de la capacidad intelectual de una computadora, el aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que se utiliza para desarrollar la capacidad intelectual en las computadoras.

Investopedia define el aprendizaje automático como “el concepto de que un programa de computadora puede aprender y adaptarse a nuevos datos sin intervención humana”. Un ejemplo que probablemente haya usado es cuando busca fotos específicas en la biblioteca de fotos de su teléfono. Puedes buscar ‘árbol’ y aparecerán imágenes de árboles sin que hayas dicho al teléfono: “Esto es un árbol”.

El aprendizaje automático está impulsado por centros de computadoras interconectadas o supercomputadoras que procesan cantidades masivas de datos para entrenar un programa para dar un resultado particular con una entrada determinada.

Ejemplos de Inteligencia Artificial vs. Aprendizaje Automático

En 2011, un nuevo retador. La supercomputadora Watson de IBM derrotó a dos campeones del programa de juegos Jeopardy de larga duración .

Esta máquina del tamaño de una habitación podía comprender y responder las preguntas complejas y específicas características del programa mejor que los mejores jugadores del programa en ese momento. Watson es un ejemplo de inteligencia artificial.

IBM ofrece un servicio llamado IBM Watson Machine Learning que permite a terceros usar su tecnología para construir, entrenar y probar software predictivo como el que usa la supercomputadora Watson.

Watson necesita ‘comprender’ y ‘responder’ de forma independiente a la escritura y el habla humanas, que es un ejemplo de aprendizaje automático.

Watson, la supercomputadora, es inteligencia artificial, mientras que su capacidad para ‘comprender’ el lenguaje y responder usándolo es aprendizaje automático, muy parecido a un asistente digital como Alexa que usa para hablar contigo.

La inteligencia artificial, como se muestra en las películas, es mucho más avanzada que Watson de IBM. Sin embargo, el aprendizaje automático será un componente esencial de la IA de alto nivel, como los robots y los androides, del mismo modo que es un componente integral de Watson.

Fuente: lifewire