¿Cuál es la diferencia entre inteligencia artificial y aprendizaje automático?

Si bien la inteligencia artificial abarca la idea de una máquina que pueda imitar la inteligencia humana, el aprendizaje automático no lo hace. El objetivo del aprendizaje automático es enseñarle a una máquina a realizar una tarea específica y proporcionar resultados precisos mediante la identificación de patrones.

La inteligencia automatizada, o automatización inteligente es la combinación de tecnologías de automatización robótica de procesos (RPA) que se configura por humanos para agilizar procesos empresariales, de modo que ya no tengan que hacerse de forma manual.

El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que permite que un sistema aprenda y mejore de forma autónoma mediante redes neuronales y aprendizaje profundo, sin tener que ser programado explícitamente, a través de la ingesta de grandes cantidades de datos.

El 'Machine Learning' o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones.

La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Una tecnología que todavía nos resulta lejana y misteriosa, pero que desde hace unos años está presente en nuestro día a día a todas horas.

La Inteligencia artificial permite que robots desarrollen tareas repetitivas, rutinarias y de optimización de procesos de una manera automática y sin intervención humana. La IA libera a las personas de tareas rutinarias y repetitivas y permite que estas puedan destinar más tiempo a desarrollar funciones creativas.

Los cuatro modelos principales de aprendizaje automático son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje de refuerzo.

Un modelo de aprendizaje automático consiste en un archivo inteligente que se ha condicionado con un algoritmo para aprender patrones específicos en conjuntos de datos y proporcionar información y predicciones a partir de ellos.

Estos tipos de inteligencia artificial muestran la evolución que se espera que la IA siga conforme su capacidad para resolver problemas continúe creciendo. Esta clasificación considera tres niveles: inteligencia artificial estrecha, inteligencia artificial general y súper inteligencia artificial.

Los algoritmos son los motores que impulsan el aprendizaje automático. Generalmente, en la actualidad se utilizan dos tipos principales de algoritmos de aprendizaje automático: el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.

Ejemplos de machine learning o aprendizaje automático

Para que la plataforma tome una decisión sobre qué nuevas canciones o artistas recomendar a un oyente, los algoritmos de aprendizaje automático asocian las preferencias del oyente con otros oyentes que tienen un gusto musical similar.

La inteligencia artificial permite detectar posibles fraudes (como el blanqueo de capitales), predecir el comportamiento de los mercados y aconsejar las operaciones y productos idóneos para cada cliente.

ASI es considerada la más poderosa, precisamente porque es la máquina capaz de volverse consciente y autónoma. Es decir, en lugar de simplemente replicar el comportamiento humano, ASI supera esa capacidad. Incluso se la considera capaz de pensar mejor y de ser más hábil que nosotros.

El machine learning es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.

Después de dominar el machine Learning puedes profundizar en Deep Learning. Deep learning es una metodología específica dentro de machine learning.

Se trata de la última versión de lenguaje de inteligencia artificial de OpenAI. Las versiones fueron mejorando desde su lanzamiento en 2018. GPT-4, además de ser capaz de generar textos, resúmenes y responder preguntas complejas, también tiene un rendimiento “más humano” en ciertos escenarios.

Las tecnologías de IA conversacional de Google Cloud son modelos de aprendizaje automático preentrenados, disponibles de inmediato a través de APIs, que abordan necesidades conversacionales específicas, como el procesamiento del lenguaje natural, Text-to-Speech,Speech-to-Text y CCAI Insights.

Al estudiar ingeniería en Inteligencia Artificial se aprende a aplicar los principios de la ingeniería, junto con habilidades matemáticas, de desarrollo de software y algoritmos de la inteligencia artificial. De esta manera, se podrán resolver problemas de forma sustentable y eficiente en una enorme cantidad de campos.

Estos riesgos incluyen la propagación masiva de desinformación y propaganda, la posible eliminación de empleos y el surgimiento de una IA más inteligente que los seres humanos.

Inteligencia artificial: ventajas y desventajas

Uno de los mayores contras de la IA en la educación es que puede deshumanizar la experiencia de aprendizaje. Con algoritmos de IA que generan contenidos y deciden el ritmo de las lecciones, los alumnos pueden perderse el enfoque matizado que puede ofrecer un profesor humano.

Los cuatro tipos son: divergente (concreto y reflexivo); asimilador (abstracto y reflexivo); convergente (abstracto y activo); y acomodador (concreto y activo) (ver tabla 1). Tabla 1. Los estilos de aprender y sus características generales. Fuente: Kolb, 1984a.

Los profesionales de machine learning deben tener un sólido conocimiento de los conceptos matemáticos y estadísticos, como el álgebra lineal, la probabilidad y la estadística inferencial. Los profesionales de machine learning deben ser capaces de programar para crear modelos de machine learning.

Por eso, se distinguen normalmente tres sistemas de representación mental: visual, auditivo y kinestésico. También se conocen como canales de aprendizaje o estilos de aprendizaje. Y están muy relacionados con los sentidos y con cómo nos acercamos a nuevas ideas, personas, experiencias, etc. Visual.

El concepto de aprendizaje automático, o “Machine learning” se desarrolla con gran éxito en los años 1950, a modo de motor e industrialización de la Ciencia de Datos, también conocida como “data science”.

Como se puede leer, el aprendizaje de las maquinas ocurre a partir de millones de datos, que generan estadísticamente patrones, constantes, secuencias, entre otros que en algunos casos se convierten en estándares para luego alimentar las maquinas con todos estos datos y también con los patrones, esto permite a las ...