Europa establecerá el grupo de trabajo ChatGPT
El organismo que une a los organismos nacionales de vigilancia de la privacidad de Europa dijo el jueves que había creado un grupo de trabajo dedicado a ChatGPT.
¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué es el aprendizaje profundo? La diferencia entre IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo
En los últimos años, con la explosión de la revolución industrial 4.0 , términos como inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático y aprendizaje profundo se están popularizando paulatinamente y convirtiéndose en conceptos que los ciudadanos de la era 4.0 deben comprender.
La relación entre estos tres conceptos se puede explicar imaginándolos como círculos, en los que la IA (la idea que apareció primero) es el círculo más grande, seguida por el aprendizaje automático (el concepto que apareció más tarde) y, finalmente, el aprendizaje profundo (que impulsa El actual auge de la IA es el círculo más pequeño.
La conexión entre IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo
Por supuesto, construir un sistema de IA es extremadamente complicado, pero comprenderlo no es tan difícil. La mayoría de las inteligencias artificiales actuales son simplemente máquinas de adivinar realmente buenas (máquinas de adivinar, similares a nuestro cerebro). Le proporciona al sistema un conjunto de datos (como los dígitos del 1 al 10) y le pide que modele (x + 1, comenzando desde 0) y haga predicciones. (El próximo número será el once). No hay magia, esto es lo que hace el cerebro humano todos los días: usar lo que sabemos para adivinar lo que no sabemos.
Lo que diferencia a la IA de otros programas informáticos es que en lugar de tener que crear programas específicos para cada caso, podemos enseñar completamente la IA (machine learning), y además tiene la capacidad de realizar un aprendizaje profundo de forma automática. Estos tres conceptos se pueden definir básicamente de la siguiente manera:
Inteligencia artificial (IA): una máquina que puede imitar el comportamiento y el pensamiento humanos.
Aprendizaje automático: una característica de la IA que permite a los expertos entrenarla para reconocer patrones de datos y hacer predicciones.
Aprendizaje profundo: una pequeña técnica de aprendizaje automático que permite a las máquinas entrenarse a sí mismas.
La relación entre IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo
¿Qué es la IA?
Inteligencia artificial: el cerebro humano en forma de máquina
La IA puede definirse como una rama de la informática que se ocupa de la automatización del comportamiento inteligente. La IA es parte de la informática y, por lo tanto, debe basarse en principios teóricos sólidos y aplicables del campo. En pocas palabras, es fácil de entender: es la inteligencia de las máquinas creadas por humanos. Esta inteligencia puede pensar, pensar, aprender,... como la inteligencia humana. Procese datos a un nivel más grande, más escalado, sistemático, científico y más rápido que los humanos.
Sin embargo, actualmente la tecnología de IA todavía tiene muchas limitaciones. Por ejemplo , Alexa , una gran ama de llaves, uno de los símbolos más populares de las aplicaciones de inteligencia artificial, pero que aún no puede pasar el test de Turing.
En resumen, lo que estamos haciendo hoy con la IA se enmarca dentro del concepto de "IA estrecha". Esta tecnología es capaz de realizar tareas específicas de manera similar o mejor que los humanos. Ejemplos de “IA estrecha” en la práctica incluyen la tecnología de clasificación de imágenes de Pinterest o el reconocimiento facial para etiquetar amigos en Facebook .
Estas tecnologías demuestran algunos aspectos de la inteligencia humana, pero ¿cómo se logran? ¿De dónde viene esa sabiduría? Pasemos al siguiente círculo: el aprendizaje automático.
¿Qué es el aprendizaje automático?
Aprendizaje automático: una aproximación a la IA
Machine Learning es un término amplio para el acto de enseñar a una computadora a mejorar una tarea que está realizando. Más específicamente, el aprendizaje automático se refiere a cualquier sistema en el que el rendimiento de una computadora en una tarea mejora después de completarla varias veces. O en otras palabras, la capacidad más básica del aprendizaje automático es utilizar algoritmos para analizar la información disponible, aprender de ella y luego tomar una decisión o predicción sobre algo relacionado. En lugar de crear software con acciones e instrucciones detalladas para realizar una tarea específica, las computadoras se "entrenan" utilizando datos y algoritmos para aprender cómo realizar la tarea.
Sin el aprendizaje automático, la IA actual sería bastante limitada porque da a las computadoras el poder de resolver cosas sin estar programadas explícitamente. Como ejemplo de un tipo de aprendizaje automático, digamos que desea un programa que pueda identificar gatos en fotografías:
- Primero, le proporcionas a la IA un conjunto de características del gato para que la máquina las reconozca, como el color del pelaje, la forma del cuerpo, el tamaño, etc.
- A continuación, alimenta algunas imágenes a la IA, donde algunas o todas las imágenes pueden etiquetarse como "gato" para que la máquina pueda seleccionar de manera más efectiva los detalles y características relacionados con los gatos.
- Una vez que la máquina ha recibido todos los datos necesarios sobre los gatos, debe saber cómo encontrar un gato en una imagen: "Si la imagen contiene ciertos detalles X, Y o Z, entonces hay un 95% de posibilidades de que tal vez sea un gato". ".
En general, la aplicación del aprendizaje automático hoy en día es extremadamente popular y su utilidad está fuera de debate.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
Aprendizaje profundo: una técnica de aprendizaje automático
Se puede decir que hasta ahora la IA ha logrado grandes avances. Piense en ello como un tipo de aprendizaje automático con " redes neuronales " profundas que pueden procesar datos de la misma manera que lo hace un cerebro humano. La principal diferencia aquí es que los humanos no tendrán que enseñarle a un programa de aprendizaje profundo cómo es un gato, sino simplemente proporcionarle todas las imágenes necesarias de gatos, y él lo descubrirá por sí solo, autoaprendizaje. Los pasos a seguir son los siguientes:
- Alimenta la máquina con muchas imágenes de gatos.
- El algoritmo examinará las fotografías para ver características y detalles comunes entre las fotografías.
- Cada fotografía se decodificará en detalle en muchos niveles, desde formas generales grandes hasta celdas pequeñas y más pequeñas. Si una forma o línea se repite muchas veces, el algoritmo la etiquetará como una característica importante.
- Después de analizar suficientes imágenes, el algoritmo ahora sabe qué muestras proporcionan la evidencia más clara de la existencia de gatos, y todo lo que el humano tiene que hacer es proporcionar los datos sin procesar.
En resumen: el aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático en el que la máquina se entrena a sí misma. El aprendizaje profundo requiere muchos más datos de entrada y potencia informática que el aprendizaje automático, pero ha comenzado a ser implementado por grandes empresas de tecnología como Facebook y Amazon. Entre ellos, uno de los nombres más famosos en el aprendizaje automático es AlphaGo, una computadora que puede jugar Go contra sí misma hasta que pueda predecir los movimientos más precisos y suficientes para vencer a muchos campeones mundiales.
Concluir
El aprendizaje profundo ha permitido la aplicación de muchos problemas de máquinas del mundo real al tiempo que ha ampliado el campo general de la inteligencia artificial. El aprendizaje profundo altera la forma en que trabajan los humanos al hacer posible que todo tipo de máquinas de asistencia funcionen de manera similar o idéntica a la de los humanos. Coches sin conductor, mejor atención de la salud humana... Todo esto se hace realidad hoy en día. La IA es el presente y el futuro del mundo. Con la ayuda del aprendizaje profundo, la IA puede hacer realidad los sueños de ciencia ficción que hemos estado imaginando durante tanto tiempo.
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