Diferencia entre IA y red neuronal

La inteligencia artificial (IA) alguna vez se consideró un sueño lejano, una tecnología futura, pero ya no. Lo que una vez se usó como un área de estudio para la investigación ahora se está sumergiendo en el mundo real. Hoy, la IA está en todas partes: en las fábricas trabaja, la escuela que estudia, bancos, hospitales e incluso en su teléfono. Son los ojos de los autos autónomos, la voz de Siri y Alexa, los magos detrás del pronóstico del tiempo. Hoy, la IA es una parte ubicua de la sociedad moderna. La aparición de IA en muchas tecnologías de TI ocurrió casi de la noche a la mañana, en los últimos años.

Más tarde, el aprendizaje automático surgió como un enfoque poderoso para la IA que permite a las computadoras aprender de los datos que se alimentan sin necesidad de programación explícita. Eso no es todo. Los algoritmos computacionales, llamados aprendizaje profundo, proporcionaron el marco de los enfoques de programación. Aunque el aprendizaje profundo se acuñó hace aproximadamente una década, se basa en la tecnología desarrollada por el campo de redes neuronales motivadas biológicamente en la década de 1960. En los últimos años, las redes neuronales se han vuelto a semercinar con diferentes nombres y significados, pero en diferentes contextos dentro de la nueva ola actual de inteligencia artificial y aprendizaje profundo.

¿Qué es la inteligencia artificial??

La inteligencia artificial (IA), a veces llamada inteligencia de la máquina, se refiere a máquinas que pueden imitar habilidades cognitivas humanas. Es una idea de crear máquinas inteligentes, las que son tan inteligentes como o más inteligentes que los humanos. Aunque la idea tiene siglos de antigüedad, se ha convertido en la corriente principal con el aumento de las computadoras digitales. AI es una rama de la informática que enfatiza en la creación de programas de computadora que realizan tareas, o mejor que los humanos, sin preocuparse por si estos programas realmente piensan en la forma en que los humanos piensan. AI viene en muchas formas, tamaños y algoritmos. Hoy, AI está en todas partes, desde fábricas y escuelas hasta bancos y hospitales, desde su televisor hasta su cepillo de dientes, desde el chip en sus teléfonos inteligentes hasta los autos que conduce, desde Siri hasta Alexa a todas partes.

¿Qué es la red neuronal??

El término "redes neuronales" se refiere a una red de neuronas o nodos artificiales inspirados vagamente en las redes neuronales biológicas que constituyen cerebro animal. En cierto modo, formó la base de gran parte de la inteligencia artificial moderna. De hecho, los estudios sugieren que las implicaciones y aplicaciones actuales de la IA no son más que un desarrollo de los atributos únicos de las redes neuronales, a saber, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, etc. Las redes neuronales representan un paradigma bien fundamentado enraizado en muchas disciplinas, que incluyen informática, física, ciencias de la información, psicología e ingeniería. Las redes neuronales son una red de nodos interconectados, cuya funcionalidad se basa libremente en las neuronas animales. Hoy en día, las redes neuronales se utilizan en muchas áreas, como la resolución de problemas, la investigación del cliente, la validación de datos, el pronóstico de ventas, la gestión de riesgos, etc.

Diferencia entre IA y red neuronal

Definición

- La inteligencia artificial (o IA) es una rama de la informática que enfatiza la creación de máquinas inteligentes que encarnan una especie de inteligencia, en oposición a la inteligencia natural demostrada por los humanos. AI se refiere a máquinas que pueden imitar las habilidades cognitivas humanas. Las redes neuronales, por otro lado, se refieren a una red de neuronas o nodos artificiales inspirados vagamente en las redes neuronales biológicas que constituyen cerebro animal. Las redes neuronales son una red de nodos interconectados, cuya funcionalidad se basa libremente en las neuronas animales.

Meta

- La IA básicamente trabaja alrededor de la fuerte IA y la IA débil. La IA débil se refiere al uso de algoritmos avanzados para llevar a cabo ciertas tareas de resolución de problemas dentro de un conjunto limitado de funciones, mientras que la IA fuerte respalda la opinión de que las máquinas realmente pueden desarrollar la conciencia humana igual a los humanos. Las redes neuronales representan un paradigma bien fundamentado enraizado en muchas disciplinas, que incluyen informática, física, ciencias de la información, psicología e ingeniería. El propósito de las redes neuronales es aprender a reconocer los patrones en sus datos para tomar una decisión.

Aplicaciones

- Hoy AI es una parte ubicua de la sociedad moderna. La IA se usa en una amplia gama de áreas de aplicación, desde automóviles autónomos hasta Siri y Alexa, y pronóstico del tiempo y diagnóstico clínico. AI se utiliza para resolver tareas complejas en todo tipo de industrias, incluida la educación, la salud, el entretenimiento, el transporte y los servicios públicos. Las redes neuronales desarrollan algoritmos usando el cerebro como modelo para reconocer patrones complejos. Las aplicaciones de las redes neuronales artificiales incluyen clasificación de texto y categorización, reconocimiento de entidad nombrado (NER), detección de paráfrasis, reconocimiento de patrones, detección de fraude, procesamiento del lenguaje natural y más.

Ai vs. Red neuronal: tabla de comparación

Resumen

Sin lugar a dudas, la IA es la tecnología más importante de esta era digital. AI no es solo una cosa; Es un ingrediente en todo. Hoy AI es una parte ubicua de la sociedad moderna. De hecho, está en todas partes: desde el chip en sus teléfonos hasta los sistemas GPS en sus automóviles, la voz de Siri y Alexa, el cerebro de los drones no tripulados, los magos del pronóstico del tiempo, las manos que ayudan en cirugía y lo que no. Las redes neuronales son un enfoque de aprendizaje automático que formó la base de gran parte de la inteligencia artificial moderna. Se refieren a una red de neuronas o nodos artificiales inspirados vagamente en las redes neuronales biológicas que constituyen el cerebro animal.