Diferencia entre la neuroevolución y el aprendizaje profundo

Uno de los objetivos más luchadores y de larga duración dentro del campo de la inteligencia computacional es crear máquinas inteligentes y autoconscientes que puedan imitar o incluso superar la inteligencia humana. Una máquina inteligente puede aprender, mejorar en sí misma y luego hacer su propio camino a seguir. Hemos recorrido un largo camino desde los buenos sistemas de inteligencia artificial de la década de 1950 hasta la moderna neurocomputación artificial. Hoy, estos sistemas inteligentes pueden hacer todo tipo de cosas, como analizar imágenes, controlar un vehículo aéreo no tripulado (UAV), conducir su automóvil y convertirse en su asistente virtual. Los enfoques más avanzados de hoy para la inteligencia computacional son a través de la neuroevolución, un enfoque evolutivo para el aprendizaje profundo inspirado en el cerebro humano.

¿Qué es la neuroevolución??

Neuroevolution o neuroevolución es un subcampo dentro de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, que aprovecha los algoritmos evolutivos para construir redes neuronales artificiales. Neuroevolution es un enfoque evolutivo para las redes de aprendizaje profundo que se ha aplicado con éxito en el dominio de la vida artificial, los sistemas generativos, el control de los robots y los juegos de computadora. Describe un proceso evolutivo similar al que hizo nuestros cerebros, excepto dentro de una computadora. De hecho, todo el concepto se inspiró en la estructura del cerebro humano. Se creía fuertemente que si el cerebro humano pudiera replicarse de alguna manera, crearía inteligencia artificial. El término redes neuronales artificiales representan un gráfico de nodos conectados por enlaces con cada enlace con un peso particular. Los nodos se parecen de forma remota a la forma en que se organizan las neuronas en el cerebro humano. Los enfoques más avanzados de hoy para la inteligencia computacional son a través de la neuroevolución. El concepto se ha utilizado ampliamente en el dominio de los juegos.

Que es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático basada en redes neuronales artificiales que imita el funcionamiento del cerebro humano. Tomemos el ejemplo de Google Translate: traduce párrafos de textos o página completa de un idioma a otro en segundos. Entonces, puede decir que Google Translate se basa en el concepto de aprendizaje profundo y redes neuronales artificiales (ANN). Anns es un enfoque bioinspirado para la inteligencia computacional y el aprendizaje automático. Utiliza múltiples capas para extraer características de alto nivel de los datos de entrada sensorial sin procesar. Permite que los sistemas informáticos mejoren con la experiencia y los datos. Es un tipo particular de técnica de aprendizaje automático para crear sistemas de IA que puedan funcionar en entornos complicados del mundo real. El aprendizaje profundo representa el mundo como una jerarquía anidada de conceptos donde cada concepto se define en relación con conceptos más simples, y las representaciones más abstractas calculadas en términos de menos abstractos.

Diferencia entre la neuroevolución y el aprendizaje profundo

Concepto

- El aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático que es un subconjunto de IA y está diseñada para imitar el funcionamiento del cerebro humano en lo que respecta al procesamiento de datos para su uso en reconocimiento de voz, detección de objetos, traducción del idioma y toma de decisiones. Es una función de IA basada en redes neuronales artificiales, un enfoque bioinspirado para la inteligencia computacional y el aprendizaje automático. Neuroevolution, por otro lado, es una forma de IA y aprendizaje automático que aprovecha los algoritmos evolutivos para construir redes neuronales artificiales. Es un enfoque evolutivo para las redes de aprendizaje profundo que tiene la intención de simplificar el proceso de resolver tareas complejas.

Laboral

- El aprendizaje profundo representa el mundo como una jerarquía anidada de conceptos donde cada concepto se define en relación con conceptos más simples, y las representaciones más abstractas calculadas en términos de menos abstractos. Permite que los sistemas informáticos mejoren con la experiencia y los datos similares a cómo el cerebro humano procesa la información en forma de imágenes, texto o sonido. Todo el concepto de neuroevolución se inspiró en la estructura del cerebro humano: construye redes neuronales artificiales utilizando algoritmos evolutivos. Hay dos enfoques para la neuroevolución, que consideran la evolución de los pesos de conexión de una red y los que evolucionan tanto los pesos de conexión como la topología de la red.

Aplicaciones

- Neuroevolution se ha utilizado ampliamente en el dominio de los juegos en roles como evaluar el espacio de acción estatal de un juego, modelar estrategias de oponentes, modelar experiencia de jugadores, etc. Las aplicaciones más comunes incluyen robótica evolutiva, vida artificial, sistemas generativos, aprendizaje de refuerzo, etc. El aprendizaje profundo utiliza enormes redes neuronales para comprender patrones complejos en grandes cantidades de datos. Las aplicaciones comunes incluyen reconocimiento de imágenes, detección de fraude, automóviles autónomos, asistentes virtuales, bots, sistemas CRM, procesamiento del lenguaje natural, investigación farmacéutica industrial, supercomputación, etc.

Neuroevolución vs. Aprendizaje profundo: tabla de comparación

Resumen

Tanto la neuroevolución como el aprendizaje profundo son enfoques de resolución de problemas altamente distribuidos y concurrentes que son cruciales en el éxito o el fracaso de la mayoría de los problemas y aplicaciones. El concepto básico detrás de la neuroevolución es producir las redes neuronales artificiales utilizando algoritmos evolutivos, un algoritmo de optimización metaheurística basado en la población. Los operadores genéticos son el corazón de cada algoritmo evolutivo, y el rendimiento de cualquier algoritmo neuroevolutivo depende de ellos. Un algoritmo evolutivo utiliza mecanismos inspirados en la evolución biológica, como la mutación y el crossover. El aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático basada en la estructura y función del cerebro humano y utiliza múltiples capas para extraer características significativas de los datos de entrada sensorial sin procesar.