En l'àmbit de la innovació tecnològica, dos termes sovint es barregen i de vegades fins i tot s'utilitzen indistintament: aprenentatge automàtic (ML) i intel·ligència artificial (IA). Si bé aquests conceptes estan, sens dubte, relacionats i interconnectats, representen diferents facetes dins del panorama més ampli de la tecnologia i la informàtica.
Definint l'aprenentatge automàtic
L'aprenentatge automàtic, en el seu nucli, és un subconjunt de la intel·ligència artificial. Implica sistemes i algorismes que permeten als ordinadors aprendre de les dades i millorar el seu rendiment en tasques específiques sense programació explícita. En essència, els algorismes de ML utilitzen patrons i mètodes estadístics per permetre que les màquines millorin progressivament les seves capacitats.
Hi ha tres tipus principals d'aprenentatge automàtic:
-
Aprenentatge supervisat: Això implica entrenar un model sobre dades etiquetades, on l'algoritme aprèn dels parells d'entrada-sortida i prediu els resultats quan se'ls dóna una entrada nova.
-
Aprenentatge no supervisat: en aquest escenari, el model treballa amb dades sense etiqueta, intentant trobar patrons o estructures dins del conjunt de dades sense una guia específica sobre la sortida.
-
Aprenentatge de reforç: Aquest tipus implica l'aprenentatge d'algoritmes per assaig i error mitjançant la interacció amb un entorn. El sistema rep feedback en forma de recompenses o penalitzacions en funció de les seves accions.
Comprendre la intel·ligència artificial
La intel·ligència artificial, d'altra banda, representa un concepte més ampli que inclou màquines o sistemes que poden realitzar tasques que normalment requereixen intel·ligència humana. La IA té com a objectiu simular processos d'intel·ligència humana com l'aprenentatge, el raonament, la resolució de problemes, la percepció i la comprensió del llenguatge.
La IA engloba diverses tecnologies, inclòs l'aprenentatge automàtic, però s'estén més enllà d'elles. La IA implica, per exemple, sistemes experts, que són sistemes basats en regles que emulen la capacitat de presa de decisions d'un expert humà en un domini específic.
Diferències clau
Tot i que l'aprenentatge automàtic és un component crucial de la IA, la distinció rau en el seu abast i aplicació:
-
Àmbit: L'aprenentatge automàtic és un subconjunt de la IA, centrat específicament en permetre que les màquines aprenguin de les dades. La IA, d'altra banda, abasta una gamma més àmplia de tecnologies i metodologies més enllà de l'aprenentatge de les dades.
-
Aplicació: els algorismes d'aprenentatge automàtic s'apliquen a una àmplia gamma de tasques, des del reconeixement d'imatges fins al processament del llenguatge natural i sistemes de recomanació. La IA, però, engloba aquestes aplicacions juntament amb sistemes experts, robòtica i altres àrees que simulen la intel·ligència humana.
