No ámbito da innovación tecnolóxica, dous termos adoitan mesturarse e ás veces incluso se usan indistintamente: Machine Learning (ML) e Intelixencia Artificial (AI). Aínda que estes conceptos están sen dúbida relacionados e interconectados, representan distintas facetas dentro do panorama máis amplo da tecnoloxía e da informática.
Definindo Machine Learning
A aprendizaxe automática, no seu núcleo, é un subconxunto da Intelixencia Artificial. Implica sistemas e algoritmos que permiten aos ordenadores aprender dos datos e mellorar o seu rendemento en tarefas específicas sen programación explícita. En esencia, os algoritmos de ML utilizan patróns e métodos estatísticos para permitir que as máquinas melloren progresivamente as súas capacidades.
Hai tres tipos principais de aprendizaxe automática:
-
Aprendizaxe supervisada: implica adestrar un modelo sobre datos etiquetados, onde o algoritmo aprende dos pares entrada-saída e prevé os resultados cando se reciben novas entradas.
-
Aprendizaxe non supervisada: neste escenario, o modelo traballa con datos sen etiquetas, tentando atopar patróns ou estruturas dentro do conxunto de datos sen orientación específica sobre a saída.
-
Aprendizaxe por reforzo: Este tipo implica a aprendizaxe de algoritmos por ensaio e erro mediante a interacción cun contorno. O sistema recibe comentarios en forma de recompensas ou penalizacións en función das súas accións.
Entender a Intelixencia Artificial
A intelixencia artificial, por outra banda, representa un concepto máis amplo que abarca máquinas ou sistemas que poden realizar tarefas que normalmente requiren intelixencia humana. A IA pretende simular procesos de intelixencia humana como a aprendizaxe, o razoamento, a resolución de problemas, a percepción e a comprensión da linguaxe.
A IA abarca varias tecnoloxías, incluída a aprendizaxe automática, pero vai máis aló delas. A IA implica, por exemplo, sistemas expertos, que son sistemas baseados en regras que emulan a capacidade de toma de decisións dun experto humano nun dominio específico.
Diferenzas clave
Aínda que a aprendizaxe automática é un compoñente crucial da IA, a distinción reside no seu alcance e aplicación:
-
Ámbito: A aprendizaxe automática é un subconxunto da IA, centrándose especificamente en permitir que as máquinas aprendan dos datos. A IA, por outra banda, abarca unha gama máis ampla de tecnoloxías e metodoloxías máis aló da aprendizaxe dos datos.
-
Aplicación: os algoritmos de aprendizaxe automática aplícanse a unha gran variedade de tarefas, desde o recoñecemento de imaxes ata o procesamento da linguaxe natural e os sistemas de recomendación. A IA, porén, abarca estas aplicacións xunto con sistemas expertos, robótica e outras áreas que simulan a intelixencia humana.
