La Inteligencia Artificial (IA) hace referencia a la simulación de la inteligencia humana en máquinas programadas, imitando así nuestro pensar y acciones.
La Inteligencia Artificial tiene como objetivos el aprendizaje, el razonamiento y la percepción. Sin embargo, con el pasar del tiempo, la IA se ha complejizado utilizando un enfoque interdisciplinario para “nutrir” a las máquinas, este está basado en matemáticas, ciencias de la computación, lingüística y psicología.
De ahí surge el machine learning y el deep learning, términos que hacen referencia a las dos formas más conocidas en las que una computadora puede generar su propio patrón de pensamiento.
La ciencia divide a la Inteligencia Artificial en dos grandes categorías:
Inteligencia Artificial Débil: Este tipo de IA incorpora un sistema diseñado para llevar a cabo un trabajo en particular, estos sistemas incluyen videojuegos como Alexa o Siri.
Inteligencia Artificial Fuerte: Este tipo de IA desarrolla las actividades consideradas como humanas. Por ello, suelen ser sistemas más complejos y sofisticados debido a que están programados para manejar situaciones en las que se les puede requerir que resuelvan problemas sin necesidad de que una persona intervenga. Este tipo de sistemas se encuentran en aplicaciones como automóviles sin conductor, en quirófanos de hospitales, robots, etc. En esta clasificación intervienen el machine learning y el deep learning.
Pero, ¿Cuál es la diferencia entre estos dos últimos términos? El Machine Learning hace referencia a la programación de ramificaciones de algoritmos para que puedan concatenarlas y cumplir acciones. Mientras que el Deep Learning busca que las máquinas puedan llevar a cabo sus propias relaciones de aprendizaje a través de redes neuronales tratando de imitar el razonamiento humano.
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