Comparar la inteligencia artificial, el machine learning y la AI generativa

En el campo de las tecnologías de vanguardia, la inteligencia artificial (AI) se ha convertido en un término universal. Sin embargo, abarca diferentes subcampos que a veces pueden ser confusos. Al comprender sus características y aplicaciones únicas, podemos obtener una perspectiva más clara sobre el panorama en evolución de la AI.

Comencemos con la palabra del año: AI generativa.

La AI generativa es una rama avanzada de la AI que usa técnicas de machine learning para generar contenido nuevo y original, como imágenes, texto, audio y video. A diferencia del machine learning tradicional, que se centra en el mapeo de entrada a salida, los modelos generativos tienen como objetivo producir resultados novedosos y realistas basados en los patrones y en la información presente en los datos de entrenamiento. Es posible que ya haya jugado con Dall E o chatGPT 4, que son ejemplos de AI generativa.

Machine learning (ML):

El machine learning es un subconjunto de la AI que se enfoca en el desarrollo de algoritmos que les permiten a los sistemas aprender y tomar predicciones o decisiones basadas en datos. A diferencia de la AI tradicional, los algoritmos de machine learning están diseñados para aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente. Usan técnicas estadísticas para identificar patrones, extraer información y hacer predicciones informadas.

El machine learning funciona bien para resolver un problema a la vez y, luego, reanudar el proceso, mientras que la AI generativa puede aprender de sí misma y resolver problemas en secuencia.

Inteligencia artificial (AI):

La inteligencia artificial se refiere a crear máquinas inteligentes que imitan habilidades cognitivas similares a las humanas. La AI abarca una gama de técnicas, algoritmos y metodologías destinadas a permitir que las computadoras realicen tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas pueden incluir procesamiento de lenguaje natural, resolución de problemas, reconocimiento de patrones, planificación y toma de decisiones.

Nota del editor: Pensamos en recortar el siguiente párrafo porque es inexacto. La AI tradicional no es una programación basada en reglas. Sin embargo, decidimos dejarlo, con esta nota aclaratoria, como un ejemplo de cómo no siempre se puede confiar en que la GenAI proporcionará información objetiva, y cómo puede desinformar o, al parecer, incluso alucinar. Esto sirve como recordatorio de que el contenido que cree utilizando herramientas de GenAI debe seguir siendo revisado y verificado por expertos en la materia.

Las técnicas de AI se pueden clasificar en dos categorías principales: AI tradicional y machine learning. La AI tradicional emplea programación basada en reglas y conjuntos de reglas predefinidos para resolver problemas. Implica definir explícitamente las reglas y las relaciones entre las entradas y salidas. A menudo, los sistemas de AI tradicionales son frágiles y tienen dificultades para adaptarse a escenarios nuevos o complejos.

Aplicaciones y sinergias:

La AI, el machine learning y la AI generativa encuentran aplicaciones en diferentes dominios. Las técnicas de AI se emplean en el procesamiento del lenguaje natural, los asistentes virtuales, la robótica, los vehículos autónomos y los sistemas de recomendación. Los algoritmos de machine learning impulsan recomendaciones personalizadas, detección de fraudes, diagnósticos médicos y reconocimiento de voz. La AI generativa ha ganado importancia en áreas como síntesis de imagen, generación de texto, resumen y producción de video.

Si bien el machine learning es un subconjunto de la AI, la AI generativa es un subconjunto del machine learning. Los modelos generativos aprovechan el poder del machine learning para crear nuevo contenido que muestre las características aprendidas a partir de los datos de entrenamiento. La interacción entre los tres campos permite avances e innovaciones que impulsan el avance de la AI.

Conclusión

La AI, el machine learning y la AI generativa son campos distintos, pero interconectados dentro del campo de la AI. La AI abarca una amplia gama de técnicas orientadas a crear sistemas inteligentes, mientras que el machine learning se especializa en desarrollar algoritmos que aprenden de los datos para hacer predicciones o tomar decisiones, y la AI generativa aprovecha el machine learning para generar contenido original y realista.

Nota del editor: Se usó ChatGPT para crear la mayor parte de este contenido. El personal escribió o revisó algunas oraciones para brindar mayor claridad y precisión. Debido a que la AI generativa no puede generar y compartir perspectivas como las personas, esta publicación de blog no ofrece opiniones específicas de ningún miembro de nuestro equipo de liderazgo, ni existe ninguna exploración o interpretación de la importancia y aplicación de estas tecnologías en relación con escenarios reales. Sin embargo, este experimento explica de manera efectiva las diferencias entre la AI, el machine learning y la AI generativa, según lo percibe ChatGPT y según lo han verificado nuestros expertos en la materia.

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