los seres humanos son en mayoría máquinas de predicción sofisticadas.

Las tecnologías disruptivas más comentadas que están cambiando el panorama de los negocios hoy en día son Machine Learning (ML) e Artificial Intelligence (AI). Casi todos hemos escuchado o leído acerca de ellos, pero ¿sabemos realmente de qué se trata todo esto? Las empresas están tratando de aprovechar la explosión de datos digitales y el poder computacional con algoritmos avanzados para permitir interacciones colaborativas y naturales entre personas y máquinas.

Sin embargo, todavía hay mucha confusión entre el público y los medios de comunicación con respecto a lo que es ML y AI. La gente prefiere escribir Inteligencia Artificial y tecnologías de LD, y no ML y AI, y el argumento es que la primera se sincroniza bien con la mente humana. Ambos términos se usan a menudo como sinónimos y, en algunos casos, como avances paralelos y discretos.

En realidad, ML es para la IA lo que las neuronas son para el cerebro humano. Comencemos con ML. Según Roberto Iriondo, Editor del Departamento de Aprendizaje Automático de la Universidad Carnegie Mellon en Pennsylvania, ML es una rama de AI. Tal como lo inventó Tom M. Mitchell, científico informático y pionero del aprendizaje automático, "ML es el estudio de algoritmos informáticos que permiten que los programas informáticos mejoren automáticamente a través de la experiencia".

Por ejemplo, si proporciona un modelo ML con canciones que disfrute, junto con estadísticas de audio (habilidad de baile, instrumental, tempo o género), podrá automatizar y generar un sistema para sugerirle la música que disfrutará. en el futuro, de manera similar a lo que hacen Netflix, Spotify y otras compañías.

El modelo ML mirará cada una de las imágenes en el conjunto de datos y encontrará patrones comunes en imágenes que han sido etiquetadas con indicaciones comparables. AI, por otro lado, tiene un alcance excepcionalmente amplio y es un sistema en sí mismo y no solo modelos de datos independientes. En términos más simples, AI significa crear computadoras que se comportan como lo hacen los humanos. Lo que están haciendo los sistemas de inteligencia artificial hoy en día refleja una característica importante de los seres humanos que nos separa de los sistemas informáticos tradicionales: los seres humanos son máquinas de predicción. Muchos sistemas de inteligencia artificial actuales, como los seres humanos, son en su mayoría máquinas de predicción sofisticadas. La mayoría de los algoritmos ML están entrenados en conjuntos de datos estáticos para producir modelos predictivos, por lo que los algoritmos ML solo facilitan parte de la dinámica en la definición de AI. (IANS)

Machine Learning And Artificial Intelligence (AI): The Puzzle is Not Solved Yet