DIFERENCIA ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL - MACHINE LEARNING - DEEP LEARNING
Summary
TLDREl script del video ofrece una introducción a la inteligencia artificial, machine learning y deep learning, explicando cómo estos conceptos se relacionan y su evolución. Se mencionan las características humanas que la IA intenta replicar, como la comunicación, toma de decisiones, aprendizaje continuo y memoria. El video también ilustra cómo la IA, con el uso de estos algoritmos, puede realizar tareas creativas y complejas, como la recomendación de libros o la operación de robots. Además, se destaca la importancia de la interdisciplinariedad en el desarrollo de la IA, donde la robótica, física y matemática juegan roles cruciales.
Takeaways
- 🧠 La inteligencia artificial (IA), machine learning (ML) y deep learning (DL) son términos que se utilizan con frecuencia, pero cada uno tiene un significado y tecnología distinta.
- 🤖 El objetivo de estos conceptos es imitar al ser humano y realizar actividades que normalmente hacemos nosotros, como comunicarnos, tomar decisiones y aprender de la experiencia.
- 📚 La IA es un término genérico que abarca la capacidad de las máquinas para interactuar con el mundo de manera similar a la humana, incluyendo tareas creativas, planificación y reconocimiento de objetos y sonidos.
- 📈 El ML es un subconjunto de la IA que permite a las máquinas aprender a través de la experiencia y el análisis de grandes cantidades de datos, en lugar de ser programadas para realizar una tarea específica.
- 🧠 DL es un subconjunto del ML que utiliza redes neuronales profundas, inspiradas en la conectividad del cerebro humano, para clasificar datos y encontrar correlaciones sin intervención humana.
- 🔍 Un ejemplo de IA es el asistente Siri de iPhone, que procesa lenguaje natural, busca información y responde a preguntas en tiempo real.
- 📷 Un ejemplo de DL es la capacidad de un algoritmo para identificar y colorear una foto en blanco y negro, determinando qué colores se benefician más.
- 🔗 La IA es la unión de técnicas como el ML y DL, junto con otras disciplinas como la robótica, física y diseño industrial, para lograr un objetivo específico.
- 🚗 Los vehículos autónomos son un ejemplo de cómo se combinan algoritmos de ML y DL con mecánica, robótica, física y matemáticas para lograr una función compleja.
- 🔑 La IA no se puede reducir solo a ML y DL; es un conjunto de disciplinas que trabajan juntas para imitar a los humanos.
- 🔍 La tecnología de minado de texto es una forma en que se utiliza el ML para analizar y clasificar texto, como en el ejemplo de la recomendación de libros por género y año.
Q & A
¿Qué es la inteligencia artificial según el guion del vídeo?
-La inteligencia artificial es un término amplio que describe las diferentes formas en que una máquina interactúa con el mundo que la rodea, tratando de hacer que las computadoras piensen de la manera en que los humanos piensan y ser capaces de simular los tipos de cosas que los humanos hacen, con el objetivo de resolver problemas de una manera mejor y más rápida que los humanos.
¿Cuál es la diferencia entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning según el vídeo?
-La inteligencia artificial es un concepto más amplio que abarca la capacidad de las máquinas para imitar a los humanos en diversas tareas. El machine learning es un subconjunto de la inteligencia artificial que se basa en que las máquinas aprendan a través de la experiencia y el análisis de datos en lugar de ser programadas para realizar una tarea específica. El deep learning es un subconjunto del machine learning que utiliza redes neuronales profundas para modelar abstracciones de alto nivel en datos, permitiendo a las máquinas aprender y predecir comportamientos complejos.
¿Cómo se relacionan las características humanas con la inteligencia artificial según el vídeo?
-Las características humanas que la inteligencia artificial busca replicar incluyen la comunicación, la toma de decisiones basada en experiencias y aprendizaje continuo. Estas características son fundamentales para que la inteligencia artificial interactúe de manera natural con los humanos y realice tareas de manera similar a cómo lo haría un ser humano.
¿Qué es un ejemplo de inteligencia artificial mencionado en el vídeo?
-Un ejemplo de inteligencia artificial mencionado en el vídeo es el asistente Siri en los teléfonos iPhone, que puede responder a preguntas en lenguaje natural y realizar tareas como proporcionar información sobre el clima en una ciudad específica.
¿Cómo funciona el machine learning según el vídeo?
-El machine learning funciona dándole a las máquinas acceso a una gran cantidad de datos de muestra y codificándolos para que encuentren patrones o aprendan a actuar en una tarea por sí mismos, sin requerir que una persona programe instrucciones específicas en el software de la máquina.
¿Qué es deep learning y cómo se relaciona con el machine learning?
-Deep learning es un subconjunto del machine learning que utiliza redes neuronales profundas diseñadas para funcionar de manera similar a la conectividad del cerebro humano. Estas redes imitan la forma en que el cerebro humano clasifica la información y encuentra correlaciones entre conjuntos de datos, aprendiendo y mejorando sin intervención humana.
¿Por qué es necesario un gran volumen de datos para el deep learning según el vídeo?
-El deep learning requiere un gran volumen de datos porque más datos tiene la máquina a su disposición, más precisas serán sus predicciones. Esto permite a la máquina aprender y generalizar patrones de manera más efectiva.
¿Cómo se puede aplicar la inteligencia artificial en la recomendación de libros según el vídeo?
-La inteligencia artificial se puede aplicar en la recomendación de libros digitalizando textos, identificando géneros y años mediante algoritmos de machine learning, y luego utilizando deep learning para procesar imágenes de libros y extraer información textual.
¿Qué otras ramas además de la inteligencia artificial son necesarias para que un robot funcione correctamente según el vídeo?
-Además de la inteligencia artificial, para que un robot funcione correctamente se necesitan ramas como la robótica, la física, la mecánica, el diseño industrial y la programación, entre otras, para que todas estas disciplinas trabajen en conjunto y permitan al robot actuar de manera similar a un humano.
¿Por qué la inteligencia artificial no puede enfocarse solamente en machine learning y deep learning según el vídeo?
-La inteligencia artificial no puede enfocarse solamente en machine learning y deep learning porque, aunque estos son componentes fundamentales, deben complementarse con otras disciplinas para lograr un objetivo específico. La inteligencia artificial es un conjunto de disciplinas que trabajan entre sí, cada una aportando su conocimiento y tecnología para crear sistemas que imitan o mejoren las capacidades humanas.
Outlines
🧠 Introducción a la Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning
El primer párrafo introduce los conceptos básicos de la inteligencia artificial, machine learning y deep learning, destacando que a menudo se usan indistintamente sin una comprensión clara de sus significados. El objetivo es explicar estas tecnologías y su capacidad para imitar o realizar actividades humanas. Se mencionan las características humanas que la inteligencia artificial busca replicar, como la comunicación, la toma de decisiones, el aprendizaje continuo y la memoria. La inteligencia artificial es descrita como un término genérico que abarca una amplia gama de áreas, mientras que el machine learning es un subconjunto que se enfoca en el aprendizaje automático a través de patrones en datos. Finalmente, el deep learning es presentado como una evolución del machine learning que utiliza redes neuronales para emular el cerebro humano y mejorar la precisión de las predicciones.
📚 Ejemplos y Avances en Machine Learning y Deep Learning
El segundo párrafo profundiza en el concepto de machine learning, presentando un ejemplo de cómo un algoritmo puede identificar el sonido de un animal a partir de una imagen. Se discuten los enfoques algorítmicos utilizados a lo largo de los años y cómo el aprendizaje profundo ha llevado a un gran avance en esta área, gracias a la imitación de la conectividad del cerebro humano a través de redes neuronales. Se destaca que el aprendizaje profundo permite a las máquinas aplicar su conocimiento en nuevos conjuntos de datos sin intervención humana, lo que resulta en predicciones más precisas a medida que se procesan más datos. Además, se menciona un ejemplo de cómo estas tecnologías se aplican en la recomendación de libros en Amazon Kindle, donde se combinan técnicas de digitalización, análisis de texto y aprendizaje profundo para sugerir títulos específicos.
🤖 La Interdisciplinariedad de la Inteligencia Artificial y su Futuro
El tercer párrafo aborda la interdisciplinariedad de la inteligencia artificial, enfatizando que no se puede reducir a simplemente machine learning y deep learning. Se argumenta que para lograr una funcionalidad completa, como en el caso de un robot o un automóvil autónomo, se requieren disciplinas adicionales, incluyendo robótica, física, matemáticas e ingeniería. Se ilustra cómo estas áreas trabajan conjuntamente para lograr un objetivo específico, y se enfatiza la importancia de comprender que la inteligencia artificial es un conjunto de técnicas que imitan al ser humano. El video concluye con una invitación a los espectadores a dejar sus dudas en los comentarios y a suscribirse al canal para recibir más información sobre estos temas.
Mindmap
Keywords
💡Inteligencia Artificial
💡Machine Learning
💡Deep Learning
💡Aprendizaje Automático
💡Redes Neuronales
💡Procesamiento del Lenguaje Natural
💡Asistente Virtual
💡Robótica
💡Automóviles Autónomos
💡Minedero de Texto
Highlights
Introducción a los conceptos de inteligencia artificial, machine learning y deep learning, y su importancia en la tecnología actual.
Diferenciación entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Características fundamentales del ser humano que la inteligencia artificial busca replicar: comunicación, toma de decisiones, aprendizaje y memoria.
Inteligencia artificial como un término genérico que abarca áreas más allá de la programación tradicional.
Machine learning como un subconjunto de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos.
Deep learning como una evolución del machine learning que utiliza redes neuronales para emular el cerebro humano.
Ejemplo de cómo funciona un asistente virtual, como Siri o Alexa, utilizando tecnologías de inteligencia artificial.
Proceso detallado de cómo un asistente virtual procesa una solicitud y proporciona una respuesta.
Importancia de la digitalización en el contexto de la inteligencia artificial y machine learning.
Uso de algoritmos de machine learning para el análisis de texto y la identificación de género y año de publicación de libros.
Deep learning en la identificación de letras y palabras en la digitalización de libros.
Integración de machine learning y deep learning en la recomendación de libros por parte de sistemas como Amazon Kindle.
Robots como un ejemplo de cómo se conjugan diferentes áreas de la inteligencia artificial para lograr un propósito.
Necesidad de disciplinas adicionales, como robótica y física, para el desarrollo completo de un robot.
Aplicación de la inteligencia artificial en automóviles autónomos, involucrando múltiples algoritmos y disciplinas.
Inteligencia artificial como un conjunto de disciplinas que trabajan conjuntamente para alcanzar objetivos específicos.
Invitación a suscribirse al canal para recibir más información sobre inteligencia artificial y relacionados.
Transcripts
hola a todos y bienvenidos a un nuevo
vídeo en el canal hoy les voy a hablar
sobre inteligencia artificial machine
learning y deep learning inteligencia
artificial
imagine learning o aprendizaje
automático a menudo se usa
indistintamente sin conocer exactamente
a qué se refiere pero ahora se ha
agregado un nuevo término que cada vez
escuchamos más y más y steve learning o
aprendizaje profundo estas son palabras
de moda que casi todos los días
escuchamos pero cuál es el significado
real de cada uno de ellos cuál es la
tecnología detrás de esto cómo se hacen
estas funciones inteligentes de estos
precisamente te voy a hablar hoy el
propósito de estos tres conceptos es el
de imitar al ser humano o en todo caso
hacer actividades que nosotros
normalmente hacemos por ello lo primero
que les voy a indicar es algunas de las
características que nosotros tenemos
para así continuar con este vídeo
primeramente nosotros nos comunicamos
con facilidad con otras personas esta
comunicación puede ser tanto verbal como
de manera escrita también tomamos
decisiones tomando en cuenta las
experiencias que hemos vivido así como
con la información que hemos recolectado
a lo largo
los sanos y obviamente cada día
aprendemos nuevas cosas hacia los
errores cometidos y las experiencias
vividas y por último recordamos gran
parte de lo que hemos vivido en nuestras
vidas
cada uno de estos son las
características fundamentales que se
deseas replicar con la inteligencia
artificial por esa razón debemos
comenzar a entender que la manera más
fácil de pensar en su relación es
visualizando las como el círculos la
inteligencia artificial
la idea que vino primero la más grande y
a su vez la más compleja ya que abarca
mucho más áreas que en conjunto forma
este concepto seguidamente tenemos
machine learning o como en ocasiones se
le conoce como aprendizaje automático la
que floreció más tarde y con la que se
ha podido acercar más a tener resultados
más satisfactorios que en otras
tecnologías y finalmente llegamos a deep
learning o aprendizaje profundo la que
está impulsando la explosión en esta
área hoy en día y la que está atrayendo
más y más personas a estudiarla y a su
vez desarrollar está ahora definamos
cada una de ellas para entenderlas mejor
y ver exactamente sus referencias y a su
vez sufren
comencemos con la inteligencia
artificial en el sentido más amplio
describe las diferentes formas en que
una máquina interactúa con el mundo que
los rodea
este es el término más usado para
intentar hacer que las computadoras
piensen de la manera en que los humanos
piensa ser capaces de simular los tipos
de cosas que los humanos hacen y en
última instancia resolver los problemas
de una manera mejor y más rápida que
nosotros la inteligencia artificial en
sí es un término bastante genérico para
resolver tareas que son fáciles para los
humanos pero difíciles para las
computadoras incluyendo todo tipo de
tareas como hacer trabajos creativos
planificar moverse a hablar reconocer
objetos y sonidos realizar transacciones
sociales o comerciales entre otros
este es el área más próxima a los
humanos con ella se puede interactuar
con nosotros utilizando nuestro mismo
lenguaje sin necesidad de utilizar
palabras claves ni nada parecido
esta es la que ha tomado más años pero
ya se está empezando a lograr de manera
exitosa un ejemplo de esto lo podemos
ver con los teléfonos iphone con el
asistente si una persona puede solicitar
de información sobre él
de un lugar específico y ella en pocos
segundos responderá con las respuestas
correctas pero como hace esto a pesar
que parece simple no lo es acá la
solución le llega al asistente
utilizando el lenguaje natural y debe
procesar recuerda que es una máquina que
solamente entiende ceros y unos por lo
que debe transformar la onda del sonido
en algo que ella entienda en este caso 0
y 1 una vez realizado esto debe buscar
la información lo puede hacer utilizando
las aplicaciones instaladas en el
celular o directamente en la web en este
caso como lo que estamos solicitando en
el clima en una ciudad busca la
información directamente en la
aplicación correspondiente para dar la
respuesta a cabo el por proceso de que
una máquina se haga entender por un
humano en lenguaje natural por lo que
esos ceros y uno se vuelven a
transformar ahora en una onda de sonido
para dar respuesta al usuario todo este
proceso se hace en segundo pero todo eso
se logra gracias a las tecnologías tan
avanzadas que tenemos hoy en día este es
sólo un pequeño ejemplo de inteligencia
artificial
inclusive exactamente así es como
funciona alexa el asistente virtual de
amazon
hacemos ahora hablar sobre machine
learning a este concepto se llegó
después que por muchos años los
investigadores probaron muchos enfoques
para crear la inteligencia artificial
por lo que llegaron a la conclusión de
que en vez de programar computadoras
para que sean inteligentes mediante
rutinas de software codificadas
manualmente para realizar una tarea en
particular se les diera a las máquinas
acceso a una gran cantidad de datos de
muestra y los codificar a para encontrar
patrones o aprender por sí mismo cómo
actuar la tarea por lo tanto machine
learning es un subconjunto de la
inteligencia artificial y el enfoque
principal es el de aprender en lugar de
sólo a programar computadores aquí una
máquina utiliza algoritmos complejos
para analizar una cantidad masiva de
datos reconocer patrones entre los datos
y hacer una predicción sin requerir que
una persona programa instrucciones
específicas en el software de la máquina
veamos un ejemplo tenemos este animal y
queremos conocer cuál es el sonido que
hace por lo que introducimos una foto
del animal a nuestro algoritmo y según
la experiencia de este lo aprendido con
la data entregada podrás
conocer a el animal y determinar
exactamente cuál es el sonido que hace
como podemos observar a que el algoritmo
da una predicción de acuerdo a lo
aprendido lo cual es el propósito
fundamental con esta tecnología machine
learning se basa en enfoques
algorítmicos que a lo largo de los años
incluyeron el aprendizaje de árboles de
decisión la programación de la lógica
regresiva el agrupamiento el aprendizaje
del refuerzo entre otros pero solo los
desarrollos en el área de las redes
neuronales que están diseñados para
funcionar clasificando la información de
la misma manera que lo hace un cerebro
humano permitieron un gran avance y
precisamente a este es lo que se conoce
como tip learning o aprendizaje profundo
hiper ning lleva la inteligencia de la
computadora aún más lejos estas redes
imitan la conectividad del cerebro
humano clasifica en conjuntos de datos y
encuentra correlaciones entre ellos con
su nuevo conocimiento adquirido sin
intervención humana la máquina puede
aplicar sus conocimientos a otros
conjuntos de datos cuantos más datos
tenga la máquina a su disposición más
precisa serán sus predicciones
esta es la tecnología que ha tenido más
auge en los últimos años
lo que ha podido conseguir utiliza los
principios de los algoritmos básicos de
machine learning en conjunto
intentando modelar abstracciones de alto
nivel en datos usando arquitecturas
compuestas esta definición puede ser
compleja pero es que con este
aprendizaje se puede hacer prácticamente
cualquier cosa la desventaja es que
requiere un número superior de datos
comparados con los otros algoritmos pero
el mayor inconveniente que tiene es que
se requiere tecnología de punta para
poder procesar los algoritmos razón por
la cual no ha sido hasta ahora que se ha
venido desarrollando este aprendizaje un
ejemplo de lo que puede hacer este
algoritmo es tomar una foto en blanco y
negro y colocarle color determinando
cada uno de los elementos que contiene
para así determinar qué color se
beneficia y cuál no y ya tienes claro
estos tres conceptos ahora podemos ver
un ejemplo en donde abarque cada uno de
ellos y puedas entenderlos mejor digamos
que eres un amante de la lectura por lo
que realizas una consulta en amazon
kinders para que te recomiende un libro
escrito en los años 80 sobre aventuras
pero como sabemos en los años 80 no era
común encontrar libros digitales
por lo que explicaremos este proceso
desde sus inicios comenzamos con todos
los libros sin importar género y año que
se encuentran en papel lo primero que
debemos hacer es digitalizar los
convertir cada una de las hojas en
digital este proceso se puede llevar a
cabo tomando una foto para después
procesar esta foto y convertirla en
palabras para finalmente sea un texto
completo finalizado todo este proceso ya
tenemos nuestros libros en digital pero
en este punto no sabemos el género del
libro ni el año porque en ningún momento
lo hemos definido por lo tanto ahora
procedemos a verificar los textos
digitalizados y de acuerdo a los
escritos se puede definir el género del
texto realizado todo este proceso ya el
algoritmo o robot de amazon kinder
puedes recomendarte un libro de los 80
sobre aventuras en todo este proceso se
utilizaron algoritmos de machine
learning y di perna serías capaz de
identificar en donde fueron utilizados
pues el algoritmo de deep learning fue
utilizado cuando procedemos a
digitalizar los libros acá tomamos las
imágenes de los libros y las analizamos
para identificar las letras
palabras y poder crear los textos todo
este proceso se refiere a deep learning
ahora el algoritmo de machine learning
lo utilizamos cuando estamos cada uno de
los textos para verificar el género a
que correspondía acá utilizamos la
tecnología de minado de texto para
cumplir con este proceso y finalmente
inteligencia artificial es el proceso
completo es la unión de cada uno de los
elementos a cada escritos para cumplir
con el propósito final que era un libro
sobre aventuras de los años 80 como
podemos observar dentro de la
inteligencia artificial podemos conjugar
algoritmos de machine learning y deep
learning y que en conjunto pueden
cumplir con un propósito ahora veamos el
ejemplo más común que vemos cuando
pensamos sobre inteligencia artificial
que es la de un robot
el robot siempre ha sido el icono de la
inteligencia artificial pero
precisamente con este ejemplo quiero
demostrarte que dentro de este término
se conjugan más ramas para llevar a cabo
un propósito final entonces para que un
robot funcione perfectamente
necesitamos deep learning que sería el
cerebro de nuestro robot como ya lo
hemos dicho estos funcionan
como las redes neuronales de nuestro
cerebro también debe funcionar la
visualización computacional que sería
una rama dentro de machine learning y
dipi learning y será la encargada de
verificar todo lo que vean nuestros
robots seguidamente debemos implementar
el procesamiento del lenguaje natural
para que pueda hablar de manera anormal
con los humanos y obviamente necesitamos
los algoritmos de machine learning para
que cada una de estas tecnologías
trabajen de manera adecuada ahora te
pregunto a ti tú crees que con esto
nuestro robot va a funcionar
correctamente pues no con todo esto es
nuestro robot aún no va a poder caminar
y actuar por completo como humano porque
para ello necesitamos del área de
robótica así como también necesitamos de
ramas como la física mecánica e
inclusive de diseño industrial cada una
de estas ramas e inclusive muchas otras
son las que completarán que nuestro
robot funcione correctamente y sea casi
igual que un humano por esta razón en mi
opinión la inteligencia artificial no
puede enfocarse solamente en machine
learning y deep learning al final es un
conjunto de disciplinas que trabajan
entre sí con el propósito de cumplir un
objetivo específico o bien
machine learning y tipper ni son
fundamentales dentro de la inteligencia
artificial pero se deben complementar
con otras disciplinas si entiendes esto
ahora piensa en los automóviles
autónomos los que van sin conductor acá
se utilizan muchos algoritmos de margin
learning y di perna pero también cuenta
con bastante mecánica robótica e
inclusive física y matemática y cada una
estas disciplinas se complementan entre
sí en resumen la inteligencia artificial
implementó en todas las técnicas
posibles que permite a las computadoras
imitar a los humanos a singh learning o
aprendizaje automático es un subconjunto
de inteligencia artificial que utilizan
métodos estadísticos para permitir que
las máquinas mejoren las experiencias y
finalmente deep learning o aprendizaje
profundo es un subconjunto de martín
learning que hace que sea factible el
cálculo de la red neuronal multicapa
espero que hayan entendido estos tres
términos en caso de que tengas alguna
duda al respecto me lo puedes dejar en
los comentarios y con gusto te
responderé lo más pronto posible si
deseas más información sobre este tema
puedes pasar por el blog el link que lo
dejó en la cajita de información también
invito a que te suscribas a este canal
en donde frecuentemente estaría subiendo
información sobre este tema
muchas gracias por verme y nos vemos en
el próximo vídeo chao
ah
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