¿Hay alguna conexión entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?

Explicar la definición de IA es complicado porque el concepto de inteligencia es discutible. Algunos dicen que un agente es inteligente si su desempeño en una tarea determinada es indistinguible del de un ser humano, algunos dicen que un agente que parece seguir una lógica razonable para resolver una tarea es inteligente.

Tomemos el camino seguro y asumamos que AI estudia cómo resolver problemas para los cuales no podemos usar fácilmente la programación regular , ya sea porque no podemos definir reglas claras para el comportamiento óptimo o porque la máquina debe ser robusta para situaciones impredecibles.

Dicho esto, los investigadores han estado trabajando en este problema durante mucho tiempo, y las comunidades de investigadores crearon varias subáreas que estudian cómo resolver partes de este problema, o que se especializan en una sola categoría de soluciones. Machine Learning (ML) es una de las varias subáreas de IA (¿Cuáles son los subcampos de AI?)

ML se utiliza para problemas en los que ni siquiera un experto puede explicar reglas o definir un modelo para decidir cómo y / o cuándo tomar una acción, y por lo tanto la máquina tiene que aprender la tarea analizando datos .

ML se divide aproximadamente en tres áreas principales:

  1. Aprendizaje supervisado
  2. Aprendizaje sin supervisión
  3. Aprendizaje reforzado

Todas esas áreas tienen sus particularidades, pero todas se centran en cómo aprender a través de los datos.

Conclusión

Machine Learning es un subcampo de IA , donde los agentes deben aprender cómo resolver un problema o cómo mejorar su rendimiento mediante el análisis de datos.

No hay definiciones que separen estos dos conceptos. Pero, según tengo entendido, ambos usan redes neuronales (la red neuronal son procesadores interconectados dispuestos con una capa de entrada, varias capas de procesamiento y una capa de salida).
La diferencia está probablemente en el número de procesadores utilizados y la sofisticación en las capas de procesamiento.

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial son dos grandes palabras que están creando un gran revuelo en este momento.
AI es el concepto de máquinas capaces de resolver tareas de una manera más inteligente, ya que ML es la aplicación de una idea basada en AI o se podría decir que es un ENFOQUE para lograr IA.

Inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial es el concepto más amplio de máquinas capaces de realizar tareas de una manera que consideraríamos “inteligente”.

Aprendizaje automático

Machine Learning es una aplicación actual de IA basada en la idea de que realmente deberíamos ser capaces de dar acceso a las máquinas a los datos y dejar que aprendan por sí mismos.

Ambas son palabras de moda casi sin sentido.