La Intelicencia Artificial (IA) comenzó como un subcampo de la informática con el enfoque en resolver tareas que los humanos pueden pero que las computadoras no pueden hacer (por ejemplo, el reconocimiento de imágenes). La IA se puede abordar de muchas maneras, por ejemplo, escribiendo un programa informático que implemente un conjunto de reglas diseñadas por expertos en dominios. Ahora, las reglas de elaboración manual pueden ser muy labrorosas y llevar mucho tiempo.
El campo del aprendizaje automático, originalmente, podemos considerarlo como un subcampo de IA, estaba relacionado con el desarrollo de algoritmos para que las computadoras puedan aprender automáticamente modelos (predictivos) de los datos.
Por ejemplo, supongamos que queremos desarrollar un programa que pueda reconocer dígitos escritos a mano a partir de imágenes. Una sería mirar todas estas imágenes y crear un conjunto de reglas (anidadas) if-this-than-that para decir qué imagen se muestra en una imagen en particular (por ejemplo, mirando las ubicaciones relativas de píxeles). Otro enfoque sería utilizar un algoritmo de aprendizaje automático, que puede ajustarse a un modelo predictivo basado en miles de muestras de imágenes etiquetadas que podemos haber recopilado en una base de datos. Ahora, también hay aprendizaje profundo, que a su vez es un subcampo del aprendizaje automático, que se refiere a un subconjunto particular de modelos que son particularmente buenos en ciertas tareas, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.
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O, en resumen, el aprendizaje automático (y el aprendizaje profundo) definitivamente ayuda a desarrollar la “IA”, sin embargo, la IA no necesariamente tiene que desarrollarse usando el aprendizaje automático, aunque el aprendizaje automático hace que la “IA” sea mucho más conveniente;).
tldr; para resumir mi respuesta visualmente:
