¿Cuál es la diferencia entre inteligencia artificial y algoritmos?

Esto es como preguntar “cuál es la diferencia entre un cerebro consciente y el ADN”.

Un cerebro consciente no puede existir sin el ADN que crea el organismo para que ese cerebro se vuelva consciente.

Lo mismo puede decirse de la inteligencia artificial. La IA no puede existir sin los algoritmos que componen los modelos que usamos para crear esa ‘inteligencia’.

El objetivo principal de cualquier IA es clasificar y agrupar datos, y luego tomar una decisión sobre esos datos. Tenemos cientos de algoritmos diferentes para elegir para completar estas tareas. Regresión de mínimos cuadrados, regresión lineal, clasificadores Naive Bayes, regresión logística, máquinas de vectores de soporte y muchos algoritmos de agrupación diferentes (K significa, espectral, DBSCAN, Meanshift, etc.). Luego están todos los algoritmos de red neuronal también.

Como nosotros, los humanos, unimos todos estos diversos modelos / algoritmos, es lo que al final crea la IA resultante.

Entonces, los algoritmos son instrucciones / ADN, y AI es la integración de conjuntos de instrucciones, en una “cosa” coherente (AI / cerebro) que generalmente es mayor que sus partes

Los algoritmos son solo una palabra más larga para “código”, las instrucciones que un programador escribe y compila para producir un módulo ejecutable, también conocido como programa. La IA estaría compuesta de muchos módulos ejecutables bajo el control de algún programa maestro que los llamaría a jugar según sea necesario. La IA haría lo que fuera para lo que fue diseñada, lo que podemos suponer es la colección de módulos ejecutables que tiene disponibles.

En versiones muy sofisticadas de IA, la IA resolvería problemas, independientemente de lo que fue diseñada para resolver. Puede tener alguna interfaz humana o no. No existe una IA universal que reemplace a los humanos inteligentes educados. Se podría decir que realmente tenemos inteligencia autista de AA.

Todas son formas diferentes de detectar y describir patrones que parecen relevantes y útiles. Hay muchos tipos diferentes de problemas que las personas quieren resolver. Con el tiempo, se han inventado muchos tipos diferentes de estrategias de solución. Todos los diferentes algoritmos de IA utilizan diferentes técnicas para tratar de descubrir algo útil a partir de algún tipo de datos de entrada. Debido a que los tipos de datos y los posibles patrones para encontrar son muy variados, tenemos muchos tipos diferentes de algoritmos de IA que se pueden probar. Tal vez esté familiarizado con graficar una muestra de puntos de datos bidimensionales y luego tratar de ajustarlos a una línea. Este algoritmo llamado regresión lineal es un algoritmo de IA simple y funciona bien en muchos casos, pero no es el mejor para cada problema. Algoritmos más avanzados y potentes son máquinas de vectores de soporte o redes neuronales . Todavía no existe un algoritmo práctico general de inteligencia artificial, por lo que intentamos aprender sobre algunos de los mejores algoritmos de inteligencia artificial y tratar de descubrir cuáles funcionan mejor en diferentes tipos de situaciones o dominios problemáticos. Afortunadamente, los mejores algoritmos se están volviendo gradualmente más genéricos a lo largo de los años y, por lo tanto, pueden resolver una variedad cada vez más amplia de problemas.

Creo que la inteligencia artificial o no implica FLEXIBILIDAD. Los algoritmos son, por definición, poco flexibles pero excelentes en tareas repetibles mundanas. Por supuesto, uno podría construir un algoritmo suficientemente general que opera en objetos abstractos en algún hiperespacio. ¿Podríamos considerar el algoritmo resultante de inteligencia artificial?

Los algoritmos son generalmente lo que un buen grado ai entrena y aprende de