IA versus aprendizaje automático: decodificando las tecnologías que dan forma a nuestro mundo | Noticias e informes de IoT Now

Medios En nuestra vida cotidiana, se ha vuelto cada vez más difícil evitar escuchar las palabras 'Inteligencia Artificial (AI)'Y'Aprendizaje automático (ML)' ya sea en la industria o en la academia. Estas tecnologías han entrado en nuestra vida cotidiana y están transformando la mayoría de los sectores de la economía, creando nuevas esferas de conocimiento y práctica y marcando el comienzo de una nueva era en la historia de la humanidad. Sin embargo, incluso cuando estas formas de inteligencia en rápida evolución se vuelven más visibles dentro y fuera de la academia, sus definiciones imprecisas, la vaguedad sobre sus modalidades y alcance de aplicaciones impiden su comprensión total. Este artículo tiene como objetivo aclarar estas nuevas tecnologías, distinguirlas entre sí y esbozar sus amplias implicaciones.

1. AI/ML en el mundo de IoT

Inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y el Internet de los objetos (IO) están intrincadamente vinculados y juntos representan una poderosa tríada, que marca el comienzo de una nueva ola de innovación. El trío está permitiendo una nueva generación de productos y máquinas autónomas inteligentes, autoajustables y autooptimizadas, que a su vez están revolucionando y transformando todos los sectores, desde la manufactura hasta la atención médica. El vínculo entre la IA, el ML y el IoT es natural:

• Inteligencia basada en datos:

Los generadores de estos datos son sensores y dispositivos inteligentes integrados en objetos cotidianos, en contextos tan diversos como las redes de tráfico o los electrodomésticos de cocina. Es el poder y la destreza de la IA y el aprendizaje automático los que proporcionan la inteligencia computacional para procesar, transformar y analizar los datos y convertirlos en información procesable. IoT forma la capa de captura de datos, mientras que AI y ML representan el motor de análisis que constituye el cerebro computacional.

En la industria, los dispositivos IoT Seguimiento de sensores de equipos y maquinaria.. Los algoritmos de ML pueden identificar vínculos entre sus datos actuales y los datos históricos, y luego predecir fallas de máquinas o equipos, necesidades de mantenimiento y otros problemas. Todo el proceso es continuo y el algoritmo ML puede predecir las condiciones de la máquina basándose en datos en tiempo real de los dispositivos IoT. Por ejemplo, si los niveles de aceite son bajos o ha habido una vibración excesiva, los sistemas podrían predecir una posible avería de la máquina. De esta manera, el mantenimiento predictivo puede minimizar el tiempo de inactividad y reducir los costos de materiales sin aumentar significativamente los costos de mano de obra.

• Experiencia de usuario mejorada y personalización:

Se pueden encontrar ejemplos de estas aplicaciones de consumo en dispositivos IoT que recopilan información sobre las interacciones y preferencias de los usuarios. Por ejemplo, al analizar cómo utiliza una casa inteligente, la IA podría controlar la iluminación y la temperatura en función de su comportamiento, y los algoritmos de aprendizaje automático mejorarán los esfuerzos predictivos con el tiempo si continúa usándola. Los rastreadores de actividad física también pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para personalizar las recomendaciones de salud.

• Toma de decisiones autónoma:

Utilizando IA y ML, los dispositivos de IoT pueden comenzar a tomar decisiones autónomas basadas en datos en tiempo real. Los vehículos autónomos (un ecosistema de dispositivos IoT), por ejemplo, utilizan el aprendizaje automático para comprender los datos de los sensores y decidir qué acciones de conducción tomar en cada momento en la carretera. En nuestros hogares y oficinas, las redes de energía utilizan IA para equilibrar las cargas de la red y optimizar de manera inteligente la distribución de energía basándose en datos de IoT proporcionados en tiempo real.

• Seguridad mejorada:

Seguridad y ciberataques puede infiltrarse en las redes de IoT. La IA y el aprendizaje automático pueden funcionar como un radar de seguridad y detectar anomalías en el estado de las redes de IoT o en los datos generados por los dispositivos de IoT para saber si se está produciendo o está a punto de ocurrir un ataque. Por lo tanto, la seguridad impulsada por la IA puede hacer que la IoT sea más segura: estos sistemas siempre pueden aprender de los datos provenientes de las redes y actualizar las medidas a adoptar.

• Eficiencia operacional:

En los negocios y la fabricación, el IoT introduce muchas variables y parámetros que se analizan mediante algoritmos de aprendizaje automático para optimizar las operaciones reduciendo la cantidad de residuos y mejorando la eficiencia. La IA al mismo tiempo puede utilizarse para automatizar procesos de toma de decisiones más complejos, y de esta forma optimizar, en tiempo real, los parámetros de operación.

En resumen, la IA y el aprendizaje automático son indispensables para la IoT, y un sistema inteligente integrará los tres como un ecosistema inteligente de aprendizaje, adaptación y decisión: un impulsor de la IoT y un acelerador de futuras innovaciones, ayudado a su vez por una regulación inteligente.

2. Decodificación de la IA y el aprendizaje automático: una descripción comparativa

Inteligencia Artificial (AI)

La inteligencia artificial es un campo (o incluso podríamos decir una disciplina) de la informática que tiene como objetivo crear sistemas capaces de realizar tareas que comúnmente se considera que requieren inteligencia humana. Algunas de sus características esenciales giran en torno al uso de conceptos como inteligencia y aprendizaje, mediante los cuales se correlaciona la capacidad de realización de tareas de la IA con la facultad cognitiva del ser humano. Ejemplos de tales tareas incluyen la comprensión del lenguaje natural, que podría estar en consonancia con la capacidad humana de hablar; el reconocimiento de patrones – estrechamente relacionado con la facultad humana de percepción; y la capacidad inherentemente comparable para resolver problemas complejos que implican dificultades imprevisibles y una vaguedad e incertidumbre inexorables en cuanto a sus soluciones, como acertijos extraídos del mundo real para el ser humano intelectualmente curioso. Es una opinión generalizada que, si bien los chatbots están más orientados a objetivos, las IA implican la capacidad de las computadoras para realizar cualquiera de las tareas antes mencionadas de una manera que nos haría decir que la computadora es "inteligente". Esto es lo que a veces se llama "mimetismo intelectual" o "mimesis" de la inteligencia humana; en resumen, aprender de la experiencia y "actuar inteligentemente".

Aprendizaje automático (ML)

El aprendizaje automático se refiere a un área particularmente activa de la inteligencia artificial (IA) que intenta codificar la capacidad de las computadoras para aprender, tomar decisiones o hacer predicciones basadas en datos, evitando la necesidad de intervención u orientación humana. Los algoritmos se entrenan con conjuntos de datos recopilados previamente hasta que comprenden los patrones subyacentes de esos datos, toman decisiones informadas basadas en lo que han aprendido y son capaces de seguir mejorando progresivamente su capacidad predictiva de forma autónoma en el futuro. El objetivo de ML es desarrollar programas que sean capaces de explotar datos para ser mejores y más adaptables en el aprendizaje por sí solos, sin intervención, tarea por tarea.

Diferencias Notables:

La IA sirve para construir una computadora inteligente que resuelva los problemas de manera análoga a como lo hace un humano, mientras que el ML permite que un robot aprenda de los datos para elaborar un pronóstico preciso.

Funcionalidad: la máquina utiliza un libro de reglas escrito previamente (a menudo el sistema flexiona y "modifica" las reglas en función de los resultados) versus el sistema ML sigue una nube de patrones de entradas esperadas que conducen a una respuesta.

3. Qué aportan: capacidades y aplicaciones

Contribuciones de la IA:

La inteligencia artificial es bastante buena para automatizar tareas rutinarias; ya sean trabajos sencillos como el ingreso de datos o los procesos ocultos que alimentan esas decisiones, maximiza la eficiencia y la productividad.

• Servicios cognitivos:

Gracias a los servicios cognitivos (para la comprensión del lenguaje, el habla y la visión), la computadora está equipada con una gama más amplia de interacción con los humanos.

• Toma de decisiones:

Los sistemas de inteligencia artificial pueden llegar a conclusiones significativas sobre el presente comparando y contrastando datos pasados ​​y presentes, haciendo conexiones informadas y síntesis de grandes cantidades de información.

Contribuciones de ML:

• Análisis predictivo:

Los modelos de aprendizaje automático son excelentes para predecir y pronosticar tendencias y comportamientos a partir de datos pasados, y aquí es donde se pueden aplicar, como en los sectores financiero, médico y de marketing.

• Reconocimiento de patrones:

Una de las aplicaciones de aprendizaje automático de mayor éxito es aprender a reconocer patrones ocultos en los datos, como actividades anómalas en ciberseguridad o signos reveladores de enfermedades en medicina de diagnóstico.

• Individualización:

El aprendizaje automático produce experiencias de usuario personalizadas dependiendo de cómo un usuario individual ha interactuado con el servicio en el pasado y podría usarse para mejorar los servicios de comercio electrónico, entretenimiento y mucho más.

4. La relación sinérgica: cómo la IA y el ML se complementan

Esa relación también se apoya mutuamente: la ciencia de uno se retroalimenta para mejorar e informar a la otra ciencia naciente, y los sistemas resultantes se vuelven más capaces y cognitivamente poderosos con el tiempo. La IA es el organizador.: el campo de la inteligencia artificial define los objetivos generales y las arquitecturas para construir máquinas que, en principio, pueden exhibir aspectos de la inteligencia humana. ML es el conjunto de herramientas: el campo del aprendizaje automático proporciona los métodos y técnicas que permiten a estas máquinas aprender cosas a partir de datos, mejorar con la práctica y tomar decisiones.

• Capacidades de aprendizaje mejoradas: Por lo tanto, es crucial sintonizarnos con las "vibraciones" de la humanidad en el mundo real. Los sistemas de IA están destinados a basarse en la inteligencia humana y el aprendizaje automático permite que las máquinas aprendan de la experiencia, tal como lo hacen los humanos. Si el aprendizaje estadístico une a las máquinas y a los humanos, entonces el ML tiene algunas promesas: los sistemas basados ​​en datos deben aprender a "recalibrarse" (como lo hacen los humanos) cuando se enfrentan a nuevos ejemplos de comportamiento "humano" (por ejemplo, conducir, interactuar con otros). humanos, etc.).

• Toma de decisiones basada en datos: Ser "inteligente" en IA significa "ser un buen tomador de decisiones". ML es (probablemente) una hipótesis nula sobre la mejor manera de hacer que la IA sea más rápida en la toma de decisiones, brindándole las herramientas para analizar una gran cantidad de datos sobre lo que sea que los objetos de la IA estén haciendo en cada momento, descubrir cuáles son los patrones en esos datos y luego (hace una predicción) utiliza el análisis y el reconocimiento de patrones para tomar la siguiente decisión.

• Poder predictivo y personalización: En muchos otros sentidos, el aprendizaje automático es una herramienta eficaz para hacer posible aquello para lo que las IA están diseñadas para lograr para los usuarios: experiencia personalizada y predicción de resultados. El aprendizaje automático es excelente para brindar una experiencia personalizada a un usuario de un sitio web de comercio electrónico, un servicio de transmisión de video o una plataforma de servicio al cliente porque toma puntos de datos sobre lo que el usuario ha hecho en el pasado y predice lo que ese usuario hará eventualmente. .

• Mejora autónoma: Un aspecto fundamental del concepto de IA es la capacidad de diseñar un sistema autónomo. ML va un paso más allá, ya que los sistemas no sólo se diseñan para funcionar de forma autónoma, sino para optimizar el rendimiento de forma autónoma (por ejemplo, aprendiendo de los datos obtenidos después del inicio). En el caso de un sistema como un coche autónomo que necesita "aprender" a lidiar con un entorno desconocido, ese circuito de mejora es esencial. Complejo.

• La resolución de problemas: Aupite AI busca abordar lo intratable en el espacio computacional antes mencionado de los problemas del mundo real, donde todas las soluciones prácticas parecen irremediablemente complicadas y los caminos obvios y fáciles encallan. ML agrava la complejidad al ofrecer un paradigma basado en la combinación de múltiples modalidades (por ejemplo, conjuntos de algoritmos como redes neuronales) para igualar la complejidad del mundo real y aprovechar la alta complejidad, datos en gran medida no estructurados, en su mayoría disponibles en el mundo real.

Si se juntan ambos, se obtiene un ecosistema tecnológico que se acelera exponencialmente, en el que la capacidad del aprendizaje automático para construir modelos "inductivos" y aprender a aprender mediante el desarrollo iterativo a partir de datos puede aliarse con la agenda aún más ambiciosa de la IA, de modelar la inteligencia humana para crear sistemas "generativos" cada vez más generalistas que puedan dominar una amplia variedad de tareas complejas, superar los límites de la innovación y potenciar industrias enteras.

5. Desafíos y consideraciones éticas

Con prácticamente todas las tecnologías de IA y aprendizaje automático (ML) de rápido avance y potencialmente disruptivas, rápidamente descubrimos que las preocupaciones sobre cómo la tecnología podría cambiar el mundo evolucionan casi tan rápidamente como las propias tecnologías emergentes y de rápido avance. Es un problema sin precedentes: debido a que los sistemas de IA y ML necesitan un volumen de datos para funcionar de manera efectiva, generamos preocupaciones sobre la seguridad y privacidad de los datos. Las preocupaciones éticas más amplias incluyen cuestiones de sesgo y equidad en el diseño de la IA (es decir, los algoritmos pueden producir resultados sesgados porque han sido entrenados anteriormente con datos sesgados) y que los procesos de decisión intencionales implementados por algoritmos son más interpretables y abiertos que los humanos. – especialmente en escenarios educativos, médicos y de justicia penal, donde la transparencia puede ser tan importante como la decisión misma. Se eliminarán puestos de trabajo en el proceso de automatización, una situación que requerirá una muy necesaria gestión de la fuerza laboral y estrategias de reentrenamiento de los empleados, etc. De hecho, esto se puede parafrasear así: LAS GRANDES PREOCUPACIONES:

A la vanguardia de este trabajo se encuentran los crecientes llamados a enunciar principios e imponer estándares para el diseño y la implementación de tecnologías de IA y ML. Esto requerirá una asociación a gran escala entre empresas, formuladores de políticas y otras partes interesadas para garantizar que las tecnologías de IA y ML se desarrollen e implementen de forma segura, justa, transparente y para el bien público.

6. Las perspectivas de futuro: infinitas posibilidades

Una vez más, en la cúspide de la próxima revolución tecnológica (en IA y aprendizaje automático), se aplica lo mismo: la medicina se transformará a medida que a los pacientes se les prescriban tratamientos basados ​​en escaneos tomográficos de su ADN; Nuestros mundos de vida urbanos se remodelarán en ciudades de aprendizaje automático impulsadas por IA implementadas en toda nuestra infraestructura.

En conjunto, la IA y el aprendizaje automático están permitiendo un futuro, cada vez más transparente e invisible, en el que la tecnología sustenta gran parte de nuestra realidad. Saber qué los separa, qué pueden lograr y dónde seguirán chocando contra muros es algo que tanto las organizaciones como los responsables políticos y la población en general harán bien en comprender en los próximos años. Mientras estas tecnologías sigan evolucionando, surgirán mundos completamente nuevos, otros desaparecerán y el mundo que nos rodea seguirá cambiando a través de ojos que aún no pueden empezar a ver. La revolución de la IA apenas comienza. Las posibilidades son tan ilimitadas como nuestra imaginación lo permita.

Artículo de Magda Dąbrowska, redactora técnica de WeKnow Media

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• Fuente: https://www.iot-now.com/2024/02/02/142229-ai-vs-ml-decoding-the-technologies-shaping-our-world/