La informática es un campo vasto con nuevos conceptos que surgen con frecuencia, también a un ritmo rápido. La inteligencia artificial y las redes neuronales son dos de esos conceptos en el campo de la informática. Es cierto que están relacionados entre sí de alguna manera. Sin embargo, no deben confundirse como lo mismo.
AI vs red neuronal
La diferencia entre IA y red neuronal es que la IA o inteligencia artificial es una rama completa de la informática que trabaja en el estudio y creación de máquinas inteligentes que poseen su propia inteligencia, mientras que una red neuronal se refiere a un sistema de nodos artificiales que se compone de coherencia. con cerebros reales de animales por imitar un poco su inteligencia.
La IA, en un sentido estricto, se refiere a una inteligencia que las máquinas poseen y demuestran. Lo hacen percibiendo y evaluando su entorno. Además, toman acciones basadas en estas inferencias de una manera que maximiza las posibilidades de lograr un determinado objetivo. Este concepto tiene sus raíces en gran parte en las redes neuronales artificiales.
Una red neuronal se refiere a un sistema de red completo que se compone de nodos o neuronas artificiales. Imita la forma en que funcionan las neuronas en el cerebro de un animal. Al hacerlo, esta red neuronal puede llevar a cabo funciones como categorización, clasificación, reconocimiento de patrones, procesamiento del lenguaje, reconocimiento de entidades nombradas y mucho más. Esto ayuda a resolver muchos problemas de IA.
Tabla de comparación entre IA y red neuronal
| Parámetros de comparación | AI | Red neuronal |
| Significado | Es una capa de redes neuronales que poseen las máquinas inteligentes. | Es un sistema de nodos artificiales que se utilizan en coherencia con el cerebro de un animal. |
| Naturaleza | Se refiere a máquinas que poseen su propia inteligencia. | Imita la inteligencia que posee el cerebro de un animal. |
| Dependencia | Depende de redes neuronales artificiales. | No depende de la IA. |
| Aplicaciones | Se utiliza en aprendizaje automático, visión artificial, razonamiento del conocimiento, diagnóstico clínico y mucho más. | Se utiliza para categorización, clasificación, reconocimiento de patrones, procesamiento de lenguaje, reconocimiento de entidades con nombre y mucho más. |
| Capacitación | Se puede entrenar muy rápidamente. | Se necesita una duración relativamente más larga para entrenar redes neuronales. |
| Rendimiento | Muestra un rendimiento muy alto. | Muestra bajo rendimiento. |
¿Qué es la IA?
La IA, según una definición amplia, es cualquier sistema que sea capaz de percibir y analizar su entorno. Además, debe poder tomar acciones basadas en inferencias previas. Esto debe hacerse de una manera que maximice las posibilidades de lograr un objetivo en particular. Esta tecnología fue fundada en 1956, luego de lo cual se convirtió en una disciplina académica.
La IA es funcional en numerosas máquinas inteligentes que poseen su propia inteligencia. La forma de tecnología está presente en varios motores de búsqueda web, autos autónomos, sistemas de recomendación, sistemas que entienden el habla humana, sistemas de juego estratégico e incluso sistemas automatizados de toma de decisiones.
Esta forma de inteligencia se basa en gran medida en redes neuronales artificiales. Las habilidades cognitivas del cerebro de un animal se utilizan como base para que estas máquinas inteligentes tengan su propia inteligencia. Esta inteligencia se puede aplicar además a numerosas tareas. Algunos de ellos incluyen aprendizaje automático, visión artificial, razonamiento del conocimiento, diagnóstico clínico y mucho más.
La IA es una de las tecnologías más avanzadas que existen en este momento. En comparación con otras tecnologías de aprendizaje, es una de las más rápidas de entrenar. Además, el rendimiento que muestra es el más efectivo y eficiente. Sin embargo, existen varias leyes y regulaciones que regulan su uso en todo el mundo.
¿Qué es la red neuronal?
Una red neuronal es un sistema completo de neuronas artificiales que imitan la inteligencia del cerebro de un animal, incluidos los humanos. Su base teórica fue planteada por primera vez en 1873, tras lo cual se han realizado diversos estudios sobre su concepto. Todo el mecanismo de la IA tiene redes neuronales en sus raíces.
La tecnología está hecha de grupos de neuronas que están funcionalmente conectadas entre sí. Una neurona puede estar conectada a varias otras neuronas que juntas forman una red extensa. Funcionan en coherencia con la forma en que un cerebro real muestra sus habilidades cognitivas. Debido a esto, ha inspirado muchos diseños de modelado cognitivo.
Las redes neuronales se pueden utilizar para una variedad de aplicaciones. Algunos de ellos incluyen reconocimiento de patrones, reconocimiento de secuencias, filtrado de correo no deseado, extracción de datos, diagnóstico médico, juegos estratégicos e incluso toma de decisiones. Gracias a estas capacidades, esta tecnología se ha adoptado en numerosas máquinas de todo el mundo.
Sin embargo, existen ciertas limitaciones de las redes neuronales en comparación con la IA. Se necesita mucho más tiempo para entrenar esta red para que pueda realizar funciones. Además, en comparación con el primero, no es tan eficiente en su desempeño. Sin embargo, la red pasa por varias mejoras constantemente, para convertirla en un sistema de primera línea.
Principales diferencias entre la IA y la red neuronal
- La IA es una capa de redes neuronales que poseen las máquinas inteligentes, mientras que una red neuronal es un sistema de nodos artificiales que se utilizan en coherencia con el cerebro de un animal.
- La IA se refiere a las máquinas que poseen su propia inteligencia, mientras que una red neuronal imita la inteligencia que posee el cerebro de un animal.
- La IA depende de las redes neuronales artificiales, mientras que la red neuronal no depende de la IA.
- La IA se utiliza en aprendizaje automático, visión artificial, razonamiento del conocimiento, diagnóstico clínico y mucho más, mientras que la red neuronal se utiliza para categorización, clasificación, reconocimiento de patrones, procesamiento del lenguaje, reconocimiento de entidades con nombre y mucho más.
- La IA se puede entrenar muy rápidamente, mientras que la red neuronal tarda relativamente más en entrenarse.
- La IA muestra un rendimiento muy alto, mientras que la red neuronal muestra un rendimiento bajo.
Conclusión
La IA y las redes neuronales están algo relacionadas. En sus raíces, la IA se inspira en gran medida en las redes neuronales e incluso utilizó algunas de sus funciones en su propio diseño. Sin embargo, existen varias diferencias entre los dos. En primer lugar, la IA es mucho más avanzada, más fácil de entrenar e incluso exhibe un mayor rendimiento.
Cuando se trata de su significado, la IA es una inteligencia que poseen las máquinas inteligentes y es propia. Por otro lado, una red neuronal se crea de acuerdo con cómo funcionaría el cerebro de un animal. Esto significa que la inteligencia que posee no le pertenece en absoluto.
