Diferencia entre IA y red neuronal

: 1 de febrero de 2022

La informática es un vasto campo con nuevos conceptos que surgen con frecuencia, que también a un ritmo rápido. La IA y las redes neuronales son dos de estos 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 Neural Network

La principal diferencia entre IA y red neuronal es que la inteligencia artificial o artificial es una rama completa de la informática que trabaja en el estudio y la creación de máquinas inteligentes que poseen su inteligencia propia, mientras que una red neuronal se refiere a un sistema de nodos artificiales que está compuesto en coherencia con los cerebros reales de los animales para imitar un poco su inteligencia.

AI, en sentido estricto, se refiere a una inteligencia que las máquinas poseen y demuestran. Lo hacen percibiendo y evaluando su entorno. Además, toman medidas basadas en estas inferencias de una manera que maximiza las posibilidades de lograr un cierto objetivo. Este concepto está en gran parte arraigado en 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 de idiomas, reconocimiento de entidades con nombre y mucho más. Esto ayuda a resolver muchos problemas de IA.

Tabla de comparación entre IA y red neuronal

Parámetros de comparación AI coherencia con un cerebro animal. Naturaleza Se refiere a máquinas que poseen su propia inteligencia. Imita la inteligencia que posee un cerebro animal. Dependencia Depende de las redes neuronales artificiales. No depende de la IA. Aplicaciones Se utiliza en la máquina aprendizaje, visión artificial, razonamiento del conocimiento, diagnóstico clínico y mucho más. Se utiliza para categorización, clasificación, reconocimiento de patrones, procesamiento de idiomas, reconocimiento de entidad nombrada, y mucho más. Capacitación Se puede capacitar muy rápidamente. Se necesita una duración relativamente mayor para entrenar redes neuronales. Rendimiento Muestra un rendimiento muy alto. Muestra un bajo rendimiento.

¿Qué es la IA?

AI, según una definición amplia, es cualquier sistema que pueda percibir y analizar su entorno. Además, debe poder tomar medidas basadas en inferencias anteriores. Esto debe hacerse de una manera que maximice las posibilidades de lograr un objetivo particular. Esta tecnología fue fundada en 1956, después de lo cual se convirtió en una disciplina académica.

AI es funcional en numerosas máquinas inteligentes que poseen su propia inteligencia. La forma de tecnología está presente en varios motores de búsqueda web, automóviles autónomos, sistemas de recomendación, sistemas que comprenden el habla humana, sistemas de juego estratégicos 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 aún más a numerosas tareas. Algunos de ellos incluyen aprendizaje automático, visión artificial, razonamiento del conocimiento, diagnóstico clínico y mucho más.

AI 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, hay 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 se estableció por primera vez en 1873, después de lo cual se han realizado varios estudios sobre su concepto. Todo el mecanismo de 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. Trabajan 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 electrónico no deseado, minería de datos, diagnóstico médico, juego estratégico e incluso toma de decisiones. A fuerza de estas habilidades, esta tecnología ha sido adoptada en numerosas máquinas en todo el mundo.

Sin embargo, existen ciertas limitaciones de las redes neuronales en comparación con la IA. Se necesita una duración mucho más larga 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.

Diferencias principales entre IA y red neuronal

1. AI es una capa de redes neuronales que poseen las máquinas inteligentes, mientras que una red neuronal es un sistema de nodos artificiales que se usan juntos en coherencia con un cerebro animal.
2. AI se refiere a máquinas que poseen su propia inteligencia, mientras que una red neuronal imita la inteligencia que posee un cerebro animal.
3. AI depende de redes neuronales artificiales, mientras que la red neuronal no depende de la IA.
4. AI se usa en aprendizaje automático, visión artificial, razonamiento de conocimiento, diagnóstico clínico y mucho más, mientras que la red neuronal se usa para categorización, clasificación, reconocimiento de patrones, procesamiento de idiomas, reconocimiento de entidad nombrado, y mucho más.
5. AI se puede entrenar muy rápidamente, mientras que la red neuronal tarda una duración relativamente mayor en entrenarse.
6. AI muestra un rendimiento muy alto, mientras que la red neuronal muestra un bajo rendimiento.

Síntesis

AI y las redes neuronales están algo relacionadas. En sus raíces, la IA está inspirada en gran medida en redes neuronales e incluso utilizó parte de su funcionalidad en su propio diseño. Sin embargo, hay 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, se crea una red neuronal de acuerdo con la forma en que funcionaría el cerebro de un animal. Esto significa que la inteligencia que posee no es propia en absoluto.

1. https://thejns.org/view/journals/j-neurosurg/113/3/article-p585.xml
2. https://pubs.rsna.org/doi/abs/10.1148/radiol.2017170236

Contenido