¿Cuál es la diferencia entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?

La inteligencia artificial (IA) es una de las palabras de moda más importantes para 2020 y solo seguirá volviéndose más popular en el futuro a medida que comencemos a capitalizar por completo su potencial. Para aquellos nuevos en el tema, quizás se pregunten por qué casi siempre ven el concepto "inteligencia artificial" acompañado de "aprendizaje automático".

¿Qué son? ¿En qué se diferencian? ¿Dónde se pueden aplicar en un entorno industrial? ¿Por qué son tan importantes? Al igual que muchos otros términos que han surgido a través de la Industria 4.0, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático parecen a menudo abusados ​​y mal aplicados. Este artículo intenta aclarar la diferencia sin exageraciones de marketing.

IA y ML definidos

Inteligencia artificial es una técnica que permite a las máquinas imitar el comportamiento humano. Aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la IA que utiliza métodos estadísticos para mejorar con el tiempo a medida que adquiere experiencia. Hay muchos tipos de inteligencia artificial, que abarcan temas como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y los robots inteligentes.

La inteligencia artificial tiene la capacidad de sentir, razonar y aprender . El aprendizaje automático, que es la base de muchos sistemas de inteligencia artificial, solo tiene la capacidad de hacer predicciones sobre los resultados . Si bien ML puede identificar diferencias en patrones de datos, nunca comprenderá lo que realmente está haciendo. La IA utilizará los resultados del aprendizaje automático, junto con otros métodos analíticos, para llegar a cierto nivel de inteligencia.

Diagrama de interrelaciones:inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Diferencia

El aprendizaje automático tiene la tarea de tomar decisiones binarias. Algo es verdad o no lo es. Con el tiempo, se mejora el método utilizado para tomar la decisión, lo que lleva a una mayor confianza de que la decisión es la correcta. El reconocimiento facial es un ejemplo clásico de aprendizaje automático. O eres tú o no eres tú en una imagen. La inteligencia artificial, por otro lado, utiliza las decisiones combinadas de muchas entradas para mejorarlas todas. Se basa en muchos aspectos diferentes de las decisiones. Si apareces a menudo en fotografías con otra persona, la inteligencia artificial aprenderá de esta experiencia y actualizará el algoritmo de aprendizaje automático para mejorar el proceso de decisión.

Solicitud

La aplicación más común del aprendizaje automático es el reconocimiento de patrones. . Mediante el aprendizaje supervisado, un algoritmo de aprendizaje automático recibe un sólido conjunto de datos. Dos de los métodos de aprendizaje más comunes son la regresión y el árbol de decisión. El programador identifica las condiciones que son de interés. El algoritmo buscará condiciones similares en el futuro.

Los sistemas de aprendizaje automático a menudo se aplican para monitorear la salud de los activos. Por ejemplo, el análisis de vibraciones se utiliza para detectar problemas con un cojinete en un equipo giratorio. Mediante el aprendizaje automático, se proporciona a un algoritmo un gran conjunto de datos de vibración, quizás de varios años, e identifica patrones en los datos. El programador identificará las veces que ocurrió una falla de rodamiento en el conjunto de datos. El sistema tomará una decisión, junto con un nivel de confianza. Por ejemplo, el sistema podría tener un 90 % de confianza en que el rodamiento fallará en seis semanas.

Donde la inteligencia artificial entra en esta situación es a través del uso de otros métodos de análisis de datos. . Esto puede ser la introducción de datos de fabricación, como datos de proceso o datos de calidad. Luego, el sistema de IA buscará mejorar el algoritmo de aprendizaje automático para detectar mejor las fallas de los rodamientos. También tiene la capacidad de proporcionar las mejores condiciones para lograr algún resultado deseado. Tal vez haya un cierre planificado en ocho semanas. El sistema de IA proporcionará las condiciones necesarias para aumentar la probabilidad de que el rodamiento no falle antes.

Importancia

Las técnicas de ML e IA serán fundamentales para el éxito en la fabricación. A través de la capacidad de capturar más datos y el uso de herramientas analíticas, se pueden tomar mejores decisiones más rápido . Esto mejorará drásticamente la eficiencia operativa y empresarial. Los procesos se pueden mejorar optimizando ciertos parámetros mientras se restringen otros valores, por ejemplo, maximizando la eficiencia mientras se mantiene la calidad. Las decisiones de compra se pueden optimizar durante las diferentes condiciones del mercado. Como se indicó anteriormente, el equipo se puede operar a niveles optimizados.

Conclusión

Una palabra de precaución antes de intentar implementar inteligencia artificial y aprendizaje automático. Si bien hay muchos beneficios de usarlos en su negocio, no deberían ser el primer paso en su transformación digital . Necesitará tener un sistema que tenga una cantidad significativa de poder computacional. Se recomienda que explore una arquitectura en la nube, ya que estos sistemas se pueden escalar para satisfacer las necesidades de su aplicación.

La calidad de los datos también es fundamental para el éxito de estos esfuerzos. El adagio de "basura entra, basura sale" ciertamente se aplica. Pero una vez que sus datos estén correctos y organizados, y tenga el poder de procesarlos, la inteligencia artificial que utiliza el aprendizaje automático sin duda conducirá a los resultados antes mencionados.