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whatson y inteligencia artificial - Coggle Diagram
whatson y inteligencia artificial
¿Qué diferencias hay entre Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático?
diferencias
El objetivo es desarrollar un sistema inteligente que pueda realizar tareas complejas
La IA permite que una máquina simule la inteligencia humana para resolver problemas
La IA tiene un amplio alcance de aplicaciones
El AA permite que una máquina aprenda de forma autónoma a partir de datos anteriores
El objetivo es compilar máquinas que puedan aprender de los datos para aumentar la precisión de los resultados
El aprendizaje automático tiene un alcance limitado de aplicaciones
La IA usa tecnologías de un sistema para imitar la toma de decisiones humana
El AA usa algoritmos de aprendizaje automático para producir modelos predictivos
Los sistemas de IA usan árboles de decisión y lógica para aprender, razonar y autocorregirse
lenguaje automático
se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, como la traducción automática, la generación de texto, la clasificación de documentos, la extracción de información y muchas otras áreas relacionadas con el procesamiento de texto y habla.
se refiere al procesamiento de lenguaje natural (PLN) o a la capacidad de las computadoras y sistemas de inteligencia artificial para comprender, interpretar y generar lenguaje humano de manera automática.
Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (IA) se refiere a la simulación de procesos de inteligencia humana mediante la programación de sistemas de computadoras
están diseñados para realizar tareas que, cuando son realizadas por humanos, requieren de inteligencia, como el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones
¿Cuál fueron las limitaciones que superaron los desarrolladores de Watson?
que es?
es un sistema de inteligencia artificial desarrollado por IBM. se hizo famoso por su participación en el programa de preguntas y respuestas "Jeopardy!" en 2011.
Watson tuvo que abordar la complejidad del procesamiento del lenguaje natural, lo que implica comprender y analizar el lenguaje humano en todas sus complejidades, incluyendo el contexto, las ambigüedades y las sutilezas del idioma.
Búsqueda y recuperación de información: Watson necesitaba desarrollar técnicas avanzadas de búsqueda y recuperación de información para localizar respuestas relevantes en vastas cantidades de datos no estructurados y texto sin procesar.
Razonamiento y aprendizaje automático: Los desarrolladores de Watson implementaron algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de razonamiento para analizar y evaluar posibles respuestas a preguntas, así como para mejorar su rendimiento a medida que acumulaba experiencia.
Procesamiento paralelo: Para responder rápidamente en el formato de "Jeopardy!", Watson tuvo que realizar cálculos y búsquedas en paralelo, aprovechando el poder de procesamiento masivo de hardware especializado.
¿Según el video Inteligencia artificial - Documental”, ¿Cuál es el elemento de la inteligencia humana más difícil de implementar en la máquinas inteligentes?
de los aspectos más difíciles de implementar en máquinas inteligentes es la comprensión y la empatía humanas.
La inteligencia emocional, la empatía, la capacidad de comprender el contexto social y cultural, y la intuición son elementos de la inteligencia humana que aún son desafiantes de replicar en máquinas.