Aprendizaje automático, IA y computación flexible

Question

¿Cuál es la diferencia entre estos tres campos muy relacionados? ¿Hay un todo específico del que todos forman parte (aparte de CS)?

Answer 1

El

Aprendizaje automático podría considerarse parte de la IA, sin embargo, clasificaría el Aprendizaje automático como el estudio de la creación de modelos semánticos y el comportamiento adaptativo, ya que la IA es la ciencia general de los sistemas que parecen comportamientos inteligentes. .

La mayor parte de lo que se conoce como "AI" es bastante simplista, pero altamente eficaz, como la heurística y similares.

Soft Computing no cae como si tuviera muchos componentes de ML e IA, ya que se trata más del análisis de sistemas complejos. Aunque podría estar equivocado. Como con la mayoría de las cosas en informática, cuanto más profundizas, más descubres que todo está relacionado.

Answer 2

AI es el proyecto intelectual de tratar de capturar todos los aspectos de la inteligencia humana en las computadoras. Un proyecto diferente, también llamado IA, busca utilizar algoritmos inspirados en humanos para aproximarse a los problemas intratables convencionales. Se podría decir que la IA abarca campos tales como la robótica, la planificación, el razonamiento, el aprendizaje y la comprensión del lenguaje natural.

El aprendizaje automático es la disciplina que intenta mejorar el rendimiento de una tarea en una máquina, por ejemplo. Podría considerarse que está dentro del rango de intereses de AI, pero los investigadores en aprendizaje automático no necesitan tener intereses intelectuales en el éxito general de AI. El aprendizaje automático tiene una estrecha coincidencia con la física estadística y ciertos temas de procesamiento de señales, y ciertas formulaciones se superponen fuertemente a la planificación, la teoría de control y la programación dinámica.

La computación flexible involucra procesos que involucran soluciones indirectas aproximadas en lugar de algoritmos binarios, ampliamente considerados para incluir tecnologías tales como lógica difusa, redes neuronales y algoritmos genéticos. Existe una amplia superposición entre estas técnicas y un cierto subconjunto de planificación y aprendizaje de IA, teoría de control, teoría de sistemas complejos, etc.