Diferencia entre neuroevolución y aprendizaje profundo

Uno de los objetivos más ambiciosos y de larga data dentro del campo de la inteligencia computacional es crear máquinas inteligentes y conscientes de sí mismas que puedan imitar o incluso rivalizar con la inteligencia humana. Una máquina inteligente puede aprender, mejorar y luego hacer su propio camino. Hemos recorrido un largo camino desde los buenos sistemas de IA anticuados de la década de 1950 hasta la computación neuronal artificial de hoy. Hoy en día, estos sistemas inteligentes pueden hacer todo tipo de cosas, como analizar imágenes, controlar un vehículo aéreo no tripulado (UAV), conducir su automóvil y ser su asistente virtual. Los enfoques más innovadores de la actualidad para la inteligencia computacional son a través de la neurorrevolución, un enfoque evolutivo del aprendizaje profundo inspirado en el cerebro humano.

¿Qué es la Neuroevolución?

La neuroevolución o neuroevolución es un subcampo dentro de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, que utiliza algoritmos evolutivos para construir redes neuronales artificiales. La neuroevolución es un enfoque evolutivo de las redes de aprendizaje profundo que se ha aplicado con éxito en el campo de la vida artificial, los sistemas reproductivos, el control de robots y los juegos de computadora. Describe un proceso evolutivo similar al de nuestros cerebros, excepto dentro de una computadora. De hecho, todo el concepto se inspiró en la estructura del cerebro humano. Se creía firmemente que si el cerebro humano pudiera replicarse de alguna manera, se crearía una inteligencia artificial. El término redes neuronales artificiales es un gráfico de nodos conectados por enlaces con un peso específico adjunto a cada enlace. Los nodos son remotamente similares a la forma en que se organizan las neuronas en el cerebro humano. Los enfoques más avanzados de la actualidad para la inteligencia computacional son a través de la neuroevolución. El concepto ha sido ampliamente utilizado en el dominio de los juegos.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Deep Learning es una técnica de aprendizaje automático basada en redes neuronales artificiales que imitan el funcionamiento del cerebro humano. Tomemos el ejemplo de Google Translate: traduce párrafos de texto o una página completa de un idioma a otro en segundos. Entonces, puede decir que Google Translate se basa en el concepto de aprendizaje profundo y redes neuronales artificiales (ANN). Las ANN son un enfoque bioinspirado para la inteligencia computacional y el aprendizaje automático. Utiliza múltiples capas para extraer características de alto nivel de los datos de entrada sensorial sin procesar. Permite que los sistemas informáticos mejoren con la experiencia y los datos. Es un tipo específico de técnica de aprendizaje automático para crear sistemas de IA que pueden funcionar en entornos complejos del mundo real. Deep Learning representa el mundo como una jerarquía anidada de conceptos donde cada concepto se define en relación con conceptos más simples, y las representaciones abstractas se calculan en términos de otros menos abstractos.

Diferencia entre neuroevolución y aprendizaje profundo

Concepto

– Deep Learning es una técnica que es un subconjunto de AI y está diseñada para imitar el funcionamiento del cerebro humano en el procesamiento de datos para su uso en reconocimiento de voz, detección de objetos, traducción de idiomas y toma de decisiones. Es una aplicación de IA basada en redes neuronales artificiales, un enfoque bioinspirado para la inteligencia computacional y el aprendizaje automático. La neuroevolución, por otro lado, es un tipo de inteligencia artificial y aprendizaje automático que utiliza algoritmos evolutivos para construir redes neuronales artificiales. Es un enfoque evolutivo de las redes de aprendizaje profundo que tiene como objetivo simplificar el proceso de resolución de tareas complejas.

Laboral

– Deep Learning representa el mundo como una jerarquía anidada de conceptos donde cada concepto se define en relación con conceptos más simples, y las representaciones abstractas se calculan en términos de conceptos menos abstractos. Permite que los sistemas informáticos mejoren con la experiencia y los datos de forma similar a cómo el cerebro humano procesa la información en forma de imágenes, texto o sonido. Todo el concepto de neurorrevolución se inspiró en la estructura del cerebro humano: crea redes neuronales artificiales utilizando algoritmos evolutivos. Hay dos enfoques de la neuroevolución, los que consideran la evolución de los pesos de los enlaces de red únicamente y los que evolucionan tanto los pesos de los enlaces como la topología de la red.

Aplicaciones

– La neuroevolución se ha utilizado ampliamente en el dominio de los juegos en funciones como la evaluación del espacio de acción del estado en un juego, el modelado de estrategias de combate, el modelado de la experiencia del jugador, etc. Entre las aplicaciones más comunes se encuentran la robótica evolutiva, la vida artificial, los sistemas generativos, el aprendizaje por refuerzo, etc. El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales masivas para comprender patrones complejos en grandes cantidades de datos. Las aplicaciones comunes incluyen reconocimiento de imágenes, detección de fraudes, autos sin conductor, asistentes virtuales, bots, sistemas CRM, procesamiento de lenguaje natural, investigación farmacéutica industrial, supercomputación, etc.

Neuroevolución vs. Aprendizaje profundo: un

Resumen

Tanto la neuroevolución como el aprendizaje profundo son enfoques altamente distribuidos y concurrentes para la resolución de problemas que son críticos para el éxito o el fracaso de la mayoría de los problemas y aplicaciones. El concepto básico detrás de la neuroevolución es producir redes neuronales artificiales utilizando algoritmos evolutivos, un algoritmo de optimización métrica basado en la población. Los operadores genéticos están en el corazón de todos los algoritmos evolutivos y el rendimiento de cualquier algoritmo neuroevolutivo depende de ellos. Un algoritmo evolutivo utiliza mecanismos inspirados en la evolución biológica, como la mutación y el cruce. El aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático basada en la estructura y función del cerebro humano y utiliza múltiples capas para extraer características significativas de los datos de entrada sensorial sin procesar.