Las redes neuronales y la utilizaci\u00f3n de grandes bases de datos de lenguaje son los componentes principales de dos campos diferentes de la inteligencia artificial: el machine learning y la inteligencia artificial generativa. Si bien cada uno de los dos campos est\u00e1 basado en conceptos y marcos te\u00f3ricos similares, estos plantean propuestas e implican casos de uso diferente.<\/p>\n
El machine learning analiza grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n (texto, im\u00e1genes, u otros) en base a modelos estad\u00edsticos convencionales para realizar predicciones, mientras que la inteligencia artificial generativa crea nuevos contenidos (texto, im\u00e1genes, programas de computaci\u00f3n) en base al an\u00e1lisis probabil\u00edstico de grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n. Estos dos campos deben ser analizados de manera separada por su impacto diferente en procesos productivos, en la econom\u00eda y el empleo.<\/p>\n
El machine learning es aplicado en \u00e1reas como el mantenimiento predictivo en manufactura, la detecci\u00f3n de fraudes en servicios financieros, el reconocimiento de im\u00e1genes para el diagn\u00f3stico de enfermedades, y los sistemas de recomendaci\u00f3n en productos de consumo masivo. La inteligencia artificial generativa es m\u00e1s adecuada para tareas creativas como la generaci\u00f3n de im\u00e1genes y videos, la generaci\u00f3n de textos, el dise\u00f1o de productos, y el desarrollo de programas de computaci\u00f3n.<\/p>\n
El desarrollo de machine learning ocurri\u00f3 con anterioridad a la inteligencia artificial generativa, aceler\u00e1ndose a partir del 2012, con el despliegue de varios enfoques en el entrenamiento de plataformas. El lanzamiento de ChatGPT inaugura procesos de adopci\u00f3n en inteligencia artificial generativa de naturaleza e impacto distinto.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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