Diferencias entre inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático

El aprendizaje automático (ML) (el Machine Learning) y la inteligencia artificial (IA) son habilidades demandadas por los empleadores y cambian cada vez más el mundo que nos rodea.

Desde el impulso de las nuevas tecnologías como los vehículos autoconducidos hasta la mejora de procesos como diagnósticos médicos o la predicción de la toma de decisiones usando el big data.

A continuación mencionaremos las diferencias entre IA y aprendizaje automático.

¿Qué es la Inteligencia artificial (IA)?

La inteligencia artificial se refiere a cualquier inteligencia parecida a la humana exhibida por una computadora, máquina o robot. En el uso popular, la IA se refiere a la capacidad de una máquina o computadora para imitar la mente humana.

Es decir, aprender de experiencias y ejemplos, comprender y responder al lenguaje, reconocer objetos, resolver problemas, tomar decisiones, combinar estas y otras capacidades para hacer funciones que hace un ser humano, como conducir un automóvil o saludar a un huésped de un hotel.

Después de haber tenido un papel protagónico en la ciencia ficción, la IA se está empleando en varios ámbitos de nuestra vida hoy en día.

La inteligencia artificial emerge a partir de la existencia de una amplia cantidad de datos y del desarrollo de nuevos sistemas informáticos, con capacidad de procesar dicha información de manera veloz y más exacta que las personas.

Actualmente, es probable evidenciar cómo la IA completa lo que queremos cuando escribimos en los dispositivos móviles, proporcionando direcciones de calles cuando se maneja, limpia la casa y sugiere lo que hay que comprar.

Igualmente, está favoreciendo a las aplicaciones como el análisis de imágenes del cuerpo humano en el sector salud. 

Esto presenta un beneficio para los profesionales competentes de dicho rubro, porque podrán hacer trabajos completos de manera más exitosa y rápida.

Como dijo Antonio Cangiano, que fue el desarrollador de software en el IBM Digital Business Group, evangelista de la IA e instructor de cursos en el programa de Certificación Profesional de IA aplicada de IBM: ‘‘Es difícil exagerar el impacto y el alcance de la IA en la próxima década’’.

‘‘La mejor forma de conceptualizar, es imaginando la misma pregunta que se hacía sobre la electricidad finalizando el siglo XIX. Todos hemos sido testigos de la modificación inimaginable de esa época’’.

¿Qué es el aprendizaje automático (Machine learning)?

Es una aplicación de la inteligencia artificial que proporciona a los sistemas la capacidad de mejorar y aprender de forma automática la experiencia sin requerir programación.

El aprendizaje automático se enfoca en el desarrollo de los programas informáticos que consiguen acceder a los datos y los usa para aprender por sí mismos.

El proceso de aprendizaje empieza con experiencia y observaciones directas o instrucción, con el propósito de buscar patrones en los datos y tomar buenas decisiones en el futuro.

Su objetivo principal es permitir que las computadoras aprendan automáticamente sin intervención o asistencia humana y sean capaces de adecuar sus acciones como corresponda.

Del mismo modo, el machine learning se usa para procesar de manera rápida una enorme cantidad de datos a través de algoritmos que cambian con el tiempo y mejoran en lo que se pretende que hagan.

Una planta de manufactura podría coleccionar datos de máquinas y sensores en su red en grandes cantidades, incluso más allá de lo que cualquier ser humano sería capaz de procesar.

El machine learning se usa para detectar los patrones e identificar anomalías, que pueden mostrar un problema que los humanos deben solucionar.

Principales diferencias IA y Machine Learning

Las diferencias entre inteligencia artificial y machine learning, es que el machine learning es una rama de la IA, el aprendizaje automático es la IA, pero no toda la inteligencia artificial utiliza el aprendizaje automático.

Por ejemplo, imagina una muñeca rusa, la IA es la muñeca más grande, que abarca todo, el aprendizaje automático, las redes neuronales como subconjuntos cada vez más pequeños de la tecnología.

La IA ofrece extensas pinceladas para las máquinas que imitan la inteligencia humana, pero el aprendizaje automático es la aplicación práctica del procesamiento de información similar al humano.

Como clasificador más general y amplio, la IA sin el aprendizaje automático logra ser un caballo de un solo truco, aunque ejecute su tarea singular con una capacidad sobrehumana.

¿Cómo la inteligencia artificial influye en el aprendizaje automático? Los desarrollos de IA más avanzados comienzan a incorporar más componentes humanos, como los chatbots como Alexa y Siri que aprenden a interpretar las emociones y tonos humanos.

Sin embargo, el aprendizaje automático es la manera en que Alexa, Siri y el resto adquieren funcionalidades más variadas.

Impulsada por el aprendizaje automático, la IA consigue ir más allá de la tarea singular para transformar los datos brutos en patrones, por ejemplo, clasificar imágenes para Yelp o Pinterest, y hacer predicciones, como recomendar música en Spotify o programas en Netflix.

Deep learning o aprendizaje profundo

El Deep learning parte de la Inteligencia Artificial, este es un término muy reciente, se utiliza principalmente para crear sistemas eficientes y modernos.

Además, es posible desarrollar programas que puedan hacer comportamientos parecidos a los de los humanos.

¿Qué diferencia hay entre machine learning y Deep learning? Que el aprendizaje profundo o Deep learning, mejora  el aprendizaje automático.

Esto se debe a que le da a las máquinas la capacidad de escoger entre un conjunto de algoritmos que ofrecen una gran variedad de respuestas y actuar sobre las conclusiones determinadas por una variedad de combinaciones.

El aprendizaje profundo permite que el aprendizaje automático se efectúe mediante una red neuronal artificial.

Este tipo de aprendizaje funciona por medio de niveles, esto quiere decir, que en  el primer nivel, la red busca aprender cosas simples y después transmitir toda la información aprendida al otro nivel.

Esta información se combina de forma eficiente para mejorar el aprendizaje automático.

Hoy en día, el aprendizaje profundo se utiliza de manera amplia en el sector industrial, porque permite el análisis de una amplia cantidad de datos para descubrir patrones importantes y realizar predicciones precisas.