Inteligencia Artificial y Machine Learning

A menudo en el ámbito de la tecnología la inteligencia artificial y el machine learning suelen ser considerados lo mismo. Estos campos, pese a ser afines, conservan una serie de diferencias tanto en un sentido práctico como teórico. Pero para comprender la función de ambas materias es necesario saber qué son.

Una IA o Inteligencia Artificial consiste en dotar a una máquina con la capacidad para realizar una actividad. Esto se hace mediante la programación del equipo, para que este adquiera el nivel de análisis requerido para comprender una serie de estímulos. Luego se le enseña a identificar las respuestas correctas en su asignación para que pueda realizarlas de forma independiente.

El machine learning es también conocido como aprendizaje automático, ya que no necesita guía para su aprendizaje. Se le asigna una labor que debe cumplir con una serie de parámetros. Después su algoritmo de manera independiente puede comenzar a modificarse a medida que recopila información. Con dicha información el programa buscará corregirse, evitando errores que haya cometido para operar de manera más efectiva.

Aplicación de la inteligencia artificial en las empresas

Actualmente, la gran mayoría de servicios en línea utilizan inteligencia artificial y machine learning para optimizar sus resultados porque sus aplicaciones pueden ser muy variadas pero con beneficios altamente notorios. La IA cuenta con 3 grandes ramas donde suele ser empleada por empresas:

Para ventas

Distintas empresas dedicadas a las ventas online han utilizado estos sistemas desde hace años. Los portales web de ventas más importantes del mundo basan gran parte de sus ingresos a ellos porque permiten automatizar labores o realizarlas de forma mucho más rápida. Algunas de sus funciones suelen ser:

• Recopilación automática de datos: una vez efectuada una venta la IA puede tomar y organizar toda la información necesaria para procesarla.
• Seguimiento de clientes potenciales: al tener los datos del cliente el bot podría sugerir la mejor manera de mantenerlo interesado hasta realizar la venta.
• Calculo de probabilidad de venta: teniendo información del cliente, su seguimiento y del producto que se vende se podría estimar si la venta se efectuará. Lo cual permite priorizar a los clientes que tienen mayor probabilidad de cerrar una venta.

Para atención al cliente

El trato con los clientes podría parecer una labor complicada, tanto para un humano como para una inteligencia artificial. Pero dichos sistemas han demostrado tener una gran eficacia en este ámbito cuando se emplean de la manera adecuada. En atención al cliente una IA puede emplearse de las siguientes formas:

• Resolución rápida de problemas: puede proporcionar soluciones que anteriormente han funcionado para resolver circunstancias similares. Al ser un proceso automatizado esto se realiza rápidamente favoreciendo la experiencia para el usuario.
• Identificación de problemas: cuando un usuario tiene algún inconveniente que no puede ser solucionado por una IA es posible redirigirlo. De esta forma el sistema identifica el error y encarga al departamento o a la persona indicada.
• El uso de bots en portales de venta: esto ha demostrado ser sumamente efectivo para orientar a posibles compradores. Con respuestas preprogramadas el bot puede resolver dudas sobre productos o realizar recomendaciones, evitando mantener a un operador encargado que no podría realizar esta labor con la misma velocidad.

Para Marketing

Este es uno de sus usos con mayores implicaciones en el impacto de una compañía. Incluso pueden ser empleadas estas herramientas en conjunto con asesores capacitados en el tema y poder identificar todas las maneras posibles de hacer uso de la información recopilada. Los usos más comunes de inteligencia artificial enfocados al marketing son:

• Identificación de periodos: cada empresa tiene un público diferente, con gustos y necesidades diferentes. Parte importante de los resultados que se obtienen de una campaña depende de la capacidad de respuesta. Identificar los periodos donde esta capacidad es mayor aumenta significativamente los resultados.
• Asignar probabilidad a una campaña: cuando se pretende realizar una campaña en redes sociales, televisión o un portal web se debe considerar su eficacia. Una IA puede identificar el tipo de público al que va dirigida la misma y evaluar su probabilidad de éxito.
• Agrupación de clientes: con los datos que le sean suministrados al sistema este separará en grupos a los posibles compradores, lo que facilita considerar la efectividad de un mensaje o campaña en cada sector.

Tipos de Machine Learning – aprendizaje autonómico

Las máquinas que son programadas con machine learning son dotadas con la capacidad de aprender para una labor. Este tipo de inteligencia artificial no depende de los humanos después de ser programada para funcionar. Sin embargo, su preparación dependerá de la labor que se les desee asignar, por ello se dividen en 3 tipos.

Aprendizaje no supervisado

Este tipo de preparación es similar al proceso en el que aprenden la mayoría de seres vivos. Donde no existen errores o aciertos absolutos, por lo que el aprendizaje puede hacerse más lento. La interpretación de la información para estas máquinas se vuelve muy relativo, ya que no hay una sola manera de realizarla.

Para esta capacitación los equipos solo cuentan con una asignación donde hay pocos parámetros para hacerla. Deberá encontrar sin ninguna guía como alcanzar el objetivo que les ha sido propuesto. Luego intentará emplear el menor tiempo posible para alcanzar los mejores resultados, mejorando así su funcionamiento. Los programadores solo monitorean los resultados sin interferir en el proceso.

Aprendizaje supervisado

En el aprendizaje supervisado la programación aporta mucha más información que en el modelo anterior. Aquí el machine learning se encuentra más enfocado, debido a que se le suministra información clave para su propósito. También, a medida que aprende, los programadores pueden agregar nueva información que favorezca al proceso.

Este sistema funciona de una manera similar a los mecanismos de imitación y emulación que realiza el ser humano, los cuales son parte crucial del aprendizaje y consiste en observar cómo desempeñar una actividad para saber cómo realizarla. Luego se comparan los resultados obtenidos con los apreciados en la observación. Solo que en estos casos los ejemplos suministrados son controlados por el programador.

Aprendizaje por refuerzo

Este método de aprendizaje también está basado en mecanismos que se aplican para enseñar. Para ello la IA es guiada en su educación mediante un metodo de “recompensas y castigos”. De la misma manera como se puede enseñar a un animal a hacer trucos o a corregir alguna conducta. Este esquema de obtención de información también es conocido en entornos científicos como prueba y error.

Dentro de la programación de esta inteligencia se establece un sistema donde cada acción desencadenará una respuesta. El estímulo a recibir puede ser positivo o negativo a fin de orientar su aprendizaje. Con este mecanismo solo se suministra información clave para la realización de la actividad. El resto de la comprensión de la misma viene dada mediante la guía recibida por recompensas o castigos.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático – ML?

Desde las primeras versiones del aprendizaje automatizado se ha buscado emular un comportamiento inteligente. Para lograr esto es necesario basarse en el modelo de procesamiento de la información del ser humano porque es el único animal racional que puede usarse como guía, por lo que para que una maquina pueda aprender, esta requiere de imitar rutas de pensamiento realizados por el cerebro humano.

Para esto los distintitos tipos de aprendizaje automático tratan de recrear dicho manejo de la información en su programación. Orientando a la maquina a manejar la información y comprender su uso más allá de solo seguir instrucciones. Un mecanismo ampliamente utilizado es buscar que el equipo prediga sus resultados constantemente.

También se busca que dependiendo de la labor a desempeñar, el ML pueda agrupar la información y los elementos contribuyendo a una mayor velocidad de análisis  que a la vez se asemeja a otros de los procedimientos realizados en el cerebro. El funcionamiento de estas tecnologías se basa en recrear capa por capa un comportamiento racional.

¿Cuál es la aplicación del ML – aprendizaje automático?

La inteligencia artificial y el machine learning conforman todos los procesos automatizados que emplean múltiples páginas. Además de ser base del funcionamiento de muchas tecnologías en la actualidad. Estos son algunos de los usos más comunes del ML que se aprecian en la vida diaria.

• Publicidad relevante: aplicaciones y sitios web emplean inteligencias artificiales para la recopilación de datos de sus usuarios. Luego estos datos son utilizados para ofrecer anuncios que puedan resultar interesantes para ellos.
• Reconocimiento de imágenes: una de las herramientas más conocida de este tipo es el mecanismo de búsqueda con imágenes de Google. Para esto se programa un sistema capaz de identificar imágenes y agruparlas.
• Recomendaciones personalizadas: servicios de streaming como Spotify, Youtube o Netflix dependen de este procedimiento. Agrupa los gustos de los usuarios para asociarlos con contenido que les podría ser relevante.
• Traducción automática: al programar una ML para esto debe ser capaz de identificar palabras, ya sea en audio en texto. Una función que cada vez es agregada a más servicios online.

¿Puedo usar Python para desarrollar ML?

Uno de los lenguajes de programación que ha crecido más en los últimos años ha sido Python. Del mismo modo, junto a su crecimiento se ha explotado la practicidad que este código presenta para la creación de ML demostrando ser ideal para la creación de estas inteligencias artificiales.

Una ventaja del lenguaje Python es que cuenta con una lectura simple dadas sus similitudes de orden con el lenguaje humano. Para la creación de una IA se requiere de una librería de data que permita el “racionamiento” de esta inteligencia. Python cuenta con una serie de librerías de acceso gratuito y de software libre que son ampliamente utilizadas. Es posible realizar modificaciones en las mismas una vez descargadas a fin de complementarlas.

Python, con sus rápidas interaciones de datos, es ideal para el procesamiento de información en el aprendizaje automático. De modo que, además de ser usado para el desarrollo de las mismas, es una de las opciones más recomendadas.

¿Cuál es la relación entre la Deep learning y la inteligencia artificial?

El Deep learning, la inteligencia artificial y el machine learning conforman un grupo que se encuentra intrínsecamente relacionado. El DL es una forma más avanzada de ML y a su vez ambas son modelos de IA.  Pero no solo son sistemas similares sino que mantienen ciertas diferencias en su aprendizaje y en sus funciones.

Una inteligencia artificial está preparada para cumplir una labor indicándole todos los aspectos que debe considerar. De esta manera no aprende, solo se apega a un protocolo que le ha sido preestablecido. Con este se encarga de emplear soluciones que también han sido indicadas anteriormente. Sin embargo, estos sistemas se separan de los códigos convencionales al realizar labores que requieren de cierto análisis de datos.

El Deep learning es un tipo de inteligencia artificial que razona la información de una forma mucho mayor. Dicha rama de la IA conforma una red neuronal artificial para el procesamiento de la data que recibe. De esta forma se crean niveles para el aprendizaje donde cada nivel maneja una mayor complejidad.

¿Entonces cuáles son las principales diferencias entre la IA y el machine learning?