Diferencia entre aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA)

Algunas palabras se utilizan con frecuencia pero con diferentes significados en el ámbito tecnológico. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son ejemplos típicos. Aunque están relacionados, no son lo mismo. El siguiente artículo analizará las diferencias entre IA y ML, sus usos y su futuro.

¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática y la ingeniería que se centra en la creación de máquinas capaces de aprender, resolver problemas, tomar decisiones y todas las demás funciones que tradicionalmente realiza la inteligencia humana.

En su forma más simple, la IA se refiere a la capacidad de las máquinas de pensar y comportarse como humanos. Los sistemas de inteligencia artificial deben procesar grandes cantidades de datos para encontrar patrones e información que las personas tal vez no vean de inmediato. Estos sistemas pueden luego tomar decisiones, encontrar soluciones a problemas o realizar operaciones utilizando el conocimiento que han adquirido.

Desde la década de 1950 se viene debatiendo sobre la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, los recientes avances en potencia de procesamiento, big data y técnicas de aprendizaje automático han elevado el listón de la IA. La IA ya es un componente necesario de nuestra vida diaria, que impulsa muchas aplicaciones, incluidos asistentes virtuales, sistemas de recomendación y vehículos sin conductor. Y en el futuro, la IA probablemente penetrará en muchas más áreas de la vida.

¿Qué es el aprendizaje automático (ML)?

Crear métodos y modelos que permitan a las computadoras aprender de la experiencia y mejorar con el tiempo sin programación explícita es el enfoque del aprendizaje automático (ML), un subconjunto de la inteligencia artificial. En otras palabras, es una técnica para enseñar a las computadoras cómo realizar tareas específicas proporcionándoles datos y permitiéndoles aprender de esos datos.

El análisis predictivo, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y audio y otros campos pueden beneficiarse de las capacidades de aprendizaje y detección automática de patrones de los algoritmos de aprendizaje automático (ML).

El Machine Learning se puede dividir en 3 tipos: Aprendizaje por refuerzo, aprendizaje no supervisado y aprendizaje supervisado. En el aprendizaje supervisado, se enseña a la computadora utilizando un conjunto de datos que ha sido etiquetado con la salida de cada entrada. Al aprender la correlación entre las variables de entrada y salida utilizando estos datos etiquetados, la computadora puede pronosticar la salida de nuevas entradas.

El aprendizaje no supervisado requiere que las computadoras reconozcan patrones y relaciones por sí mismas después de recibir un conjunto de datos sin etiquetar. Por último, pero no menos importante, en el aprendizaje por refuerzo, las computadoras aprenden nuevas habilidades interactuando con su entorno y recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o castigos por comportamientos específicos.

Las máquinas pueden aprender de los datos y hacer predicciones o elecciones utilizando una variedad de enfoques y algoritmos, que se incluyen en el tema más amplio del aprendizaje automático. De manera similar, el Deep Learning es una rama del Machine Learning que requiere que las Redes Neuronales Artificiales estén expuestas a enormes volúmenes de datos para entrenarlas a reconocer patrones y hacer predicciones. Por lo tanto, el aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático altamente sofisticado y especializado que utiliza redes neuronales artificiales multicapa para comprender patrones y relaciones complejos en los datos.

Diferencias clave entre IA y ML

Aunque la IA y el ML están estrechamente relacionados, existen algunas características importantes que los diferencian entre sí. A continuación se muestran algunas diferencias clave entre IA y ML:

Límite

El campo de la IA es amplio e incluye muchas técnicas diferentes, incluido el aprendizaje automático. Por el contrario, el ML es una rama de la IA que se centra en el uso de modelos y algoritmos estadísticos para ayudar a las computadoras a aprender de los datos y hacer predicciones o elecciones.

Acercarse

Diseñar algoritmos que imiten la toma de decisiones y la percepción humana es una estrategia popular de IA. Por el contrario, el objetivo principal del ML es entrenar algoritmos con datos para encontrar asociaciones y patrones que puedan usarse para hacer predicciones o elecciones.

Requerimientos de datos

Utilizando reglas y heurísticas preprogramadas, se pueden crear algoritmos de IA para trabajar con conjuntos de datos pequeños o incluso sin datos. Por el contrario, se deben utilizar grandes conjuntos de datos para entrenar algoritmos de aprendizaje automático para encontrar patrones y asociaciones.

Flexibilidad

Aunque los algoritmos de IA pueden diseñarse para resolver una variedad de tareas, a menudo se adaptan a propósitos específicos. Por otro lado, los algoritmos de ML suelen ser más adaptables y pueden usarse para resolver una variedad de problemas y desafíos.

Participación humana

La IA a menudo implica la creación de algoritmos que puedan complementar o reemplazar las capacidades humanas o los procesos de toma de decisiones. Por otro lado, el ML se suele aplicar para automatizar procesos repetitivos o respaldar la toma de decisiones humanas.

Centrada en la simulación de la cognición y la toma de decisiones humanas, la IA es un campo más amplio que incluye muchos enfoques diferentes, incluido el aprendizaje automático. Por el contrario, el objetivo del aprendizaje automático es permitir que las computadoras aprendan de los datos y tomen predicciones o decisiones.

Aplicaciones de IA y ML

La IA y el ML se utilizan en muchas aplicaciones, como por ejemplo:

1. Procesamiento del lenguaje natural (NLP): los usos incluyen chatbots, análisis de sentimientos, reconocimiento de voz y traducción de idiomas.
2. La detección de fraude, la gestión de riesgos y la optimización de carteras son aplicaciones en el sector financiero.
3. Sistema de recomendación: los ejemplos incluyen hacer recomendaciones de libros y películas, así como de productos.
4. El reconocimiento facial, la detección de objetos y el reconocimiento de escenas son solo algunas de las aplicaciones de la tecnología de reconocimiento de imágenes y videos con IA.
5. Los coches autónomos y los drones son dos ejemplos de vehículos autónomos que se utilizan.
6. El diagnóstico y la planificación del tratamiento, la búsqueda de nuevos medicamentos y el seguimiento de pacientes son aplicaciones en la industria de la salud.

El potencial de la IA y el ML para generar cambios transformadores en diversos sectores se vuelve cada vez más evidente a medida que sus aplicaciones se vuelven más diversas y complejas. Estas tecnologías están posicionadas para tener un profundo impacto en el futuro de las industrias al permitir a las empresas y organizaciones optimizar sus operaciones, reducir costos y tomar mejores decisiones.

Beneficios y limitaciones de la IA y el aprendizaje automático

Dos de las tecnologías más interesantes y prometedoras de la actualidad son la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Tienen el poder de cambiar muchos aspectos de nuestras vidas, incluidas nuestras relaciones entre nosotros, las personas y los entornos que nos rodean, y la forma en que trabajamos y aprendemos. Si bien la IA y el ML tienen muchas ventajas, también existen importantes cuestiones éticas que deben tenerse en cuenta.

Por ejemplo, existe preocupación sobre cómo la IA podría afectar el empleo y la economía. También es importante garantizar que las nuevas tecnologías se creen y desplieguen de manera que se respete la autonomía y la privacidad de las personas.

Dos tecnologías que están cambiando muchos aspectos de la vida, la IA y el ML, aunque separadas pero relacionadas entre sí. Aunque el aprendizaje automático es una tecnología específica utilizada en el campo de la IA, la IA también es un campo amplio que incorpora muchas otras tecnologías.

Tanto la IA como el ML están preparados para cambiar muchas industrias en los próximos años. Tienen muchas aplicaciones en sectores como la salud, la banca y el transporte. También presentan importantes desafíos sociales y éticos que, como ocurre con cualquier tecnología nueva, deben abordarse.