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Diferencia entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning

 
 
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En cuanto a investigación y desarrollo de inteligencia artificial, machine learning y deep learning, España se encuentra por debajo del promedio con relación al resto de países. Así lo indica el desglose Global AI Vibrancy Tool perteneciente al informe Artificial Intelligence Index Report 2019, creado por el Human-Centered Artificial Intelligence Institute de la Universidad de Stanford.

Sin embargo, nuestro país está tomando iniciativas bastante importantes. De hecho, la ciudad de Alicante fue seleccionada para ser la sede del proyecto ELLIS en España.

ELLIS son las siglas de European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (Laboratorio Europeo de Aprendizaje y Sistemas Inteligentes). Se trata de una organización cuyo objetivo es crear y conectar una serie de laboratorios a lo largo de Europa especialmente orientados a investigaciones de machine learning (ML).

Ante este contexto, y ante las distintas iniciativas tomadas dentro del marco de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, es necesario que las empresas y los profesionales de hoy en día en España conozcan los distintos conceptos clave utilizados en este campo.

Existe el error muy común de no conocer la diferencia entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning. Por tanto, estos términos suelen ser utilizados como sinónimos dentro de las organizaciones, lo cual impide tener una perspectiva clara, real y objetiva de lo que significan estas disciplinas.

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Diferencia entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning

Para comprender la diferencia entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning es necesario conocer sus definiciones, funcionamientos y la manera en cómo se relacionan. Vamos con ello:

¿Qué es inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) se refiere al estudio, al desarrollo y a la aplicación de técnicas informáticas que les permiten a las computadoras adquirir ciertas habilidades propias de la inteligencia humana. Por ejemplo:

  • Entender las situaciones y los contextos.
  • Identificar objetos y reconocer sus significados.
  • Analizar y resolver problemas.
  • Aprender a realizar nuevas tareas.
  • Comprender el lenguaje natural (Natural Language Processing).
  • Reconocer imágenes (Computer Vision).

Relación entre inteligencia artificial y machine learning

En un inicio, antes de los 80, la inteligencia artificial era una capacidad que se alcanzaba al crear una serie de reglas que les decían a las computadoras qué debían hacer, cómo y en qué momento: 

“Si ocurre X cosa, debes hacer Z cosa”.

De esta forma, un sistema inteligente solo obedecía las reglas de acción para lo cual estaba configurado.

Por ejemplo:

Para que una computadora jugara ajedrez, se creaban reglas como: "si hay un caballo en la línea de ataque de tu alfil, debes comértelo". Así, al crear muchísimas reglas de este tipo, una computadora ya era capaz de jugar ajedrez.

Al surgir el machine learning, esa técnica basada en reglas para desarrollar inteligencia artificial se abandonó. Esto se debe a que el ML era capaz de aportarle a las computadoras una capacidad real de aprendizaje, mucho más adaptada al concepto de “inteligencia artificial”.

Ese proceso de aprendizaje se basa en exponer a la computadora a muchos datos para que pueda procesarlos, analizarlos y aprender de ellos.

Retomando el ejemplo del ajedrez, utilizar el ML significa dotar a la computadora con una gran base de datos de partidas de ajedrez. De este modo, el sistema inteligente analiza todas las partidas, identifica cuáles son los movimientos que han ayudado a conseguir las victorias y, de este modo, aprende a jugar ajedrez, pudiendo la misma computadora tomar la decisión sobre qué movimientos realizar, sin que una regla preconfigurada se los dicte.

Diferencia entre inteligencia artificial y machine learning

En este sentido, la diferencia entre inteligencia artificial y machine learning es que la IA es la capacidad de las computadoras de mostrar un comportamiento “inteligente”. Mientras que ML es una de técnica que se utiliza para crear y mejorar dicho comportamiento. Esto mediante entrenamientos automáticos basados en la exposición a datos.

Por lo tanto, tenemos que:

Inteligencia artificial: capacidad de jugar ajedrez.

Machine Learning: técnica de entrenamiento para enseñar a jugar ajedrez.

Visto de otra manera, machine learning es colocar a un alumno a leer un libro, inteligencia artificial es el conocimiento que adquiere el alumno con ese libro.

¿Cómo funciona el machine learning dentro de la inteligencia artificial?

Como método de creación de inteligencia artificial, el machine learning (o aprendizaje automático) se especializa en técnicas estadísticas para la programación de algoritmos capaces de aprender a realizar tareas. Así, el machine learning se encarga del “aprendizaje”, el cual es la base para lograr los distintos campos de aplicación de la inteligencia artificial, como lo son el Computer Vision para que las computadoras sean capaces de reconocer las imágenes, o el Natural Language Processing para que puedan comprender el lenguaje humano. Este último campo de aplicación es el fundamento de los conocidos chatbots y los asistentes virtuales de trabajo.

Evolución de la inteligencia artificial: machine learning, redes neuronales y deep learning

Uno de los aspectos claves para entender todo este panorama informático es el siguiente:

  • Una cosa es configurar un sistema para que realice una tarea determinada (esto hacía la informática convencional para conseguir IA, antes de aparecer el ML).
  • Y otra cosa muy distinta es configurar el sistema para que aprenda a realizar por su propia cuenta esa misma tarea (esto hace el machine learning).

¿Pero cómo la inteligencia artificial llega hasta el proceso de aprendizaje automático? Veámoslo a continuación.

inteligencia artificial machine learning aprendizaje

Fuente: devAcademy

Machine learning y redes neuronales artificiales

Para que la inteligencia artificial pueda desarrollar esa capacidad de “aprendizaje automático”, algunos de los modelos de machine learning involucran lo que se conoce como Redes Neuronales Artificiales (RNA). Sistemas cuyo funcionamiento imita a las redes neuronales biológicas, responsables del aprendizaje.

Las redes neuronales artificiales funcionan a través de capas de neuronas. Mientras más capas existan, más profunda es una red y más capacidad de aprendizaje y de procesamiento desarrolla. En este sentido, a mayor cantidad de capas, mayor es la complejidad de los conceptos que una RNA puede aprender.

Cuando una red neuronal artificial alcanza un nivel muy profundo debido a una enorme cantidad de capas de aprendizaje, se crea lo que se conoce como Deep Learning o Aprendizaje Profundo. Un escalón de potencia más allá dentro de la inteligencia artificial y machine learning.

Redes neuronales artificiales y deep learning

Al utilizar redes neuronales de gran profundidad, el aprendizaje automático se convierte en aprendizaje profundo. De este modo, gracias al deep learning, los sistemas basados en IA pueden no solo aprender conceptos, sino también pueden comprender contextos y entornos bastante complejos.

De hecho, este tipo de tecnologías son las utilizadas en los vehículos autónomos para que estos logren identificar aquellos objetos que los rodean (otros vehículos, personas, semáforos, etc.).

Como hemos visto, el deep learning es el nombre que se le da a las técnicas de machine learning que emplean redes neuronales. De esta manera podemos entender que hay una estrecha relación entre los distintos términos, pero también importantes diferencias. Por este motivo, es necesario que comencemos a utilizar cada término con propiedad, diferenciando entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning, sin confundir unos con otros y sin pensar que todos son sinónimos.

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