Inteligencia Artificial AI vs Machine Learning
En el mundo tecnológico actual, oír hablar de inteligencia artificial ya no es una sorpresa, pero a pesar de ser un tema habitual, se sabe muy poco sobre ella. Por ejemplo, existe un debate sobre la comparación entre Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático.
Esta comparación proviene de una confusión de definición al utilizar Machine Learning como sinónimo de Inteligencia Artificial. Estos conceptos tienen cosas en común, pero distan mucho de ser lo mismo.
Más información sobre las diferencias entre IA y ML.
Escrito por
- Redaction Team
- Emprendimiento, Tecnología para empresas
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¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial está en el vocabulario del mundo tecnológico desde hace algunos años, siendo la mayor innovación para hacer la vida humana más fácil y rápida.
Partiendo de esta premisa, ¿qué es la inteligencia artificial?
Cuando hablamos de inteligencia artificial o IA, nos referimos a la capacidad de los ordenadores para aprender, mediante programación, el comportamiento humano.
Esta es la definición básica de Inteligencia Artificial, que lleva a compararla con el Aprendizaje Automático.
Pero para ver una mejor comparación entre Aprendizaje Automático vs Inteligencia Artificial, es importante profundizar en la definición de ambos para notar las diferencias.
La mayoría de los servicios que se ofrecen actualmente en la era digital, van acompañados de aplicaciones con inteligencia artificial ya que con estas técnicas se pueden realizar las siguientes actividades:
- La aplicación, dispositivo o máquina, puede aprender mediante ejemplos y experiencias humanas.
- Tendrá la capacidad de reconocer objetos, por aprendizaje previo.
- Será capaz de comprender, reconocer y responder a un lenguaje humano natural y fluido.
- Podrá acceder a la capacidad de tomar decisiones basadas en instrucciones precisas y peticiones directas.
- Alta capacidad para resolver problemas mediante aprendizajes previos.
Además, la Inteligencia Artificial cuenta con una herramienta en su repertorio que le permite realizar actividades de forma automática. Aquí es donde entra en juego el papel de los tipos de aprendizaje automático y nos ayuda a diferenciar la IA y el aprendizaje automático.
Tipos de inteligencia artificial
Cuando hablamos de los tipos de inteligencia artificial, nos referimos a las diferentes formas que hay de hacer que una máquina o dispositivo realice la tarea de aprender y, en consecuencia, puedan simular la actuación básica de los humanos en algunas situaciones.
ANI (Inteligencia Artificial Estrecha)
Conocida como uno de los tipos de inteligencia artificial más inflexibles de todos, la ANI, se presenta en diversas aplicaciones fabricadas para realizar una única acción de forma concentrada y compleja. Es de naturaleza reactiva con memoria limitada.
Funciones como Alexa, Siri, Cortana, reconocimiento facial y filtrado de Spam para correos electrónicos son realizadas por Inteligencia Artificial de tipo ANI.
AGI (Inteligencia General Artificial)
Este tipo de inteligencia artificial, es la principal diferencia que se presenta entre Inteligencia Artificial vs Aprendizaje Automático, ya que es la que mejor describe la función de la IA. La AGI tiene la capacidad de imitar la inteligencia humana y también puede replicar acciones para resolver problemas.
Las AGI pueden pensar, comprender, adaptarse a distintas situaciones y enfrentarse a los problemas hasta proponer una solución viable. Con la AGI, puede evaluar y ver las distintas necesidades del usuario, así como comprender las emociones y actuar en consecuencia.
ASI (Superinteligencia Artificial)
Otro tipo de inteligencia que nos permite ver la diferencia entre Inteligencia Artificial y Machine Learning, ya que, con la ASI, se supera la automatización y el aprendizaje complejo de la capacidad humana, la máquina podrá ser consciente y llegar a ser autónoma y con decisión propia sin esperar instrucciones.
Se trata de una inteligencia en desarrollo que pretende mejorar la capacidad de las máquinas para actuar bajo una base de programación, pero que pueden tomar decisiones en función de la situación a la que se enfrentan.
Teniendo en cuenta la información recopilada hasta ahora sobre la inteligencia artificial, podemos comparar sus características con el aprendizaje automático y destacar sus diferencias.
Aplicaciones de la IA
La IA tiene una amplia gama de aplicaciones en diversas industrias, entre ellas:
- Sanidad: La IA se está utilizando para analizar imágenes médicas, diagnosticar enfermedades y desarrollar planes de tratamiento personalizados. También se está utilizando en el descubrimiento y desarrollo de fármacos.
- Finanzas: La IA se está utilizando para la detección de fraudes, la calificación crediticia y la evaluación de riesgos. También se utiliza para la negociación algorítmica y la optimización de carteras.
- Fabricación: La IA se está utilizando para el mantenimiento predictivo, el control de calidad y la optimización de la cadena de suministro. También se utiliza para robots autónomos y drones.
- Comercio minorista: La IA se utiliza para el marketing personalizado, los motores de recomendación y los chatbots de atención al cliente. También se utiliza para la gestión de inventarios y la previsión de la demanda.
- Transporte: La IA se está utilizando para los coches autoconducidos, la gestión del tráfico y la optimización de la logística. También se utiliza para el mantenimiento predictivo de vehículos e infraestructuras.
- Agricultura: La IA se está utilizando para la agricultura de precisión, la supervisión de cultivos y la optimización del rendimiento. También se utiliza para vigilar el ganado y detectar enfermedades.
- Educación: La IA se está utilizando para el aprendizaje personalizado, los sistemas de tutoría inteligente y la detección del plagio. También se utiliza para retener y captar estudiantes.
Éstas son sólo algunas de las aplicaciones de la IA y, a medida que la tecnología siga evolucionando, podemos esperar ver aún más casos de uso en el futuro.
¿Qué es el aprendizaje automático?
Machine Learning (ML) o más conocido como Aprendizaje Automático, se presenta como la capacidad de toda máquina o dispositivo para aprender, basándose en una gran colección de datos y algoritmos.
Basándonos en esta sencilla definición, podemos entender la comparación entre inteligencia artificial IA y aprendizaje automático, ya que, a primera vista, parecen ser lo mismo. Pero no, el aprendizaje automático lo utiliza la inteligencia artificial para entrenar máquinas.
En otras palabras, el aprendizaje automático puede considerarse una característica de la inteligencia artificial, ya que todos los tipos de inteligencia tienen una base de aprendizaje automático para poder responder a las necesidades del usuario.
Normalmente se puede encontrar el trabajo de Machine Learning de forma visible, en máquinas o dispositivos que presentan inteligencia ANI, como los asistentes de Google, Apple o Amazon, ya que son acciones concentradas en un único objetivo.
La idea principal del aprendizaje automático es permitir que los dispositivos se basen en una tarea específica y aprendan de un conjunto de datos que se registrarán en función de las peticiones de los usuarios para hacer predicciones y sugerencias precisas.
Tipos de aprendizaje automático
Los tipos de Machine Learning, se basan en el tipo de aprendizaje automático que se puede encontrar en diferentes dispositivos o máquinas. De este modo, se puede entender por qué se puede comparar la Inteligencia Artificial frente al Aprendizaje Automático.
Aprendizaje por refuerzo
Este tipo de Machine Learning, tiene lugar cuando una máquina aprende por ensayo y error, permitiendo alcanzar mejor el objetivo requerido y así automatizar la tarea en próximas peticiones.
Aprendizaje con supervisión
Mediante este tipo de aprendizaje automático, las máquinas tienen la opción de obtener conocimientos basados en datos que han sido previamente clasificados o etiquetados, lo que permite al dispositivo comparar un grupo de muestra con nuevos elementos y clasificar a partir de ahí.
Aprendizaje no supervisado
Los dispositivos que manejan este tipo de Aprendizaje Automático, tienen una acción muy similar al tipo de aprendizaje anterior, con la diferencia de que no tienen una etiqueta previa con la que comparar, sólo buscan ejemplos que presenten características comunes entre ellos y así poder clasificarlos.
Los ejemplos de Machine Learning, normalmente lo vemos en las predicciones de películas, series, música o contenidos, en base a las búsquedas normales que realiza un usuario dentro de las diferentes plataformas.
Aplicaciones del aprendizaje automático
El aprendizaje automático tiene una amplia gama de aplicaciones en diversas industrias, entre ellas:
- Marketing: El aprendizaje automático se está utilizando para la segmentación de clientes, el marketing personalizado y los motores de recomendación. También se utiliza para predecir la pérdida de clientes y analizar opiniones.
- Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): El aprendizaje automático se utiliza para el reconocimiento de voz, la traducción de idiomas y la clasificación de textos. También se está utilizando para chatbots y asistentes virtuales.
- Análisis de imágenes y vídeos: El aprendizaje automático se está utilizando para el reconocimiento de objetos, la detección de caras y la clasificación de imágenes y vídeos. También se está utilizando para vehículos autónomos y sistemas de vigilancia.
- Mantenimiento predictivo: El aprendizaje automático puede utilizarse para analizar los datos de los sensores de los equipos y predecir cuándo es necesario el mantenimiento, lo que reduce el tiempo de inactividad y los costes de mantenimiento.
- Detección de fraudes: El aprendizaje automático puede utilizarse para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real, reduciendo el riesgo de pérdidas financieras.
- Sistemas de recomendación: El aprendizaje automático puede utilizarse para recomendar productos o contenidos a los usuarios en función de su comportamiento y preferencias anteriores.
- Análisis de sentimientos: El aprendizaje automático puede utilizarse para analizar los comentarios de los clientes y determinar el sentimiento (positivo, negativo o neutro) que hay detrás de ellos, lo que ayuda a las empresas a tomar decisiones basadas en datos.
Diferencias entre inteligencia artificial y aprendizaje automático
Tras conocer información sobre ambos conceptos, puede resultar más sencillo enumerar las diferencias entre IA y Machine Learning, ya que es la idea principal de este contenido. Si aún no ha notado las diferencias exactas, aquí puede encontrar algunas de ellas.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático suelen utilizarse indistintamente, pero se refieren a conceptos diferentes. La inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad general de los ordenadores para analizar y aprender de los datos sin estar explícitamente programados para ello. Permite a un sistema informático ir más allá de la cognición humana e imitar el razonamiento humano. Por otro lado, el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que utiliza métodos y algoritmos para que las máquinas aprendan de los datos y hagan predicciones o tomen decisiones sin intervención humana.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son subconjuntos de la ciencia de datos. En realidad, la IA engloba el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, así como otras tecnologías de análisis y cognición. Los modelos de aprendizaje profundo, que son un subconjunto de los modelos de aprendizaje automático, utilizan redes neuronales artificiales para aprender patrones complejos en los datos. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a los ordenadores analizar conjuntos de datos y aprender de ellos sin estar explícitamente programados para ello.
Otra diferencia esencial, es el objetivo que posee cada modalidad.
Aunque el Aprendizaje Automático es una de las bases de la Inteligencia Artificial y deben trabajar juntos, la IA como tal busca que las máquinas puedan entender e imitar la inteligencia humana de la forma más natural posible.
En el caso del Machine deep Learning, busca realizar una tarea específica y responder a requerimientos concretos del sistema informático, basándose en el aprendizaje previo de búsquedas similares o en la información proporcionada por el usuario a través de patrones de búsqueda y comportamiento.
Con las aplicaciones de los sistemas de IA, el objetivo es aprender, comprender e imitar el comportamiento humano; con el Aprendizaje Automático, el objetivo es sólo imitar sin razonar ni tener una comprensión profunda de las acciones.
Se puede decir que otra diferencia entre la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático es la capacidad de resolución de problemas de cada uno. Con la IA se pueden dar respuestas a problemas complejos, con el aprendizaje automático se obtienen resultados precisos basados en datos aprendidos.
Competencias laborales necesarias para la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático
La principal diferencia entre Inteligencia Artificial y Machine Learning es lo que cada persona necesita para ser un profesional en cada una de estas áreas de la tecnología. Aunque el aprendizaje automático forma parte de la inteligencia artificial, se necesitan competencias muy específicas.
Trabajar en Inteligencia Artificial:
- Conocimientos de programación.
- Diseño
- Java
- Tratamiento de datos
- Robótica
- Datos científicos
- Resolución de problemas
- Técnicas de gestión y análisis de algoritmos.
- Desarrollo de tecnología de IA
Trabajar en aprendizaje automático
- Conocimientos avanzados de matemáticas.
- Física y redes neuronales.
- Todos los lenguajes de programación.
- Estadística y probabilidad
- Técnicas de procesamiento y análisis del lenguaje natural.
- Algoritmos y manejo básico de los mismos.
¿Por qué se confunde el aprendizaje automático con la inteligencia artificial?
Viendo la cantidad de diferencias que tiene cada una, puede ser muy difícil confundirlas o decir que son iguales, pero este fenómeno ocurre porque la inteligencia artificial es la capacidad que tienen las máquinas de presentar un comportamiento inteligente, y el Machine Learning es la técnica que se utiliza para mejorar estas capacidades.
Por ello, es normal que, a pesar de tener tantas diferencias, Machine Learning e inteligencia artificial se utilicen bajo el mismo término, ya que hay que ser un profesional y conocedor del área para saber dónde acaba uno y empieza el otro.
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