Cuando escuchamos términos como IA y Aprendizaje Automático (ML), es fácil confundirlos porque están estrechamente relacionados. Sin embargo, no son lo mismo. Aquí lo explicamos de manera fácil de entender:
¿Qué es eso de la Inteligencia Artificial (IA)?
La IA es un concepto amplio que se refiere a la capacidad de las máquinas de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye habilidades como:
- Aprender.
- Resolver problemas.
- Tomar decisiones.
- Reconocer patrones o interpretar lenguaje humano.
La IA no es una tecnología específica, sino un campo completo que engloba muchas herramientas y métodos para crear sistemas inteligentes.
¿Qué eso de aprendizaje Automático (ML)?
El Aprendizaje Automático es una rama dentro de la IA. Es una técnica que permite a las máquinas aprender por sí mismas a partir de datos sin necesidad de ser programadas explícitamente para cada tarea.
En lugar de programar una solución, alimentamos al sistema con datos para que encuentre patrones y haga predicciones.
Hoy en día las unidades de procesamiento han llegado a un nivel de complejidad que les permite imitar el funcionamiento del sistema nervioso de un ser vivo creando una red neuronal artificial, para emular la capacidad de aprendizaje por capas que colaboran entre sí a fin de producir una respuesta a una determinada acción o estímulo del ambiente.
Pero, en resumidas cuentas, lo que hacen dichas redes neuronales es: establecer una serie de subdivisiones denominadas “células”, que se activan ejecutando una acción de transferencia de información entre cada una de las capas, generando así una respuesta determinada. Ese es el principio básico (así suene un poco complejo) bajo el cual los sistemas, después de una serie de interacciones con el ambiente, empiezan a establecer un modelo matemático que les permite entender su entorno y aprender de él por medio de algo conocido como #DeepLearning (#AprendizajeProfundo).
Todavía suena complicado, lo sé! En palabras simples se refiere a sistemas que pueden aprender a representar numéricamente objetos y/o acciones del mundo real, por medio de las variaciones en las condiciones captadas a través de diversos sensores (micrófonos, cámaras y otras cosas conectadas) para interpretar cosas como:
- La proximidad de un ser humano a un auto que se maneja solo,
- Una determinada acción que puede estar intentando ejecutar un ser humano al usar el sistema de entretenimiento de un automóvil, por medio de comandos de voz.
- Los usuarios de Facebook cada vez que cargan una imagen, reciben del sistema la sugerencia de etiquetar a ciertas personas de acuerdo con los rostros que aparecen en la fotografía. Ese proceso, que suena tan simple, es el resultado de un concepto de “aprendizaje profundo” (en inglés “Deep Learning”) en integración con “Big Data” .
- Los amantes de Netflix al inicio de la sesión y al terminar de ver una película, generalmente reciben una serie de sugerencias basadas en el análisis de las tendencias por perfil de usuario y sus relaciones, que también involucran en la ecuación “Deep Learning” + “Big Data”.
- Identificar celular cancerígenas en un tejido humano.
¿Aún no es clara la diferencia entre IA y Aprendizaje Automático?
Lo sabemos, no es tan fácil diferenciar IA y Aprendiza Automático pero, vamos a explicarlo de una manera un poco más simple y con otro video:
El Aprendizaje Automático (ML) es una herramienta clave para construir sistemas de IA más avanzados. Vamos a ver cómo aplica esto a nivel de la medicina? Los casos de uso de cada tipo de aprendizaje son diferentes y es difícil afirmar que uno es mejor que el otro pero, señor lector, si tiene 5 minutos más para dar un paseo rápido por el camino del aprendizaje a nivel de la Inteligencia Artificial, lo mejor visualizar el siguiente video con la mente abierta y un buen café (nadie lo va a culpar si necesita parar, retroceder y/o verlo varias veces).
En la actualidad, la mayoría de los casos de uso de la Inteligencia Artificial no son tan sensacionales como en las películas pero, definitivamente el concepto aplica! Ya se está trabajando en capacidades para que la conversación con una AI se sienta más fluida y contextualmente enriquecida, de tal forma que no sea necesario invocar muchas veces “la palabra clave” (Ok Google, Siri, Alexa o similares) en la misma charla para poder ejecutar una acción precisa.
Y… ¿Entonces? IA y Aprendizaje Automático
Así las cosas, la Inteligencia Artificial es el equivalente al paraguas general que busca replicar la inteligencia humana, mientras que el Aprendizaje Automático (ML) es una herramienta específica dentro de la IA que permite a las máquinas aprender por sí solas de los datos. Ambos son esenciales en el avance tecnológico, trabajando juntos para crear sistemas más inteligentes y efectivos.
