Es fácil confundir la inteligencia artificial (IA) con el aprendizaje automático (AM). A pesar de que el aprendizaje automático es un elemento de la inteligencia artificial, estas dos frases se refieren a dos conceptos distintos que pueden ser difíciles de distinguir.
En pocas palabras, el aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial, que es un gran campo de estudio.
Pero hay mucho más. A grandes rasgos, podemos distinguir la IA y el ML de la siguiente manera:
El aprendizaje automático es una aplicación de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos sin ser programadas explícitamente. La IA es una idea más amplia que pretende producir máquinas inteligentes que puedan replicar la capacidad de pensamiento y el comportamiento humanos.
Entremos en los detalles y desglosemos las principales diferencias entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Inteligencia artificial
La inteligencia artificial es una rama de la informática que pretende crear un sistema informático que pueda pensar como un humano. Está formada por las palabras “artificial” e “inteligencia”, que juntas significan “capacidad de pensar hecha por el ser humano”. En consecuencia, podemos definirla como una tecnología que permite construir sistemas inteligentes que imitan la inteligencia humana.
Los sistemas de inteligencia artificial no necesitan estar preprogramados. En su lugar, emplean algoritmos que trabajan en conjunto con su propio intelecto. Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo y las redes neuronales de aprendizaje profundo son ejemplos de algoritmos de aprendizaje automático.
La IA puede dividirse en tres categorías en función de sus capacidades:
IA débil (IA estrecha)
IA general
IA fuerte
La mayor parte de la IA con la que interactuamos en nuestra vida diaria es una “IA débil”. No se deje engañar por el nombre. La “IA débil” es cualquier cosa menos débil. La IA débil se define por su reducido ámbito de aplicación. Alexa, las sugerencias de compra de Amazon y los chatbots inteligentes son poderosos ejemplos de IA débil.
Aprendizaje automático
El objetivo del aprendizaje automático es extraer conocimiento de los datos.
El aprendizaje automático permite a las máquinas aprender sin que se les enseñe explícitamente a partir de datos o experiencias anteriores.
Sin estar codificado explícitamente, el aprendizaje automático permite a un sistema informático generar predicciones o tomar decisiones basadas en datos pasados. El aprendizaje automático utiliza una gran cantidad de datos estructurados y semiestructurados para que un modelo de aprendizaje automático produzca resultados fiables o haga predicciones basadas en ellos.
El aprendizaje automático utiliza algoritmos que aprenden por sí mismos con el uso de datos históricos.
Sólo funciona para dominios específicos. Por ejemplo, si creamos un modelo de aprendizaje automático para detectar fotos de perros, sólo devolverá resultados para fotos de perros. Si le proporcionamos nuevos datos, como una foto de un gato, no responderá. Los conjuntos de datos utilizados para entrenar la máquina son fundamentales para garantizar que el modelo construido funcione.
El aprendizaje automático se utiliza en diversas aplicaciones, como los sistemas de recomendación en línea, los motores de búsqueda de Google, los filtros de correo electrónico y las sugerencias de etiquetado de amigos en Facebook, entre otras.
Se puede clasificar en cuatro tipos:
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje semi-supervisado
Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje por refuerzo
Estos cuatro tipos de aprendizaje automático pueden desglosarse en sus subtipos. Hemos escrito una guía con más información sobre el aprendizaje automático y los cuatro tipos de aprendizaje automático que entra en más detalle.
Principales diferencias entre la IA y el ML
La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AM) tienen algunas diferencias clave:
| Inteligencia artificial | Aprendizaje automático | |
| Definición | La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite a las máquinas imitar el comportamiento humano. | El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite a una máquina aprender de datos anteriores sin tener que diseñarla explícitamente. |
| Objetivo | El objetivo de la IA es crear un sistema informático inteligente que pueda resolver problemas complicados del mismo modo que las personas. | El objetivo del aprendizaje automático es permitir que las máquinas aprendan de los datos y produzcan resultados fiables. |
| Cómo funciona | La IA trabaja para desarrollar un sistema inteligente capaz de realizar diversas tareas complejas. | El aprendizaje automático pretende construir máquinas que sólo puedan realizar las tareas para las que han sido programadas. |
| Subconjuntos | Aprendizaje automático Aprendizaje profundo | Aprendizaje profundo |
| Tipos | IA débil (IA estrecha) IA general Strong AI | Aprendizaje Supervisado Aprendizaje semi-supervisado Aprendizaje no supervisado Aprendizaje reforzado |
| Ámbito de aplicación | Ámbito amplio | Ámbito limitado, estrecho |
| Estructuras de datos | Datos estructurados Datos semiestructurados Datos no estructurados | Datos estructurados Datos semiestructurados |
| Uso de los datos | El aprendizaje, el pensamiento y la autocorrección forman parte de él. | Cuando se le presentan nuevos datos, incorpora el aprendizaje y la autocorrección. |
| Ejemplos | Siri/Alexa Chatbots inteligentes Juego en línea Robots Humanoides | Algoritmos de búsqueda de Google Etiquetado/sugerencias automáticas en Facebook |
Fuente: Elevate
