Conoce la diferencia entre Machine Learning e Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) son términos que poco a poco se han insertado en nuestra vida, no solo como palabras que escuchamos de vez en cuando, sino como elementos con los que interactuamos sin siquiera saberlo.

Son indudables los beneficios que éstas tecnologías han traído además del potencial que representan, pues se han visto innumerables aplicaciones como en procesos de producción, en el diagnóstico de enfermedades, en el procesamiento de lenguaje natural (chatbots), en la educación, en los servicios financieros, entre otros. 

Es cierto que la IA y el ML son conceptos que vienen de la mano y que tienen muchas cosas en común, sin embargo, hay que hacer una distinción que nos ayude a despejar ciertas dudas y a tener claridad sobre sus diferencias. A continuación explicaremos la relación entre cada uno y sus principales características. 

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¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La IA es la aplicación de técnicas informáticas para que una máquina simule el comportamiento y habilidades propias de la inteligencia humana. Por ejemplo, la IA puede: 

  • Aprender de ejemplos y experiencias
  • Reconocer objetos
  • Comprender y responder al lenguaje natural
  • Tomar decisiones
  • Resolver problemas 

En la actualidad podemos encontrarla en nuestros servicios de correo electrónico, pues gracias a la IA nuestros correos son filtrados y clasificados automáticamente. Igualmente, es utilizada en los motores de búsqueda para ofrecer mejores resultados; las plataformas de las redes sociales para detectar automáticamente los discursos de odio; entre otros usos.

¿Qué es el Machine Learning? 

El ML es una rama de la Inteligencia Artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser programadas a partir del procesamiento de datos, con los que pueden identificar patrones para hacer predicciones.

La estadística es la base del ML, pues es indispensable para comprender los datos utilizados en el entrenamiento de una máquina, así como en la interpretación. 

Los tipos de ML que podemos encontrar son:

  • Aprendizaje por refuerzo:  se produce cuando una máquina aprende por medio de prueba y error hasta alcanzar la mejor manera de completar una tarea asignada.
  • Aprendizaje supervisado: se produce cuando los algoritmos aprenden de datos previamente etiquetados y clasificados, es decir, cuenta con un conjunto muestra, con lo cual el algoritmo analiza varios elementos dados y los compara con su grupo muestra para etiquetarlos según esos criterios. Por ejemplo, puedes clasificar fotos con descripciones de los elementos que aparecen en ellas.
  • Aprendizaje no supervisado: los algoritmos que trabajan bajo estos lineamientos son similares a los supervisados, solo que estos últimos adoptan un modelo predictivo, es decir, no tienen clasificaciones y etiquetas previas, sino que buscan ejemplos que se parezcan y puedan agrupar.

El ML está presente en las recomendaciones de películas de las plataformas de streaming, en el reconocimiento de voz de los asistentes virtuales o en las respuestas automáticas del correo electrónico. 

Es importante considerar que el ML requiere de grandes volúmenes de datos y que éstos sean revisados y auditados para evitar sesgos. Por ejemplo, si queremos utilizar esta herramienta para el manejo de enfermedades, es fundamental que se cuente con grandes volúmenes de información de pacientes de ambos sexos y de todos los orígenes raciales. De lo contrario, los resultados del ML no podrían ser utilizados para todos.

Diferencia entre machine learning e Inteligencia artificial

Poniéndolo de una forma simple, la diferencia entre la IA y el ML radica en que la IA es la capacidad de las máquinas de mostrar habilidades y comportamientos “inteligentes”, mientras que el ML es la técnica que se utiliza para mejorar esas capacidades. 

Uno de los objetivos de la IA es crear un sistema inteligente como los humanos para resolver problemas, entretanto, el ML tiene la finalidad de que las máquinas aprendan de los datos para que puedan dar resultados precisos sin necesidad de programarlas. 

3 mayo, 2022