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Cómo diferenciar el machine learning de la inteligencia artificial

Aunque hace años que se viene hablando de inteligencia artificial o de conceptos relacionados como el machine learning o el deep learning, ha sido en los dos últimos años, y especialmente en 2022, cuando el gran público ha visto a qué nos enfrentamos cuando hablamos de inteligencia artificial. Y de lo mucho que puede hacer por nosotros. En prácticamente cualquier ámbito.

Pero como ocurre con toda nueva tecnología, es fácil caer en errores, lugares comunes o confundir conceptos similares pero no idénticos. Y uno de esos ejemplos es la dificultad para discernir qué es inteligencia artificial y qué es machine learning. En realidad, están muy próximos entre sí.

Brevemente, la inteligencia artificial es un campo de estudio más amplio que incluye el aprendizaje automático. Lo que en inglés conocemos como machine learning. Pero el aprendizaje automático es una subcategoría específica dentro de la inteligencia artificial. Veamos hasta qué punto son distintos.

Inteligencia artificial versus machine learning

Dice la Wikipedia que la inteligencia artificial es, en las ciencias de la computación, la disciplina que intenta replicar y desarrollar la inteligencia y sus procesos implícitos a través de computadoras. O dicho de otra forma. Se trata de crear sistemas que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de patrones, el aprendizaje automático o la toma de decisiones.

Por su parte, el machine learning o aprendizaje automático el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial. Su objetivo, según Wikipedia, es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan. Para ello se desarrollan algoritmos y sistemas que pueden aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser explícitamente programados. El aprendizaje automático se basa en la idea de que un sistema puede mejorar su rendimiento mediante la adquisición de conocimiento a partir de los datos. Esto se logra a través de la utilización de algoritmos específicos como el aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado. 

Detrás de la inteligencia artificial está la idea de automatizar procesos complejos. Hemos logrado automatizar determinadas tareas y acciones de manera prácticamente total hasta el punto de no necesitar supervisión humana. O que esta sea mínima. Pero todavía queda mucho camino por recorrer en tareas que requieren tomar decisiones más allá de una serie de reacciones previamente programadas.

El machine learning hace evolucionar la inteligencia artificial para resolver nuestros problemas

Es fácil confundir machine learning e inteligencia artificial

En realidad, confundir ambos conceptos es fácil porque muchas veces están relacionados. Por ejemplo, podemos emplear inteligencia artificial para recopilar y analizar datos. Pero precisamente esa IA emplea algoritmos y modelos basados en aprendizaje automático que detectan e interpretan patrones que el ser humano no vería o que tardaría mucho más tiempo en encontrar.

Otro caso similar es el de los chatbots basados en procesamiento de lenguaje natural. Uno de los más populares el año pasado y éste es ChatGPT. Estamos hablando de inteligencia artificial. Pero también de aprendizaje automático. Ya que esta IA aprende a medida que le introducimos textos e interaccionamos con ella.

En parte, podríamos decir que la inteligencia artificial resuelve problemas a partir de unas reglas previamente introducidas. Y el aprendizaje automático ayuda a que esa IA evolucione. O mejor dicho, aprenda a medida que se encuentra con nuevas situaciones. Algunas de ellas no previstas cuando se programó el algoritmo o programa de turno.

La parte por el todo, el todo por la parte

Gracias al aprendizaje automático o machine learning estamos avanzando rápidamente en muchos ámbitos. Muchos de sus beneficios ya los estamos disfrutando sin saber que se deben a esta rama de la inteligencia artificial. Por ejemplo, las recomendaciones en servicios de streaming de música o vídeo, recomendaciones en tiendas de compra online, traducción de texto y audio, detección de fraudes, predicciones en stocks de mercancías, reconocimiento de imágenes…

Por otro lado, la inteligencia artificial también forma parte de nuestro día a día. Asistentes virtuales, robots domésticos, videojuegos más realistas, análisis de datos, investigación científica, medicina personalizada, movilidad inteligente… En definitiva, la inteligencia artificial, y en parte su combinación con el aprendizaje automático, darán mucho de sí en los próximos años como ya hemos visto si miramos atrás. 

Máquinas, dispositivos y aplicaciones que razonan y solucionan problemas que pueden ser muy sencillos pero que también pueden ser complejos. Y a través del machine learning, aprenderán por sí mismas gracias a los parámetros establecidos y a los datos e interacciones que reciban a medida que trabajan por nosotros. E aquí la fina línea que separa, si es que es posible, el aprendizaje profundo de la inteligencia artificial.

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