En el universo tecnológico actual existe una curiosidad gigantesca sobre la IA. Cada vez son más personas las que se preguntan ¿que es IA?, cuál es su alcance, para que sirve y cuales son sus diferencias con el Machine Learning o aprendizaje automatizado. Ambos conceptos están íntimamente relacionados, pero poseen características que es importante diferenciar para no tener confusiones.

Tanto la Inteligencia Artificial, como el aprendizaje automatizado están tomando presencia permanente en nuestras vidas. En la actualidad procesos cotidianos son permanentemente modificados por las maquinas con las que interactuamos ya que estas aprenden de nosotros, en base a nuestro comportamiento y son capaces de satisfacer de una forma más eficiente nuestras necesidades. Esto se traslada y aplica desde empresas que pueden responder de mejor forma a situaciones problemáticas tomando en cuenta la experiencia, hasta la ruta que tomamos con nuestro coche para llegar más temprano al trabajo.

Cómo podemos ver, el futuro ha llegado a nosotros y las maquinas ahora generan conocimiento. Descubramos juntos este interesante mundo de aprendizaje tecnológico y conozcamos qué es IA y en que se diferencia del machine learning.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Durante décadas la idea de que las maquinas pensarán por si solas, parecía una idea futurista de una novela de Issac Asimov. De pronto y sin advertir a nadie, este concepto se ha colado en nuestras vidas e interactuamos con el casi todo el tiempo, aunque puede que no se tenga muy claro de que se ocupa la IA. No existe un concepto generalmente aceptado sobre IA debido a sus diferentes tipos y ámbitos de aplicación, pero podríamos englobar su esencia de la siguiente forma:

La IA o Inteligencia Artificial es un proceso complejo que mediante la combinación de algoritmos buscan crear sistemas o programas que permitan a las maquinas reproducir o emular las funciones cognitivas del ser humano con la finalidad de que estas ejecuten tareas e interactuen con las personas.

 

Esta área en auge vive una etapa constante de desarrollo. Los procesos que cuentan con IA abarcan desde las complejidades de la minería de datos, el procesamiento de lenguaje natural, simulaciones y optimizaciones de sistemas de recomendación, hasta el mejoramiento de actividades educativas, tratamientos contra enfermedades e inclusive hasta coches que se manejan solos, como los reconocidos y algo polémicos Tesla.

¿Qué es el Machine Learning?

Ahora bien, un concepto con el que suele ser confundida la IA es el aprendizaje automatizado. Esta confusión suele originarse debido a que ambas buscan la creación de maquinas que desarrollen la capacidad de generar conocimiento sin necesidad de recibir ordenes, como cualquier programa informático. Pero como puedes notar, no son lo mismo.

El Machine learning es una rama científica perteneciente a la inteligencia artificial que tiene como eje central de desarrollo el aprendizaje computacional. Esta desarrolla esquemas de trabajos en los cuales los ordenadores pueden desarrollar progresivamente aprendizaje al analizar los datos suministrados por los usuarios.

En la actualidad existen diversos casos en los que diariamente interactuamos con el aprendizaje automatizado. Los sistemas de recomendación de plataformas de contenido como Spotify, Netflix, Youtube, toman datos sobre nuestro comportamiento y los contenidos que consumimos para presentarnos nuevos elementos que pueden ser de nuestro interés. También utilizamos el machine learning en los sistemas de reconocimiento de voz que utilizan los asistentes personales de nuestros móviles e en el reconocimiento facial que se utiliza para etiquetar fotos en redes sociales como Facebook.

Diferencia principal entre IA y ML

La cercanía entre los conceptos es evidente. Sobre todo porque una de las técnicas pertenece o forma parte de la disciplina general. El ML al formar parte del universo creciente de la IA cumple con tareas importantes que debemos saber diferenciar.

La Inteligencia Artificial es un concepto amplio que se centra en la reproducción o simulación de funciones cognitivas. Es decir, busca recrear el comportamiento racional del ser humano, mientras que el aprendizaje automatizado es un sub conjunto o sub proceso de la inteligencia artificial que se enfoca en la capacidad de recibir datos, aprender en base a ellos y optimizar los procesos de resultados con ajustes constantes a sus algoritmos.

Esperamos que esta información sea de utilidad para comprender la diferencia entre estos dos importantes conceptos del mundo tecnologico actual.

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