¿Cuál es la diferencia entre IA y ML?

Sin duda, ha escuchado los términos "inteligencia artificial" y "aprendizaje automático" antes. Y si no lo has hecho, pronto lo harás. Para 2021, se estima que el 80% de las nuevas tecnologías estarán basadas en IA. Y el 37 % de las organizaciones en todo el mundo utilizan algún tipo de IA para mejorar sus operaciones diarias.

Amazon, por ejemplo, utilizó el aprendizaje automático para reducir el tiempo de envío en más de un 225 %. Entonces, si no está seguro de lo que significan estos términos y cuál es la diferencia entre ellos, no se preocupe, estamos aquí para ayudarlo.

En los próximos párrafos, profundizaremos en la diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial(1), con la esperanza de arrojar luz sobre este tema que a veces resulta confuso. También repasaremos brevemente lo que significa cada término y daremos algunos ejemplos de diferentes tipos de inteligencia artificial y diferentes tipos de aprendizaje automático. Por último, discutiremos por qué los dos términos se usan indistintamente en primer lugar.

• Breve comprensión de la IA
• Diferentes tipos de inteligencia artificial.
• Breve comprensión de ML
• Diferentes tipos de aprendizaje automático
• Diferencia entre IA y ML
• ¿Por qué las empresas de tecnología usan IA y ML?
• Pensamientos finales

Una breve descripción de la IA

La inteligencia artificial, o IA, se refiere a la imitación de la inteligencia humana por una máquina hecha por el hombre. La máquina posee un cerebro computarizado que es capaz de aprender y resolver problemas con una capacidad similar a la del cerebro humano.

La inteligencia artificial es un término general bastante amplio que abarca varios subconjuntos, algo que es importante recordar porque lo abordaremos más adelante.

El objetivo de la IA es realmente replicar no solo las habilidades de resolución de problemas sino también las de toma de decisiones del cerebro humano. Esto se puede lograr mediante el uso de algoritmos, que son esencialmente un conjunto de reglas que describen lo que hace la computadora en una situación determinada.

Puede ver los algoritmos como una especie de receta que la computadora debe seguir cuando todos los ingredientes están presentes.

La inteligencia artificial se puede dividir en tres tipos:

• IA estrecha

  La IA estrecha, como sugiere su nombre, tiene un enfoque muy limitado. A veces también se la denomina "IA débil". Un ejemplo de IA estrecha sería Siri o Google Assistant. Narrow AI representa dónde nos encontramos actualmente con la inteligencia artificial en tecnología.

• IA general

  El segundo tipo de IA es la inteligencia general artificial (AGI). Este tipo de IA ocurre cuando las habilidades de una computadora pueden igualar las habilidades del cerebro humano. Bajo AGI, las computadoras serían capaces de resolver problemas y razonar de forma independiente, tomar decisiones e incluso pensar creativamente.

• Súper IA

  El tercer tipo de IA es la superinteligencia artificial (ASI). Probablemente esté bastante familiarizado con este tipo, aunque actualmente no existe. Bajo ASI, las máquinas desarrollan habilidades intelectuales que van más allá de lo que el cerebro humano puede lograr.

  Si alguna vez has visto la serie Terminator, entiendes por qué esto podría ser problemático. Sin embargo, la realidad es que muchos expertos predicen que ASI beneficiaría enormemente a la raza humana.

Una breve descripción de ML

¿Recuerdas cuando hablamos sobre cómo la inteligencia artificial tenía varios subconjuntos diferentes? Bueno, el aprendizaje automático, o ML, es uno de ellos. El aprendizaje automático es la capacidad de una máquina para aprender de los datos. Por supuesto, la máquina debe programarse primero. Pero una vez que se implementan los algoritmos adecuados y la máquina tiene acceso a los datos, puede comenzar a aprender.

El aprendizaje automático existe y en realidad es bastante común en nuestro mundo actual. La autocorrección es un ejemplo de ML en la vida moderna, al igual que un filtro de spam. Estos programas están lejos de ser inteligentes, pero poseen la capacidad de cambiar su comportamiento en función de nuevos datos. Si eso suena mucho a IA limitada, es porque lo es. El aprendizaje automático es un ejemplo de IA estrecha.

El aprendizaje automático se puede dividir en cuatro categorías diferentes:

• supervisado

  Este tipo de ML implica el uso de conjuntos de datos etiquetados. Una vez que los datos le enseñan a la máquina un determinado patrón o conjunto de características, la máquina puede predecir un resultado.

• sin supervisión

  El aprendizaje automático no supervisado se trata de clasificar los datos existentes que no están etiquetados. Un algoritmo de aprendizaje automático no supervisado puede enseñarle a una computadora a separar datos en diferentes grupos en función de relaciones o patrones.

• Semi-supervisado

  El aprendizaje automático semisupervisado se encuentra en algún lugar entre los dos. Este tipo de aprendizaje automático entra en juego cuando los conjuntos de datos tienen componentes etiquetados y no etiquetados. Las predicciones dadas bajo el aprendizaje automático semisupervisado tienden a ser las más precisas de todos los tipos de aprendizaje automático.

• Reforzamiento

  Este tipo de ML es similar al tipo de aprendizaje por refuerzo en el que participan los humanos. Bajo el aprendizaje por refuerzo, se otorga una recompensa cuando se determina el mejor curso de acción. El objetivo de la máquina es tomar decisiones que maximicen la recompensa.

Diferencias clave entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

Después de todo eso, te estarás preguntando: ¿en qué se diferencian estas cosas? Hay algunas características clave que pueden hacer que la distinción sea más fácil de recordar.

• Alcance

  Una cosa a tener en cuenta es el alcance. La inteligencia artificial tiene un alcance muy amplio. El aprendizaje automático, por otro lado, tiene un alcance mucho más limitado: estas máquinas pueden dominar una tarea determinada, pero no pueden hacer mucho más.

• Objetivos

  Otra diferencia clave entre el aprendizaje artificial y el aprendizaje automático es que los dos tienen objetivos muy diferentes. Cuando se trata de inteligencia artificial, particularmente AGI o ASI, el objetivo es crear una computadora capaz de tomar decisiones y pensar conscientemente. Con el aprendizaje automático, el objetivo es simplemente que la máquina pueda predecir con precisión un resultado basado en datos anteriores.

• Tipo de conjunto de datos

  Además, la inteligencia artificial puede manejar todo tipo de datos: estructurados, no estructurados y semiestructurados. El aprendizaje automático, alternativamente, solo puede dar sentido a los datos estructurados y semiestructurados. Además, mientras que tanto AI como ML implican autocorrección, solo AI implica razonamiento.

• Sabiduría vs Conocimiento

  También podría decir que la inteligencia artificial implica la adquisición de sabiduría e inteligencia, mientras que el aprendizaje automático tiene como objetivo el conocimiento.

• Salir

  La inteligencia artificial observará múltiples resultados y elegirá el que sea mejor. El aprendizaje automático elegirá lo que considere la única solución, independientemente de si es la mejor.

• Conciencia

  Realmente, en el centro de la diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial está el pensamiento consciente. El aprendizaje automático no requiere una computadora para desarrollar su propia conciencia. La inteligencia artificial requiere que la máquina pueda sentir y pensar independientemente de su programación para igualar las capacidades del cerebro humano.

¿Por qué las empresas de tecnología tienden a usar IA y ML indistintamente?

Las empresas tecnológicas usan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático de manera intercambiable porque hace décadas, el enfoque se centró principalmente en desarrollar una verdadera inteligencia artificial: AGI y ASI. En ese momento, comenzó a desarrollarse un estigma negativo en torno al término. Este estigma puede haber tenido que ver con la representación de ASI en películas, televisión y medios de comunicación.

Por esa razón, otros términos comenzaron a surgir a medida que avanzaba la tecnología. Términos como aprendizaje automático y aprendizaje profundo comenzaron a surgir, y las personas los usaban indistintamente con IA limitada.

El problema es que ML es realmente solo sinónimo de IA limitada. Una vez que la superinteligencia artificial general y la superinteligencia se conviertan en contendientes, es probable que la distinción entre ML e IA se vuelva más importante y los términos, naturalmente, se vuelvan menos intercambiables.

Pensamientos finales

El aprendizaje automático es donde se encuentra la tecnología de IA hoy en día. La inteligencia artificial representa dónde podría estar mañana. Si necesita ayuda para mantener los términos correctos, recuerde que el aprendizaje automático implica enseñarle a una máquina a aprender.

Estas máquinas realizan una sola tarea extremadamente bien. La inteligencia artificial, por otro lado, implica replicar la mente humana. Estas máquinas podrían, en teoría, realizar una variedad de tareas tan bien, si no mejor, que un humano.

En última instancia, la diferencia entre los dos será más amplia y más fácil de distinguir a medida que pasen los años.

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