¿Cuál es la verdadera diferencia entre Inteligencia Artificial y Machine Learning?

La tecnología de la Inteligencia Artificial nos ha traído innumerables beneficios en una infinidad de campos como la producción, la medicina, la logística, procesamiento de lenguaje natural (chatbots), economía… 

La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) son términos que, poco a poco, se han insertado en nuestro día a día, no sólo como expresiones que escuchamos ocasionalmente, sino como aplicaciones con las que interactuamos más de lo que pensamos.

Es cierto que la IA y el ML vienen de la mano y que tienen muchas cosas en común, sin embargo, desde UNIE, queremos enseñarte sus diferencias para que puedas despejar tus dudas y aclarar cada concepto de forma fácil y sencilla.

Desvelando conceptos: Inteligencia Artificial en perspectiva

La Inteligencia Artificial se puede definir como la capacidad de los sistemas informáticos de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el razonamiento, el aprendizaje, la comunicación o la creatividad. La IA funciona mediante la combinación de datos, que son la materia prima de la que se alimenta, y pueden ser de diferentes tipos, como texto, imagen, sonido, vídeo o sensores.

Historia y evolución: la trayectoria de la IA

La IA se puede dividir en tres etapas:

• La primera (1956-1970) fue el nacimiento de la IA como ciencia, con el objetivo de crear máquinas que imitaran el pensamiento humano. Se crearon los primeros programas de IA, como el Lógico Teórico o el General Problem Solver, y se propuso el Test de Turing para medir la inteligencia de las máquinas.
• La segunda (1971-1981) fue la consolidación de la IA, con el desarrollo de sistemas más especializados y basados en el conocimiento fundamentado en la experiencia y el razonamiento simbólico. Se crearon los sistemas expertos, la robótica inteligente y la inteligencia artificial distribuida (forma de hacer que las máquinas piensen y trabajen juntas de forma horizontal).
• La tercera (1982-presente) es la expansión de la IA, con el uso de técnicas más avanzadas y variadas, como el aprendizaje automático, las redes neuronales, la lógica difusa (aquella que defiende que las cosas pueden ser parcialmente verdaderas, en lugar de ser verdaderas o falsas), los algoritmos genéticos o la inteligencia artificial emocional. Se han logrado avances espectaculares, como el Deep Blue, el AlphaGo, el Watson, el Siri o el GPT-3.

Profundizando en Machine Learning: el aprendizaje de las máquinas

Los sistemas informáticos emplean un proceso por el cual sus algoritmos mejoran su rendimiento al recibir y analizar datos. El objetivo del aprendizaje de las máquinas es que los algoritmos sean capaces de adaptarse a nuevas situaciones, generalizar sus conocimientos y resolver problemas complejos sin necesidad de una programación explícita.

¿Cómo "aprenden" las máquinas? Mecanismos y algoritmos

Existen diferentes tipos de aprendizaje de las máquinas, según el tipo y la cantidad de datos disponibles, el grado de supervisión humana y la forma de evaluar los resultados. Los principales tipos de aprendizaje de las máquinas son:

1. Aprendizaje supervisado: se basa en datos etiquetados, es decir, datos que tienen una salida o una clase asociada. El algoritmo aprende a partir de ejemplos previos y trata de predecir la salida o la clase de nuevos datos. Algunas de las tareas típicas del aprendizaje supervisado son la clasificación, la regresión, el reconocimiento de patrones o el análisis de sentimientos.
2. Aprendizaje no supervisado: se basa en datos no etiquetados (datos que no tienen una salida o una clase asociada). A partir de la estructura y las propiedades de los datos, el algoritmo trata de encontrar patrones, agrupaciones, correlaciones o anomalías. 
3. Aprendizaje por refuerzo: se basa en datos generados por la interacción del algoritmo con un entorno. Esto quiere decir que, en base a las recompensas o las penalizaciones que recibe por sus acciones, el algoritmo intenta maximizar su recompensa a largo plazo. 

La diferencia esencial: IA y Machine Learning en un vistazo

Con toda esta información, puede que pienses que tanto la IA como el ML son bastante similares y se puedan usar en los mismos procesos tecnológicos e informáticos. Sin embargo, hay unas diferencias esenciales que hacen que cada uno sea ideal en su propio campo, con sus propias ventajas y limitaciones.

Capacidades, alcance y aplicaciones de cada uno

La inteligencia artificial (IA) como tal abarca diversas técnicas y enfoques para hacer que las máquinas se parezcan más a los humanos y puedan razonar, aprender y resolver problemas como nosotros. La IA tiene muchas aplicaciones en diferentes ámbitos, como la medicina, la educación, la industria, la seguridad, etc. 

Por otro lado, el machine learning (ML) es una técnica específica dentro de la IA que consiste en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que los sistemas informáticos utilizan para realizar tareas complejas sin instrucciones explícitas, sino basándose en patrones e inferencias extraídos de los datos. El ML permite a las máquinas mejorar su rendimiento y adaptarse a nuevas situaciones mediante el aprendizaje automático. El ML tiene muchas aplicaciones en áreas como el análisis de datos, la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural, la generación de contenido, etc. 

En resumen, 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. La IA es el campo general y el ML es una de sus ramas. 

¿Por qué es crucial entender estas diferencias?

Tanto la IA y la ML actualmente tienen un gran impacto en la sociedad, la economía, la ciencia y la tecnología. Al conocer sus características se puede aprovechar mejor su potencial, así como identificar sus limitaciones y desafíos. Además, al comprender la relación entre ambos, se puede tener una visión más clara y crítica de los avances, así como de las implicaciones éticas, sociales y legales que conllevan.

Impacto en negocios, tecnología y nuestra vida diaria

Cada vez son más las empresas y negocios que emplean estas tecnologías por todos los beneficios que otorgan, ya que además, son capaces de hacer funciones mucho más rápido y de forma más eficiente que los humanos. Esto implica una serie de oportunidades y utilidades, así como de los desafíos y los riesgos que implican en nuestra sociedad actual.

• En el ámbito de los negocios, la IA y el ML pueden ayudar a las empresas a mejorar su eficiencia, reducir sus costos, aumentar su competitividad, tomar mejores decisiones y ofrecer mejores servicios a sus clientes. Por ejemplo, la IA y el ML se pueden utilizar para automatizar procesos repetitivos, analizar grandes cantidades de datos, optimizar la gestión de recursos, personalizar la atención al cliente, predecir el comportamiento de los consumidores, detectar fraudes…
• Respecto a la tecnología, gracias a la IA y el ML, se está impulsando el desarrollo de nuevas aplicaciones y dispositivos que facilitan y mejoran nuestra interacción con el mundo digital. Este último año, se han creado numerosos asistentes virtuales, sistemas de reconocimiento de voz e imagen, sistemas de traducción automática, o sistemas de generación de contenido.
• En nuestra vida diaria, la IA y el ML están influyendo y formando parte de nuestro día a día, tanto en el ámbito personal como en el profesional. Muchas universidades y centros educativos fomentan el uso de estas herramientas a la hora de buscar información más fácilmente, aprender de forma distinta y personalizada, redactar o revisar tareas…

El futuro de la IA y Machine Learning: ¿Qué nos espera?

El mundo está experimentando una revolución gracias a la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML), dos tecnologías que no dejan de avanzar y de sorprendernos. Estas tecnologías se aplican en múltiples campos y nos ofrecen soluciones y beneficios, pero también nos plantean retos y riesgos. Por eso, tenemos que aprender a vivir con estas herramientas, aprovechando sus ventajas y evitando sus inconvenientes.

Innovaciones y tendencias en el horizonte tecnológico

Desde UNIE, sabemos que la IA y el ML es un campo que está en constante evolución 

y cada día salen nuevas características y modalidades que las mejoran cada vez más. Sin embargo, hemos elegido una serie de innovaciones que prometen transformar el mundo en estos próximos años.

• La IA conversacional: Se trata de la capacidad de crear sistemas que puedan interactuar con los humanos de forma natural, mediante el lenguaje hablado o escrito (asistentes virtuales, chatbots o agentes de atención al cliente). La IA conversacional se basa en el uso de técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), reconocimiento de voz, generación de texto y comprensión del contexto.
• La IA explicable: se refiere a la necesidad de que los sistemas de IA y ML sean capaces de explicar sus decisiones y acciones, tanto a los usuarios como a los desarrolladores. Esto implica un mayor nivel de transparencia, confianza y responsabilidad en el uso de la IA y el ML. 
• La IA federada: consiste en un enfoque que permite entrenar y mejorar los modelos de IA y ML sin necesidad de compartir o centralizar los datos. Esto se logra mediante el uso de algoritmos distribuidos que permiten que cada dispositivo o entidad participe en el proceso de aprendizaje de forma colaborativa, manteniendo la privacidad y la seguridad de los datos. La IA federada tiene un gran potencial para aplicaciones que requieren datos sensibles o confidenciales, como la salud, la banca, la educación, etc.

En UNIE, estamos comprometidos con la formación de profesionales capaces de aprovechar estas oportunidades y de contribuir al desarrollo de una sociedad más inteligente, sostenible e inclusiva, por eso ofrecemos el Máster Universitario en Inteligencia Artificial, donde podrás emplear estas herramientas para innovar en diferentes sectores, crear proyectos de impacto social y desarrollar tu potencial creativo y analítico.