¿Cuál es la diferencia entre inteligencia artificial y machine learning?

Inteligencia artificial y machine learning son dos conceptos muy escuchados últimamente en el ámbito del Data Science y la formación relacionada con este campo. Como se puede imaginar, ambos tienen sus características propias, y por lo tanto sus diferencias.

La inteligencia artificial y machine learningson términos que han despertado mucho interés en el mundo de la tecnología, y con razón. Son tecnologías que proporcionan una gran ayuda a empresas para agilizar procesos y a descubrir datos para tomar mejores decisiones informadas. Hacen avanzar a casi todos los sectores, ayudándoles a trabajar de forma más inteligente, y se están convirtiendo en tecnologías esenciales para que las empresas consigan mantener una ventaja competitiva.

Estas tecnologías son responsables de funciones como el reconocimiento facial en los teléfonos inteligentes, las experiencias de compra en línea personalizadas, los asistentes virtuales en los hogares, e incluso el diagnóstico médico de enfermedades.

La demanda de ambas, y, por lo tanto, de profesionales capacitados en ellas, está en auge. Sin embargo, este crecimiento exponencial está planteando problemas a las empresas. Entre los principales se encuentran la falta de conocimientos, la dificultad para comprender los casos de uso de la IA, y la preocupación por el alcance o la calidad de los datos.

Si bien, hace unas décadas, algo como la inteligencia artificial y machine learning era algo impensable, hoy es algo cada vez más habitual en las empresas. Y, aunque se encuentran íntimamente relacionadas, las diferencias que existen entre ellas son importantes.

La inteligencia artificial

En realidad, inteligencia artificial es un término mal definido, lo que contribuye a la confusión entre ella y el machine learning. De forma somera, la inteligencia artificial es un sistema que, aparentemente, es inteligente, pero realmente no es una buena definición. Básicamente, la IA es una máquina que parece humana y que puede imitar el comportamiento de las personas.

Estos comportamientos incluyen la resolución de problemas, el aprendizaje y la planificación, por ejemplo, que se logran mediante el análisis de datos y la identificación de patrones en ellos para replicarlos.

Machine learning

Por otro lado, el machine learning es un tipo de inteligencia artificial.

La IA, se puede decir, es la apariencia general de ser inteligente, mientras que el machine learning es el aprendizaje por parte de las máquinas de conocimientos y comportamientos que serían difíciles de llevar a cabo por el hombre. Es más, el machine learning puede ir mucho más allá de la inteligencia humana.

Principalmente, esta tecnología se usa para realizar el procesamiento de ingentes cantidades de datos de una forma muy rápida. Para ello, se utilizan algoritmos que cambian con el tiempo y que se mejoran de forma que puedan trabajar mucho mejor. Por ejemplo, una planta de fabricación podría recoger datos de máquinas y sensores en su red en cantidades mucho mayores a las que el hombre es capaz de procesar. En este caso, el machine learning podría detectar patrones y encontrar anomalías que pueden indicar que hay un problema.

Inteligencia artificial y machine learning, ¿qué necesita cada una?

Como se ha constatado ya anteriormente, inteligencia artificial y machine learning se relacionan muy estrechamente, pero no son lo mismo. Debido a que ambas son tecnologías inteligentes, es necesario estar cualificado para trabajar con ellas.

Los profesionales que trabajan con la inteligencia artificial necesitarán una serie de características que incluye, entre otras muchas, ser capaces de trabajar con algoritmos, y disponer de técnicas para realizar un análisis. Además de conocer la ciencia de los datos en profundidad, o trabajar con programación en java y con robótica.

Por otro lado, el trabajo con machine learning exige que los profesionales estén adecuadamente capacitados para hacer uso de las matemáticas aplicadas, conocer cómo es la arquitectura de redes neuronales, o el procesamiento del lenguaje natural. También será básico que se conozcan los distintos lenguajes de programación.

Los términos inteligencia artificial y machine learning se usan indistintamente

Esto ocurre porque, realmente, no se tienen en cuenta las diferencias que existen entre inteligencia artificial y machine learning.

La IA nació en 1956 y, desde entonces, ha experimentado cambios y variaciones. Al principio se pensaba que podría alcanzar el nivel de inteligencia humana, pero pronto se comprobó que no era así. Eso, junto a la falta de financiación, provocó que el interés disminuyera.

Las organizaciones intentaron separarse del término IA, que se había convertido en sinónimo de humo, y utilizaron diferentes nombres para referirse a su trabajo. Por ejemplo, IBM describió Deep Blue como un superordenador, y declaró explícitamente que no utilizaba inteligencia artificial, a pesar de que sí lo hacía.

Nacen otras palabras

Surgieron otros términos, como big data, análisis predictivo y machine learning automático, que empezaron a ganar tracción y popularidad. En 2012, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronales avanzaron mucho, y se utilizaron en un número cada vez mayor de campos. De repente, las empresas empezaron a utilizar los términos “machine learning" y "aprendizaje profundo" para anunciar sus productos.

El aprendizaje profundo comenzó a realizar tareas que eran imposibles de hacer con la programación clásica basada en reglas. Campos como el reconocimiento del habla y facial, la clasificación de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural, que se encontraban en una fase inicial, dieron repentinamente grandes saltos.

Es aquí cuando ocurre un cambio de marcha hacia la IA. Para quienes están acostumbrados a los límites del software anticuado, los efectos del aprendizaje profundo parecen impensables. Esto ocurre porque una parte de los campos en los que están entrando las redes neuronales y el aprendizaje profundo se consideraban fuera de los límites de los ordenadores.