España se encuentra por debajo del promedio con relación al resto del país en cuanto a investigación y desarrollo de inteligencia artificial y machine learning. Así lo indicó un informe creado por el Human-Centered Artificial Intelligence Institute de la Universidad de Stanford.
European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS), laboratorio Europeo de Aprendizaje y Sistemas Inteligentes, es una organización que tiene como objetivo crear y conectar laboratorios a lo largo de Europa que estén orientados a investigaciones de machine learning.
Para esto, es necesario que las empresas y los profesionales de hoy en día en España conozcan los conceptos clave utilizados en este campo.
Hoy en día, existe un grave error en no conocer la diferencia entre Inteligencia artificial y machine learning, y suelen estos términos ser utilizados como sinónimos dentro de las organizaciones, lo que impide tener una perspectiva clara, real y objetiva de lo que significan estas disciplinas.
Diferencia entre inteligencia artificial, machine learning
Para poder entender esta diferencia es importante conocer sus definiciones, funcionamientos y cómo se relacionan, a continuación te explicaremos detalladamente:
¿Qué es inteligencia artificial?
La Inteligencia Artificial (IA): es el estudio, el desarrollo y la aplicación de técnicas informáticas que les permiten a las computadoras adquirir algunas habilidades de la inteligencia humanos, es decir:
– Entender las situaciones y los contextos.
– Identificar objetos y reconocer sus significados.
– Analizar y resolver problemas.
– Aprender a realizar nuevas tareas.
– Comprender el lenguaje natural (Natural Language Processing).
– Reconocer imágenes (Computer Vision).
Relación entre inteligencia artificial y machine learning
Tiempo atrás la inteligencia artificial tenia la capacidad de crear una serie de reglas que le decían a las computadoras qué debían hacer, Cómo y en qué momento. “Si ocurre X cosa, debes hacer Z cosa”.
De esta manera, el sistema inteligente solo obedecía las reglas de acción para lo cual estaba configurado.
Un ejemplo de de ello es:
Si queríamos que una computadora jugara ajedrez, se le daban reglas como «si hay un caballo en la línea de ataque de tu alfil, debes comértelo», con esto y creando muchas reglas de este tipo, una computadora ya era capaz de jugar ajedrez.
Cuando llegó el machine learning, la técnica basada en reglas para desarrollar inteligencia artificial se abandonó, pues el ML era capaz de aportarle a las computadoras una capacidad real de aprendizaje, más adaptada al concepto de «inteligencia artificial».
Este proceso sirve para exponer a la computadora a muchos datos para que pueda procesarlos, analizarlos y aprender de ellos.
En el ejemplo del ajedrez, si se utiliza el ML esto quiere decir que se dota a la computadora con una gran base de datos de partidas de ajedrez. Así, el sistema inteligente analizará las partidas e identificará cuáles son los movimientos que conseguirán la victoria, haciendo que la computadora tome las decisiones sobre qué movimientos realizar.
Diferencia entre inteligencia artificial y machine learning
Así las cosas, la diferencia es que la Inteligencia Artificial tiene la capacidad de que las computadoras muestren un comportamiento «inteligente». Mientras que machine learning utiliza una técnica para crear y mejorar dicho comportamiento. Esto mediante entrenamientos automáticos basados en la exposición de datos.
Se podría decir que:
- Inteligencia artificial: capacidad de jugar ajedrez.
- Machine Learning: técnica de entrenamiento para enseñar a jugar ajedrez.
También podemos decir que: machine learning es colocar a un alumno a leer un libro, inteligencia artificial es el conocimiento que adquiere el alumno con ese libro.
¿Cómo funciona el machine learning dentro de la inteligencia artificial?
El machine learning o aprendizaje automático se especializas en técnicas estadísticas para la programación de algoritmos capaces de aprender a realizar tareas.
Entonces, el ML se encarga del «aprendizaje» como base para lograr los distintos campos de aplicación de la inteligencia artificial como:
- Computer Vision para que las computadoras sean capaces de reconocer las imágenes
- Natural Language Processing para que puedan comprender el lenguaje humano
Este último campo de aplicación es el fundamento de los conocidos chatbots y los asistentes virtuales de trabajo.
Machine learning y redes neuronales artificiales
Para que la IA pueda desarrollar la capacidad de «aprendizaje automático» varios modelos de machine learning involucran las Redes Neuronales Artificiales (RNA), un sistema cuyo funcionamiento imita a las redes neuronales biológicas que son las responsables del aprendizaje.
Estas redes funcionan a través de capas de neuronas, mientras más capas hayan, más profunda es una red y tendrá mayor capacidad de aprendizaje y de procesamientos desarrollados. Es decir que, a mayor cantidad de capas, mayor es la complejidad de los conceptos que una RNA pueda aprender.
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