Aprendizaje automático frente a inteligencia artificial: diferencias clave

Es muy común escuchar los términos “aprendizaje automático” e “inteligencia artificial” en el contexto equivocado. Es un error fácil de cometer, ya que son dos conceptos separados pero similares y muy relacionados. Dicho esto, es importante señalar que el aprendizaje automático, o ML, es un subconjunto de la inteligencia artificial o IA. 

Para entender mejor estos dos conceptos, primero definamos cada uno: 

• Inteligencia artificial (IA): La IA es cualquier software o proceso diseñado para imitar el pensamiento humano y procesar información. La IA incluye una amplia gama de tecnologías y campos como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural (PNL), los vehículos autónomos, la robótica y, finalmente, el aprendizaje automático. La IA permite que los dispositivos aprendan e identifiquen información para resolver problemas y extraer información. 
• Aprendizaje automático (ML): El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA y es una técnica que implica enseñar a los dispositivos a aprender información proporcionada a un conjunto de datos sin interferencia humana. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender de los datos a lo largo del tiempo, lo que mejora la precisión y la eficiencia del modelo general de aprendizaje automático. Otra forma de verlo es que el aprendizaje automático es el proceso por el que pasa la IA cuando realiza funciones de IA. 

Aspectos clave de la inteligencia artificial

A lo largo de los años han aparecido muchas definiciones de inteligencia artificial, que es una de las razones por las que puede parecer un tanto complicada o confusa. Pero en su forma más simple, la IA es un campo que combina la informática y conjuntos de datos sólidos para lograr una resolución de problemas eficaz. 

El campo actual de la inteligencia artificial incluye subcampos como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que involucran algoritmos de IA que hacen predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrada. 

La IA a veces se divide en diferentes tipos, como IA débil o IA fuerte. La IA débil, también conocida como IA estrecha o Inteligencia artificial estrecha (ANI), es una IA que ha sido entrenada para realizar tareas específicas. Es la forma más aparente de IA en nuestra vida diaria, que permite aplicaciones como Siri de Apple y vehículos autónomos. 

La IA fuerte consiste en Inteligencia General Artificial (AGI) y Súper Inteligencia Artificial (ASI). AGI es solo teórico en este punto, y se refiere a una máquina que tiene una inteligencia igual a la de los humanos. AGI sería consciente de sí mismo y capaz de resolver problemas muy complejos, aprender y planificar para el futuro. Llevando las cosas aún más lejos, ASI superaría la inteligencia y la capacidad humanas. 

Una de las formas de entender la IA es observar algunas de sus diversas aplicaciones, que incluyen: 

• Reconocimiento de voz: La IA es la clave para muchas tecnologías de reconocimiento de voz. También conocido como reconocimiento de voz por computadora o conversión de voz a texto, se basa en NLP para traducir el habla humana a formato escrito. 
• Visión por computador: AI permite que las computadoras extraigan información de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales. La visión por computadora se utiliza para el etiquetado de fotografías, imágenes de atención médica, automóviles autónomos y mucho más. 
• Servicio al Cliente: AI impulsa los chatbots en toda la industria de servicio al cliente, cambiando la relación entre las empresas y sus clientes. 
• Detección de fraude: Las instituciones financieras usan IA para detectar transacciones sospechosas. 

Aspectos clave del aprendizaje automático 

Los algoritmos de aprendizaje automático se basan en datos estructurados para hacer predicciones. Los datos estructurados son datos que están etiquetados, organizados y definidos con características específicas. El aprendizaje automático generalmente necesita que estos datos sean preprocesados ​​y organizados, o de lo contrario serían asumidos por algoritmos de aprendizaje profundo, que es un subcampo más de la IA. 

Cuando observamos el concepto más amplio de aprendizaje automático, rápidamente se vuelve evidente que es una herramienta muy valiosa para empresas de todos los tamaños. Esto se debe en gran parte a la gran cantidad de datos disponibles para las organizaciones. Los modelos de aprendizaje automático procesan los datos e identifican patrones que mejoran la toma de decisiones comerciales en todos los niveles, y estos modelos se actualizan solos y mejoran su precisión analítica cada vez. 

El aprendizaje automático consiste en algunas técnicas diferentes, cada una de las cuales funciona de manera diferente: 

• Aprendizaje supervisado: Los datos etiquetados "supervisan" los algoritmos y los entrenan para clasificar datos y predecir resultados. 
• Aprendizaje sin supervisión: Una técnica de aprendizaje automático que utiliza datos sin etiquetar. Los modelos de aprendizaje no supervisados ​​pueden analizar datos y descubrir patrones sin intervención humana. 
• Aprendizaje reforzado: Esta técnica entrena modelos para tomar una secuencia de decisiones y se basa en un sistema de recompensa/castigo. 

Diferencia en conjuntos de habilidades de IA/ML

Ahora que hemos separado los dos conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, probablemente haya adivinado que cada uno requiere un conjunto diferente de habilidades. Para las personas que buscan involucrarse con AI o ML, es importante reconocer lo que se requiere para cada uno. 

Cuando se trata de IA, el conjunto de habilidades tiende a ser más teórico que técnico, mientras que el aprendizaje automático requiere una gran experiencia técnica. Dicho esto, hay un cruce entre los dos. 

Veamos primero las principales habilidades requeridas para la inteligencia artificial: 

• Ciencia de los datos: Un campo multidisciplinario centrado en el uso de datos para obtener información, las habilidades de ciencia de datos son cruciales para la IA. Pueden incluir todo, desde programación hasta matemáticas, y ayudan a los científicos de datos a utilizar técnicas como el modelado estadístico y la visualización de datos. 
• Robótica: AI proporciona a los robots visión por computadora para ayudarlos a navegar y sentir sus entornos. 
• Ética: Cualquier persona involucrada con la IA debe estar bien versada en todas las implicaciones éticas de dicha tecnología. La ética es una de las principales preocupaciones con respecto al despliegue de sistemas de IA. 
• Conocimiento del dominio: Al tener conocimiento del dominio, comprenderá mejor la industria. También lo ayudará a desarrollar tecnologías innovadoras para abordar desafíos y riesgos específicos, brindando un mejor soporte a su negocio. 
• Aprendizaje automático: Para comprender realmente la IA y aplicarla de la mejor manera posible, debe tener una sólida comprensión del aprendizaje automático. Si bien es posible que no necesite conocer todos los aspectos técnicos del desarrollo del aprendizaje automático, debe conocer los aspectos fundamentales. 

Cuando observamos el aprendizaje automático, las habilidades tienden a volverse mucho más técnicas. Dicho esto, sería beneficioso para cualquiera que busque involucrarse con AI o ML saber tantos de estos como sea posible:

• Programación: Todo profesional del aprendizaje automático debe ser competente en lenguajes de programación como Java, R, Python, C++ y Javascript. 
• Matemáticas: Los profesionales de ML trabajan mucho con algoritmos y matemáticas aplicadas, por lo que deben tener sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas, junto con conocimientos matemáticos. 
• Arquitectura de red neuronal: Las redes neuronales son fundamentales para el aprendizaje profundo, que es un subconjunto del aprendizaje automático. Los expertos en ML tienen un conocimiento profundo de estas redes neuronales y cómo se pueden aplicar en todos los sectores. 
• Big Data: Una parte importante del aprendizaje automático es el big data, donde estos modelos analizan conjuntos de datos masivos para identificar patrones y hacer predicciones. Big data se refiere a la extracción, gestión y análisis de grandes cantidades de datos de manera eficiente. 
• Computación distribuída: Una rama de la informática, la computación distribuida es otra parte importante del aprendizaje automático. Se refiere a sistemas distribuidos cuyos componentes están ubicados en varias computadoras en red, las cuales coordinan sus acciones intercambiando comunicaciones. 

Estas son solo algunas de las habilidades de IA y ML que debe adquirir cualquiera que busque involucrarse en los campos. Dicho esto, cualquier líder empresarial se beneficiaría enormemente de aprender estas habilidades, ya que les ayudaría a tener una mejor comprensión de sus proyectos de IA. Y una de las principales claves del éxito de cualquier proyecto de IA es un equipo competente de líderes que comprenda lo que está ocurriendo.

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