Aprendizaje Automático vs Inteligencia Artificial: Diferencias clave

Es muy común escuchar los términos “aprendizaje automático” y “inteligencia artificial” utilizados en el contexto incorrecto. Es un error fácil de cometer, ya que son dos conceptos separados pero similares que están estrechamente relacionados. Con eso dicho, es importante tener en cuenta que el aprendizaje automático, o ML, es un subconjunto de la inteligencia artificial, o AI. 

Para entender mejor estos dos conceptos, definamos cada uno: 

• Inteligencia Artificial (AI): AI es cualquier software o proceso diseñado para imitar el pensamiento humano y procesar información. AI incluye una amplia gama de tecnologías y campos como visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural (NLP), vehículos autónomos, robótica y, finalmente, aprendizaje automático. AI permite a los dispositivos aprender e identificar información para resolver problemas y extraer conocimientos. 
• Aprendizaje Automático (ML): El aprendizaje automático es un subconjunto de AI, y es una técnica que implica enseñar a los dispositivos a aprender información dada a un conjunto de datos sin interferencia humana. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender de los datos con el tiempo, mejorando la precisión y eficiencia del modelo de aprendizaje automático en general. Otra forma de verlo es que el aprendizaje automático es el proceso que AI sigue cuando realiza funciones de AI. 

Aspectos clave de la Inteligencia Artificial

Muchas definiciones de inteligencia artificial han surgido a lo largo de los años, lo que es una de las razones por las que puede parecer algo complicado o confuso. Pero en su forma más simple, AI es un campo que combina ciencias de la computación y conjuntos de datos robustos para lograr una resolución de problemas efectiva. 

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

AI a veces se divide en diferentes tipos, como AI débil o AI fuerte. AI débil, que también se conoce como AI estrecha o Inteligencia Artificial Estrecha (ANI), es AI que se ha entrenado para realizar tareas específicas. Es la forma más aparente de AI en nuestra vida diaria, permitiendo aplicaciones como Siri de Apple y vehículos autónomos. 

AI fuerte consiste en Inteligencia Artificial General (AGI) e Inteligencia Artificial Super (ASI). AGI es solo teórica en este punto, y se refiere a una máquina que tiene inteligencia igual a la humana. AGI sería autoconsciente y capaz de resolver problemas complejos, aprender y planificar para el futuro. Llevando las cosas aún más lejos, ASI superaría la inteligencia y capacidad humanas. 

Una de las formas de entender AI es mirando algunas de sus diversas aplicaciones, que incluyen: 

• Reconocimiento de voz: AI es la clave de muchas tecnologías de reconocimiento de voz. También se conoce como reconocimiento de voz por computadora o voz a texto, depende de NLP para traducir el habla humana a formato escrito. 
• Visión por computadora: AI permite a las computadoras extraer información de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales. La visión por computadora se utiliza para etiquetado de fotos, imágenes de atención médica, coches autónomos y mucho más. 
• Servicio al cliente: AI impulsa a 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 utilizan AI para detectar transacciones sospechosas. 

Aspectos clave del Aprendizaje Automático 

Los algoritmos de aprendizaje automático dependen de 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 estén preprocesados y organizados, o de lo contrario serían tomados por algoritmos de aprendizaje profundo, que es otro subcampo de AI. 

Cuando miramos 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 empresariales a todos los niveles, y estos modelos se actualizan solos y mejoran su precisión analítica cada vez. 

El aprendizaje automático consiste en varias técnicas, 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 no supervisado: Una técnica de aprendizaje automático que utiliza datos no etiquetados. Los modelos de aprendizaje no supervisado pueden analizar datos y descubrir patrones sin intervención humana. 
• Aprendizaje por refuerzo: Esta técnica entrena a los modelos para tomar una secuencia de decisiones, y se basa en un sistema de recompensa/castigo. 

Diferencia en habilidades de AI/ML

Ahora que hemos separado los dos conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, probablemente hayas 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 AI, el conjunto de habilidades tiende a ser más teórico que técnico, mientras que el aprendizaje automático requiere una gran experiencia técnica. Con eso dicho, hay algo de superposición entre los dos. 

Veamos primero las habilidades principales requeridas para la inteligencia artificial: 

• Ciencia de datos: Un campo multidisciplinario centrado en el uso de datos para derivar conocimientos, las habilidades de ciencia de datos son cruciales para AI. Pueden incluir desde programación hasta matemáticas, y ayudan a los científicos de datos a utilizar técnicas como modelado estadístico y visualización de datos. 
• Robótica: AI proporciona a los robots visión por computadora para ayudarlos a navegar y percibir sus entornos. 
• Ética: Cualquiera que se involucre con AI debe estar bien versado en todas las implicaciones éticas de dicha tecnología. La ética es una de las principales preocupaciones con respecto al despliegue de sistemas de AI. 
• Conocimiento de dominio: Al tener conocimiento de dominio, entenderás mejor la industria. También te ayudará a desarrollar tecnologías innovadoras para abordar desafíos y riesgos específicos, apoyando mejor a tu negocio. 
• Aprendizaje automático: Para entender verdaderamente AI y aplicarla de la mejor manera posible, debes tener una comprensión sólida de aprendizaje automático. Si bien no necesitas conocer todos los aspectos técnicos del desarrollo de aprendizaje automático, debes conocer los aspectos fundamentales de este. 

Cuando miramos el aprendizaje automático, las habilidades tienden a ser mucho más técnicas. Con eso dicho, beneficiaría a cualquiera que busque involucrarse con AI o ML conocer tantas de estas habilidades como sea posible:

• Programación: Cada profesional de aprendizaje automático debe ser competente en lenguajes de programación como Java, R, Python, C++ y Javascript. 
• Matemáticas: Los profesionales de ML trabajan extensivamente con algoritmos y matemáticas aplicadas, por lo que deben tener habilidades analíticas y de resolución de problemas sólidas, combinadas 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 una comprensión profunda de estas redes neuronales y cómo se pueden aplicar en diferentes sectores. 
• Big Data: Una parte importante del aprendizaje automático es Big Data, donde estos modelos analizan grandes conjuntos de datos 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 distribuida: Una rama de la informática, la computación distribuida es otra parte importante del aprendizaje automático. Se refiere a sistemas distribuidos cuyos componentes se encuentran en diferentes computadoras conectadas en red, que coordinan sus acciones intercambiando comunicaciones. 

Estas son solo algunas de las habilidades de AI y ML que deben adquirirse por cualquiera que busque involucrarse en estos campos. Con eso dicho, cualquier líder empresarial se beneficiaría enormemente de aprender estas habilidades, ya que les ayudaría a tener una mejor comprensión de sus proyectos de AI. Y una de las claves principales del éxito para cualquier proyecto de AI es un equipo competente de líderes que entiende lo que está sucediendo.

Si deseas aprender más sobre cómo puedes adquirir algunas de estas habilidades de AI o ML, consulta nuestra lista de las mejores certificaciones de ciencia de datos y certificaciones de aprendizaje automático.