Inteligencia artificial

Deep learning, machine learning y inteligencia artificial: ¿cuáles son las diferencias?5 min read

21 May 2021
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Deep learning, machine learning y inteligencia artificial: ¿cuáles son las diferencias?5 min read

Comprender cuáles son los aspectos principales de inteligencia artificial, machine learning and deep learning ayuda a comprender cómo funcionan y en qué ámbitos se pueden aplicar.

Inteligencia artificial, deep learning and machine learning: las diferencias

Se oye mucho hablar de inteligencia artificial y, últimamente, los conceptos de machine learning and deep learning también se están extendiendo mucho. Estos últimos, a veces, se utilizan incorrectamente como sinónimos de inteligencia artificial, pero en realidad expresan tres conceptos muy diferentes.

El término “inteligencia artificial” (AI o IA), de hecho, fue acuñado por primera vez en los años 50, y se refiere a todas aquellas máquinas computacionales capaces de realizar tareas típicas de la inteligencia humanaEl machine learning es simplemente una manera de llegar a la inteligencia artificial, mientras que el deep learning es uno de los múltiples enfoques relacionados con el machine learning.

Veamos ahora con más detalle las diferencias entre estos tres conceptos.

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial se refiere a todas las acciones típicas del intelecto humano que, sin embargo, son llevadas a cabo por los ordenadores. Estas incluyen la comprensión del lenguaje, el reconocimiento de objetos y sonidos, la resolución de problemas, la planificación de acciones y el aprendizaje.

La inteligencia artificial suele combinarse con el Internet of things (Iot), creando una relación similar a la del cerebro y el cuerpo humano. Nuestro cuerpo, a través de las entradas sensoriales, logra reconocer ciertas situaciones y realizar las correspondientes acciones. Son precisamente las entradas sensoriales las que impulsan a nuestro cerebro a tomar decisiones, enviando señales al cuerpo para controlar sus movimientos.

La Iot funciona más o menos de la misma manera. Esa funciona gracias a un conjunto de sensores conectados y, gracias a la inteligencia artificial, es posible dar sentido a todos los datos adquiridos. Por último, a través del sistema de control, el corazón del circuito, es posible tomar decisiones y accionar los de movimiento, como los brazos de los robots.

Machine learning

El machine learning es una de las opciones posibles para implementar la inteligencia artificial. Más concretamente, es una especie de subconjunto de la IA que se centra en la capacidad de las máquinas de recibir una serie de datos para su aprendizaje autónomo. En efecto, los algoritmos se modifican a medida que se recibe más información sobre lo que están elaborando.

El término “machine learning”, de hecho, fue acuñado después de la inteligencia artificial, y con él se indica la capacidad de una máquina para aprender sin haber sido programada explícitamente. En esencia, el machine learning “adiestra” el algoritmo a aprender de diversas situaciones ambientales. Esto implica el uso de enormes cantidades de datos y, por supuesto, un algoritmo eficiente que puede mejorar y adaptarse constantemente a las situaciones que se producen.

El machine learning, por lo tanto, automatiza la construcción del modelo analítico, utilizando modelos estadísticos, investigaciones operativas y métodos de redes neuronales, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano. De este modo, se consigue construir un sistema de cálculo formado por unidades interconectadas, como las neuronas. Estas unidades procesan la información respondiendo a entradas externas y luogo la ransmiten a otras unidades.

Para comprender mejor el concepto de machine learning, un ejemplo clásico son los sistemas de visión artificial. En estos, los ordenadores son capaces de reconocer objetos adquiridos digitalmente por sensores de imagen. En este caso, el algoritmo utilizado debe ser capaz de reconocer ciertos objetos, aprender de las situaciones y almacenar los datos. Todo esto de modo que pueda reutilizar eficazmente esa información en las próximas adquisiciones de visión artificial.

Deep learning

El deep learning, o aprendizaje profundo, es uno de los enfoques del machine learning. Eso se inspira en la estructura del cerebro humano, es decir, la interconexión entre las neuronas. Utiliza enormes modelos de redes neuronales con varias unidades de procesamiento y aprovecha los avances computacionales y las técnicas de entrenamiento para aprender modelos complejos a través de una enorme cantidad de datos.

Debido a los numerosos niveles involucrados, el deep learning a veces se denomina simplemente “red neuronal profunda”. Por lo general, se aplica al reconocimiento de imágenes o sonidos, como la voz humana.

Iot y inteligencia artificial

En los últimos tiempos, tanto el deep learning y el machine learning han dado enormes pasos hacia la inteligencia artificial, haciendo así mejor el IA.

Los avances tecnológicos en el ámbito de la electrónica siguen guiando la simbiosis AI y Iot. Por ejemplo, los avances en el procesamiento de ordenadores y el almacenamiento de datos han permitido recoger y analizar más datos. La reducción de los chips de ordenador y la mejora de las técnicas de producción implican sensores más económicos y potentes. Además, la conectividad inalámbrica ofrece un alto volumen de datos a precios muy económicos, permitiendo a los sensores enviar datos ilimitados.

Todos estos avances nos están llevando a la creación de máquinas inteligentes que están entrando en nuestra vida cotidiana.

Sin embargo, para garantizar un desarrollo continuo tanto de la inteligencia artificial como del machine learning y el del deep learning, es necesario que los datos que guían los algoritmos y las decisiones correspondientes sean de alta calidad para una correcta interpretación.

 

 

 

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