En este artículo arrojamos un poco de luz para que aprendas sobre estos conceptos básicos de la inteligencia artificial.

Inteligencia artificial vs. machine learning vs. deep learning

pablo.blanco
06/03/2024

¿Estás un poco perdido sobre tanta terminología relacionada con la IA? En estos tiempos no paramos de leer en los periódicos, en LinkedIn, en redes sociales e incluso en conversaciones del día a día sobre la inteligencia artificial. Sin embargo, es probable que no sepamos exactamente en qué consiste y qué la diferencia de otros conceptos colaterales que nos suenan a lo mismo.

En este artículo intentamos arrojar un poco de luz sobre tanta ensalada de palabras y te aclaramos las diferencias entre la inteligencia artificial, el machine learning, el deep learning y la IA generativa.

Inteligencia artificial (IA)

La inteligencia artificial es un campo de la informática que se enfoca en crear sistemas o programas que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estos sistemas de inteligencia artificial comparten con el ser humano algunas capacidades como el aprendizaje, el razonamiento, la percepción, el reconocimiento de patrones, la resolución de problemas, entre otros. Así pues, el objetivo de la IA es simular procesos de pensamiento humano para que las máquinas puedan ejecutar tareas de manera autónoma y tomar decisiones.

Después de leer que la IA pretende simular, e incluso superar, las capacidades propias del ser humano, es posible que sintamos cierta preocupación y que nos imaginemos un mundo distópico en la cabeza donde la tecnología acabe subyugando al ser humano. Nada más lejos de la realidad. La inteligencia artificial no es más que una invención humana, controlada por humanos, desprovista de una voluntad cognitiva propia real y circunscrita a los conjuntos de datos de entrenamiento que se le proporcionen.

Aprendizaje automático (machine learning)

El aprendizaje automático es una subdisciplina de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a los ordenadores aprender patrones y hacer predicciones a partir de datos sin estar explícitamente programadas para ello. En lugar de seguir instrucciones específicas, los algoritmos de aprendizaje automático utilizan datos para ir aprendiendo y mejorando a medida que van adquiriendo experiencia.

Este el proceso que siguen los ingenieros y programadores para implementar el machine learning en un sistema de inteligencia artificial:

  • Recopilación de datos: Primero, se reúnen datos relevantes para el problema que queremos resolver, desde imágenes y texto hasta datos numéricos.
  • Preparación de datos: Luego, limpiamos y organizamos los datos para que el ordenador pueda entenderlos mejor. Para ello, se limpian datos innecesarios, se corrigen errores y se les da un formato adecuado a los datos.
  • Selección de un algoritmo: Después, elegimos un algoritmo de machine learning que se ajuste al problema que queremos resolver y a los datos que tenemos. Hay diferentes tipos de algoritmos, como de regresión, clasificación y agrupación.
  • Entrenamiento del modelo: Ahora, alimentamos nuestros datos al algoritmo para que pueda aprender patrones y relaciones. Durante esta fase, el algoritmo ajusta sus parámetros para minimizar el error entre las predicciones y los resultados reales.
  • Evaluación del modelo: Una vez que el modelo esté lo suficientemente entrenado, hay que ponerlo a prueba con un conjunto de datos que no haya visto antes para comprobar que generaliza bien y funciona con la misma precisión.
  • Ajuste y optimización: Si el modelo no tiene un rendimiento satisfactorio, ajustamos los hiperparámetros del algoritmo o probamos diferentes técnicas de preprocesamiento de datos para mejorar su rendimiento.
  • Despliegue y uso: Finalmente, una vez que estamos satisfechos con el rendimiento del modelo, se implementa en producción para que pueda realizar predicciones o tomar decisiones en tiempo real según los nuevos datos que vaya recibiendo.

Inteligencia artificial vs. machine learning

Te dejamos un resumen esquemático de las diferencias entre inteligencia artificial y aprendizaje automático, según te hemos explicado anteriormente:

Inteligencia artificial:

  • Campo amplio de la informática que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
  • Incluye una variedad de enfoques y técnicas, como machine learning, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, entre otros.
  • Busca simular la inteligencia humana de manera general.

Machine learning:

  • Subconjunto de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos que pueden aprender de datos y mejorar su rendimiento con la experiencia.
  • Los algoritmos de machine learning permiten a los ordenadores aprender patrones y tomar decisiones sin estar explícitamente programados para ello.
  • Se basa en el entrenamiento de modelos con datos para hacer predicciones o tomar decisiones.

Aprendizaje profundo (deep learning)

El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que se basa en redes neuronales artificiales con múltiples capas (también conocidas como redes neuronales profundas) para modelar y extraer representaciones de datos de alto nivel. Estas redes están compuestas por varias capas de nodos, cada una de las cuales realiza operaciones matemáticas en los datos de entrada para producir salidas. El aprendizaje profundo ha demostrado ser muy eficaz en tareas de visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz, entre otros.

Machine learning vs. deep learning

Una de las principales diferencias entre el deep learning y las técnicas convencionales de machine learning radica en su capacidad para trabajar con datos de alta dimensionalidad y complejidad. Por su parte, en muchas ocasiones es difícil manejar grandes volúmenes de datos no estructurados o muy complejos a partir de los algoritmos de machine learning convencionales. Al tratarse de una técnica de IA más avanzada, el deep learning puede procesar esta información de manera más eficiente y efectiva.

A diferencia del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, al margen de algoritmos y de entrenamientos con conjuntos de datos, utiliza redes neuronales profundas para aprender de estas grandes cantidades de datos de forma automática. Estas redes neuronales están compuestas de múltiples capas de neuronas artificiales mediante las que aprenden a discernir características complejas y a realizar tareas de manera autónoma.

En términos prácticos, el machine learning y el aprendizaje profundo se aplican en escenarios diferentes. Mientras que el machine learning funciona mejor con datos estructurados, el deep learning se orienta más a datos no estructurados.

Ejemplo de aplicación de deep learning

Imagina que deseamos desarrollar un sistema para detectar y diagnosticar enfermedades a partir de radiografías o resonancias magnéticas. En este caso, el deep learning sería más adecuado debido a la complejidad y la gran cantidad de datos no estructurados presentes en las radiografías. Podríamos utilizar una arquitectura de red neuronal convolucional (CNN) profunda para que el sistema de inteligencia artificial aprendiera automáticamente a identificar características y patrones relevantes.

¿Qué es la IA generativa?

Es muy probable que, entre toda la fiebre por la inteligencia artificial que viene aconteciendo desde hace un par de años, hayas oído hablar de aplicaciones como ChatGPT o Midjourney. Estos son ejemplos de sistemas enmarcados dentro de lo que se denomina como IA generativa. La inteligencia artificial generativa es un campo de la inteligencia artificial que se centra en la creación de sistemas capaces de generar contenido nuevo y original, como imágenes, música, texto o incluso videos, que son indistinguibles (o casi) de aquellos creados por humanos. De hecho, la imagen que encabeza este artículo está creada con IA generativa.

Estos sistemas utilizan modelos generativos de deep learning, que son capaces de aprender las características y patrones de un conjunto de datos dado y luego generar nuevos ejemplos que se asemejan a esos datos originales. Un ejemplo común de modelo generativo es la red neuronal generativa adversaria (GAN), que consiste en dos redes neuronales que compiten entre sí: un generador, que produce muestras falsas, y un discriminador, que intenta distinguir entre las muestras falsas y las reales.

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