Inteligencia artificial vs aprendizaje automático (ML) vs aprendizaje profundo: ¿cuál es la diferencia?

En su día a día, debe haber escuchado los términos Inteligencia Artificial (IA), Aprendizaje Automático (ML) y Aprendizaje Profundo (DL). Es posible que también haya notado que estos términos a menudo se usan indistintamente.

Pero estos 3 son iguales? ¿Tiene la libertad de usarlos indistintamente? ¡Vamos a averiguar!

Allá por 1955, uno de los primeros padrinos de la IA, John McCarthy, definió la inteligencia artificial como "la ciencia y la ingeniería para fabricar máquinas inteligentes que tienen la capacidad de lograr objetivos como los humanos". Luego, 4 años más tarde, en 1959, Arthur Samuel describió el aprendizaje automático como un vasto subcampo del manejo de la IA "que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente". ¿Qué implica esto?

En Machine Learning, una vez que se crea un programa, aprenderá gradualmente cómo realizar tareas inteligentes más allá de los límites de la programación: aprende a través de la experiencia y los datos. En este sentido, los programas de ML son diferentes a los programas especialmente diseñados con un conjunto predefinido de comportamiento y objetivos.

Probablemente esta imagen te aclare un poco las cosas:

Ahora, analizaremos en profundidad la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo y sus diferencias.

Inteligencia artificial vs aprendizaje automático

En palabras simples, la IA busca diseñar programas informáticos especiales y algoritmos que permitan que las máquinas funcionen como humanos. El concepto erróneo más común que tiene la gente sobre la IA es que es un 'sistema'. La verdad: la IA no es un sistema; es un estudio (como mencionamos antes de "ciencia e ingeniería") que involucra cómo entrenar computadoras para realizar tareas realizadas por humanos.

La IA se puede clasificar en 3 tipos:

• IA estrecha: se refiere a la IA que puede programar las máquinas para realizar tareas particulares, pero de una manera mucho mejor que un humano.
• IA general: se refiere a la IA que puede realizar una variedad de tareas intelectuales/inteligentes con el mismo nivel de precisión que un ser humano.
• IA activa: quizás la forma más avanzada de IA, la IA activa puede superar a los humanos en tareas específicas.

Dado que la IA es un estudio o un concepto de desarrollo de máquinas inteligentes, debe tener algún medio tecnológico para lograr ese fin, ¿no?

Uno de esos medios es el aprendizaje automático. Marca nuestras palabras aquí, ML es una de las formas en que podemos ejecutar el concepto de IA. Según Tom Mitchell, experto en ML de la Universidad Carnegie Mellon:

“El aprendizaje automático es el estudio de algoritmos informáticos que permiten que los programas informáticos mejoren automáticamente a través de la experiencia”.

Por lo tanto, lograr el objetivo de la IA: crear máquinas que puedan aprender de la experiencia y el ensayo y error al igual que los humanos. Los algoritmos de ML se alimentan de datos para aprender de ellos. Cada vez que se introduce una nueva entrada en el algoritmo, ajusta su respuesta a este cambio para realizar nuevas tareas. Un ejemplo clásico de aprendizaje automático es el motor de recomendación. Debe haber visto esto en plataformas en línea como Netflix y Amazon: según el contenido que busca, estas aplicaciones seleccionan una lista de recomendaciones personalizada y personalizada del contenido que "le gustaría" ver.

Cuando la IA estaba en sus primeras etapas, el objetivo de los científicos e investigadores era crear máquinas que pudieran realizar tareas que exigieran inteligencia. Inicialmente, desarrollaron programas (recuerden esto nuevamente, se requieren programas para ejecutar los planes de la IA) que podían resolver problemas lógicos básicos y competir con humanos en juegos como el ajedrez y las damas. Caso en cuestión: Deep Blue de IBM que derrotó al campeón mundial Gary Kasparov en el ajedrez.

Esta es una de las primeras instancias del éxito de la IA y no hace falta decir que causó una gran ola de entusiasmo entre los entusiastas de la informática y la tecnología: fue el comienzo de un mundo con nuevas posibilidades. Avance rápido hasta el día de hoy, mire dónde se encuentra la IA ahora: hoy podemos presumir de aplicaciones de IA de la vida real como el automóvil autónomo de Google, Robot Sophia, asistentes virtuales inteligentes como Siri de Apple y Alexa de Amazon, Smart Homes e IoT, y mucho más. Todos estos inventos de IA tienen algo en común que los impulsa: los algoritmos de ML.

Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo

Así como ML es un subconjunto de AI, Deep Learning es un subconjunto de ML.

La esencia del Deep Learning son las Redes Neuronales Artificiales (ANN). Dado que la idea de la IA era imitar las capacidades del cerebro humano, se crearon redes neuronales artificiales. Puede considerar el aprendizaje profundo como la rama evolutiva de ML en la que las ANN son redes complejas de una cantidad incomprensible de neuronas, profundamente interconectadas entre sí en capas.

Las ANN están diseñadas para abordar problemas complejos que los algoritmos de ML tradicionales y las redes neuronales simples no pueden. Esto no se debe a que las redes neuronales convencionales estén conectadas de manera simple: no pueden hacer el trabajo pesado del cerebro humano que tiene más de 86 mil millones de neuronas, creando un estilo intrincado de interconectividad.

Ahora, como dijimos anteriormente, se puede decir que Deep Learning es un subconjunto de Machine Learning. En esencia, el aprendizaje automático se trata de desarrollar modelos que mejoran progresivamente en la tarea que se les asigna, pero aún necesitan algún tipo de orientación. En caso de que un algoritmo ML devuelva un resultado inexacto, los desarrolladores deben intervenir y hacer las correcciones necesarias. Pero, un modelo de aprendizaje profundo, ya que utiliza redes neuronales artificiales que replican el funcionamiento de un cerebro humano, determina la exactitud de sus predicciones por sí solo, sin necesidad de intervención humana.

Pensamientos concluyentes…

La discusión anterior debe haber aclarado muchas consultas que podría haber tenido con respecto a AI, ML o Deep Learning. En esencia, el objetivo final de las tres tecnologías es el mismo: hacer que las máquinas sean más inteligentes. Es la ruta que toman los que los hace diferentes unos de otros.

Si todavía está confundido con respecto a qué es qué, no dude en enviarnos un comentario, ¡lo ayudaremos!