Machine Learning vs IA, ¿por qué son tan diferentes?

26 febrero, 2021
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A menudo, IA y Machine Learning se emplean de manera indistinta, pero lo cierto es que ambos tienen usos diferentes.

Recientemente, se ha publicado un informe sobre el uso indebido por parte de empresas que afirman utilizar inteligencia artificial en sus productos y servicios. De acuerdo con Verge, el 40% de las nuevas empresas europeas afirmaron usar IA no usan la tecnología.

El año pasado, TechTalks también tropezó con ese uso indebido por parte de empresas que afirmaban utilizar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial avanzada para recopilar y examinar miles de datos de usuarios para mejorar la experiencia del usuario en sus productos y servicios.

Así es el machine learning

Desafortunadamente, todavía hay mucha confusión entre el público y los medios de comunicación sobre qué es realmente la inteligencia artificial  y qué es exactamente el aprendizaje automático. A menudo, los términos se utilizan como sinónimos. En otros casos, estos se utilizan como avances paralelos y discretos, mientras que otros se aprovechan de la tendencia para crear exageración y entusiasmo, como para aumentar las ventas y los ingresos.

El aprendizaje automático (ML) es una rama de la inteligencia artificial y, según lo define el científico informático y pionero del aprendizaje automático Tom M. Mitchell: «El aprendizaje automático es el estudio de algoritmos informáticos que permiten que los programas informáticos mejoren automáticamente a través de la experiencia».  ML es una de las formas en que esperamos lograr la IA. El aprendizaje automático se basa en trabajar con conjuntos de datos pequeños o grandes examinando y comparando los datos para encontrar patrones comunes y explorar matices.

Por ejemplo, si utilizas un modelo de aprendizaje automático con muchas canciones que escuchas a menudo, junto con sus correspondientes estadísticas de audio (capacidad de baile, instrumentalidad, tempo o género), deberías poder automatizar (dependiendo del modelo de aprendizaje automático supervisado utilizado) y generar un sistema de recomendación para sugerirte la música que te gustaría escuchar en el futuro.

La ‘estrategia’ de la IA

La inteligencia artificial, por otro lado, tiene un amplio alcance. Según Andrew Moore, exdecano de la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad Carnegie Mellon, “la inteligencia artificial es la ciencia y la ingeniería para hacer que las computadoras se comporten de maneras que, hasta hace poco, creíamos necesarias Inteligencia humana».

Esa es una excelente manera de definir la IA en una sola oración; sin embargo, todavía muestra cuán amplio y vago es el campo. Hace cincuenta años, un programa de juego de ajedrez se consideraba una forma de IA, ya que la teoría y las estrategias de juego eran capacidades que solo un cerebro humano podía realizar. Hoy en día, un juego de ajedrez es aburrido y anticuado, ya que forma parte de casi todos los sistemas operativos (SO) de las computadoras; por tanto, “hasta hace poco” es algo que progresa con el tiempo.

La IA está simbolizada con dispositivos de interacción humano-IA de Google Home, Siri y Alexa, mediante los sistemas de predicción de video con tecnología de aprendizaje automático que impulsan Netflix, Amazon y YouTube. Estos avances tecnológicos se están volviendo cada vez más esenciales en nuestra vida diaria. Son asistentes inteligentes que mejoran nuestras habilidades como humanos y profesionales, haciéndonos más productivos.

A diferencia del aprendizaje automático, la IA es un objetivo en movimiento , y su definición cambia a medida que los avances tecnológicos relacionados se desarrollan aún más. Posiblemente, dentro de unas pocas décadas, los avances innovadores de la IA de hoy en día deberían considerarse tan aburridos como los teléfonos plegables para nosotros en este momento.

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