A pesar de que en las últimas décadas se ha extendido el conocimiento sobre la Inteligencia Artificial y es ya una realidad en el ecosistema actual de muchas empresas, todavía hay cierta confusión a la hora de definir Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML). Ambas disciplinas buscan convertir a las máquinas en dispositivos más inteligentes o autónomos, sin embargo, aunque ambos conceptos están fuertemente ligados, están lejos de ser sinónimos. A continuación te explicamos en qué se diferencian.
El Machine Learning o Aprendizaje Automático es uno de los muchos campos que conforman la Inteligencia Artificial. Es decir, Inteligencia Artificial es un conjunto de tecnologías o herramientas, y Machine Learning es una de estas tecnologías. Dentro de la Inteligencia Artificial se circunscriben otras técnicas como el Análisis Predictivo, aunque podría decirse que el Aprendizaje Automático es la aplicación más avanzada dentro del campo de la Inteligencia Artificial, ya que otorga a las computadoras la capacidad de “aprender” por sí mismas a partir de los datos y la experiencia, una característica que tradicionalmente ha definido la inteligencia humana. Como ya habíamos explicado previamente en este post, existen tres tipos distintos de aprendizaje automático, que se caracterizan por estar o no supervisados.
El Machine Learning examina, evalúa y compara datos para encontrar similitudes y patrones comunes de comportamiento, lo que le permite hacer predicciones altamente informadas del futuro. Esto hace que sea la tecnología más interesante en el ámbito empresarial por su capacidad para traducirse en beneficios económicos.
Los software de Aprendizaje Automático pueden desarrollarse para una aplicación comercial clara como, por ejemplo, prever la vida útil de una maquinaria, anticipar el resultado de una oferta o identificar qué clientes tienen más probabilidades de adquirir un producto. Es decir, Machine Learning tiene la capacidad para transformar las industrias.
La Inteligencia Artificial, en cambio, es un campo de estudio más abierto. Aunque es una tecnología con la que también se está investigando, los avances en materia de hardware, cloud, etc. han hecho del Machine Learning una de las ramas más avanzadas de la Inteligencia Artificial y también una de las que más utilidades prácticas tienen hoy en día.
Pero entonces… ¿Por qué se usan IA y ML como sinónimos?
En un inicio, cuando comenzaron a propagarse las investigaciones en el campo, todo se englobaba bajo el término Inteligencia Artificial. A partir de 2012, cuando empezaron a conseguirse importantes avances gracias a técnicas más específicas como Aprendizaje Profundo o Deep Learning, las empresas dejaron de lado la terminología más ambigua de Inteligencia Artificial para empezar a referirse a sus descubrimientos de forma más específica. Sin embargo, en buena parte del imaginario colectivo aún permanece anclado con fuerza el concepto de Inteligencia Artificial.
Aprendizaje automático vs. automatización
Otro error común es pensar que Machine Learning tiene que ver con las máquinas que automatizan tareas manuales, por ejemplo, en las cadenas de montaje. Pero nada más lejos de la realidad, ya que en ese caso estaríamos hablando de robótica.
Aunque robótica y la Inteligencia Artificial son tecnologías que parecen ir cada vez más de la mano, lo cierto es que se dedican a ámbitos muy distintos. La robótica es una rama de la ingeniería mecánica que busca construir robots o aparatos capaces de realizar trabajos en sustitución a la mano de obra humana. El Machine Learning, por su parte, se centra en tareas computacionales con un gran volumen de datos.
Podría decirse que la robótica es la ciencia que construye las máquinas o el “continente”, mientras que Machine Learning busca avances en el campo de los software informáticos o “contenido”. Gracias al Aprendizaje Automático, el Aprendizaje Profundo y las Redes Neuronales de Machine Learning, se han conseguido grandes avances en campos como el reconocimiento del habla, reconocimiento facial, clasificación de imágenes, procesamiento del lenguaje, contraste de datos, etc.
