Diferencia entre Inteligencia Artificial – Machine Learning – Deep Learning

Inteligencia Artificial y Machine Learning o Aprendizaje Automático, a menudo se usan indistintamente sin conocer exactamente a que se refiere, pero ahora se ha agregado un nuevo termino que cada vez escuchamos más y más y es Deep Learning o Aprendizaje Profundo. Estos son palabras de moda que casi todos los días escuchamos, pero ¿cuál es el significado real de cada uno de ellos? ¿cuál es la tecnología detrás de esto? ¿cómo se hacen estas funciones inteligentes?, de esto precisamente te voy a hablar hoy.

Comencemos a entender que la manera más fácil de pensar en su relación es visualizándola como círculos concéntricos con Inteligencia Artificial, la idea que vino primero, la más grande y, a su vez, más compleja ya que abarca mucha más área que en conjunto forma este concepto.Seguidamente tenemos Machine Learning o como en ocasiones se le conoce Aprendizaje Automático, la que floreció más tarde y con la que sea podido acercar más a tener resultados muchos más acertados que en otras tecnologías.Y finalmente llegamos a Deep Learning o Aprendizaje Profundo, lo que está impulsando la explosión en está área hoy en día y la que esta atrayendo más y más personas a estudiarla y a su vez desarrollarla.Ahora definamos cada una de ellas para entenderlas mejor y ver exactamente sus diferencias y a su vez sus relaciones.

Diferencia entre Inteligencia Artificial – Machine Learning – Deep Learning

La Inteligencia Artificial, en el sentido más amplio, describe las diferentes formas en que una máquina interactúa con el mundo que lo rodea. Este es el término más usado para intentar hacer que los computadores piensen de la manera en que los humanos piensan, ser capaces de simular los tipos de cosas que los humanos hacen y, en última instancia, resolver los problemas de una manera mejor y más rápida que nosotros.

La Inteligencia Artificial en sí es un término bastante genérico para resolver tareas que son fáciles para los humanos, pero difíciles para las computadoras. Incluye todo tipo de tareas, como hacer trabajos creativos, planificar, moverse, hablar, reconocer objetos y sonidos, realizar transacciones sociales o comerciales, etc.

Diferencia entre Inteligencia Artificial – Machine Learning – Deep Learning

Un ejemplo de esto lo podemos ver en los teléfonos Iphone con el asistente Siri. Una persona puede solicitarle información sobre el clima de un lugar específica y ella en poco segundos responderá con la respuesta correcta, pero ¿cómo hace esto?.

A pesar que parece simple, no lo es, acá la solicitud le llega al asistente utilizando el lenguaje natural y debe procesarlo, recuerda que es una máquina que solamente entiende ceros y unos, por lo que debe transformar la onda de sonido en algo que ella entienda, en este caso cero y uno. Una vez realizado esto debe buscar la información, lo puede hacer utilizando las aplicaciones instaladas en el celular o directamente en la web. En este caso, como lo que estamos solicitando es el clima en una ciudad busca la información directamente en la aplicación correspondiente para dar la respuesta. Acá vuelve el proceso de que una máquina se haga entender por un humano en lenguaje natural, por lo que esos cero y uno se vuelven a transformar ahora en una onda de sonido para dar la respuesta al usuario. Todo este proceso se hace en segundos, pero todo eso se logra gracias a las tecnologías tan avanzadas que tenemos hoy en día.

Este es solo un pequeño ejemplo de Inteligencia Artificial, inclusive exactamente así es como funciona Alexa, el asistente virtual de Amazon.

Diferencia entre Inteligencia Artificial – Machine Learning – Deep Learning

Pasemos ahora a hablar sobre Machine Learning. A este concepto se llego después que por muchos años los investigadores probaron muchos enfoques para crear la Inteligencia Artificial por lo que llegaron a la conclusión de que en vez de programar computadoras para que sean inteligentes mediante rutinas de software codificadas manualmente para realizar una tarea en partículas, se les diera a las máquinas acceso a una gran cantidad de datos de muestra y los codificará para encontrar patrones y aprender por sí mismos cómo actuar la tarea.

Por lo tanto, Machine Learning es un subconjunto de la Inteligencia Artificial y se centra en la capacidad de las máquinas para recibir un conjunto de datos y aprender por sí mismos, cambiando los algoritmos a medida que aprenden más sobre la información que están procesando.

El enfoque principal de Machine Learning es el de “aprender” en lugar de solo la programación de computadoras. Aquí una máquina utiliza algoritmos complejos para analizar una cantidad masiva de datos, reconocer patrones entre los datos y hacer una predicción, sin requerir que una persona programe instrucciones específicas en el software de la máquina.

Diferencia entre Inteligencia Artificial – Machine Learning – Deep Learning

Veamos un ejemplo, tenemos este animal y queremos conocer cuál es el sonido que hace, por lo que introducimos una foto del animal a nuestro algoritmo y según la experiencia de ese, lo aprendido que data entregada, podrá reconocer al animal y determinar exactamente cuál es el sonido que hace.

Como podemos observar acá el algoritmo da una predicción de acuerdo a lo aprendido, lo cual es el propósito fundamental con está tecnología.

Diferencia entre Inteligencia Artificial – Machine Learning – Deep Learning

Machine Learning se basa en enfoques algorítmicos que a lo largo de los años incluyeron el aprendizaje del árbol de decisiones, la programación de la lógica regresiva, el agrupamiento, el aprendizaje de refuerzo, entre otros. Pero solo los desarrollos en el área de las redes neuronales, que están diseñados para funcionar clasificando la información de la misma manera que lo hace un cerebro humano, permitieron un gran avance, y precisamente a este es lo que se le conoce como Deep Learning o Aprendizaje Profundo.

Deep Learning lleva la inteligencia de la computadora aún más lejos, estas redes imitan la conectividad del cerebro humano, clasifican conjuntos de datos y encuentran correlaciones entre ellos. Con su nuevo conocimiento, adquirido sin intervención humana, la máquina puede aplicar sus conocimientos a otros conjuntos de datos, cuantos más datos tenga la máquina a su disposición, más precisa serán sus predicciones.

Esta es la tecnología que ha tenido más auge en los últimos años, por todo lo que ha podido conseguir. Utiliza los principios de los algoritmos básicos de Machine Learning, en conjunto, intentando modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas computas. Esta definición puede ser compleja, pero es que con este aprendizaje se puede hacer practicamente cualquier cosa, la desventaja es que requiere un número superior de datos, comparado con los otros algoritmos, pero el mayor inconveniente que tiene es que se requiere tecnología de punta para poder procesar los algoritmo, razón por la cual, no ha sido, hasta ahora que se ha venido desarrollando este aprendizaje.

Diferencia entre Inteligencia Artificial – Machine Learning – Deep Learning

Un ejemplo de lo que puede hacer este algoritmo es tomar una foto en blanco y negro y colocarle color, determinando cada uno de los elementos que contiene para así determinar qué color se beneficia y cúal no.

Diferencia entre Inteligencia Artificial – Machine Learning – Deep Learning

En resumen, la Inteligencia Artificial implementan todas las técnicas posibles que permite a las computadoras imitar a los humanos. Machine Learning o Aprendizaje Automático, es un subconjunto de Inteligencia Artificial que utiliza métodos estadísticos para permitir que las máquinas mejoren las experiencias. Y finalmente Deep Learning o Aprendizaje Profundo, es un subconjunto de Machine Learning que hace sea factible el cálculo de la red neuronal multicapa.

Diferencia entre Inteligencia Artificial – Machine Learning – Deep Learning

 

1 thought on “Diferencia entre Inteligencia Artificial – Machine Learning – Deep Learning”

  1. Hola! Muy bueno tu blog, tiene cosas que realmente me sirven.
    Por casualidad conoces algún libro en castellano que recomiendes de Inteligencia Artificial, concretamente de Aprendizaje Supervisado?

    Gracias.
    Saludos

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