Inteligencia Artificial vs Machine Learning

Descubre cómo funciona la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) y cuáles son sus principales diferencias.

1. Pau Sisternas 27 marzo, 2023

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El concepto Inteligencia Artificial (IA) se ha hecho un hueco en nuestras vidas poco a poco. Cada vez son más las aplicaciones que le encontramos a esta tecnología, con infinitas finalidades. Y a la vez que este concepto ganaba presencia en nuestro día a día, también lo hace el término Machine Learning (ML), un concepto asociado, pero que muchas veces confundimos. En Negokai te comentamos todo lo que necesitas saber sobre las mejores herramientas de inteligencia artificial. Es innegable que IA y ML comparten muchas cosas en común, pero también es importante conocer las diferencias entre la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.

¿Cuáles son las diferencias entre Inteligencia Artificial y Machine Learning?

El primer paso para diferenciar ambos conceptos es conocer sus definiciones. En el caso de la IA, se trata de la aplicación de técnicas informáticas para que una máquina simule comportamiento y habilidades humanos. La Inteligencia Artificial es capaz de reconocer objetos, comprender y responder al lenguaje natural, tomar decisiones, resolver problemas… Paras entendernos, la clave de la IA está en que el sistema informático saca conclusiones con base en una serie de datos, y no se limita a ejecutar un algoritmo.

Por su parte, el Machine Learning es una rama de la IA que pretende a las máquinas aprender sin ser programadas mediante el proceso de datos. Se basa en la estadística, pues es la que permite comprender los datos en el entrenamiento de la máquina y en la interpretación. ¿Sabías qué las herramientas de inteligencia artificial pueden mejorar tu negocio?. En otras palabras, las personas entrenan a las máquinas para reconocer patrones basados en datos y hacer sus predicciones. Podemos identificar hasta tres tipos de machine learning:

• Aprendizaje por refuerzo, cuando la máquina aprende mediante la prueba-error hasta completar con éxito la tarea asignada.
• Aprendizaje supervisado, cuando el algoritmo aprende gracias a datos previamente etiquetados y clasificados. Lo que hace es analizar los elementos dados y compararlos con el grupo de muestra para etiquetarlos de acuerdo a esos criterios.
• Aprendizaje no supervisado, cuando el algoritmo adopta modelo predictivo. La diferencia con el aprendizaje supervisado es que no hay clasificaciones o etiquetas previas, sino que buscan ejemplos similares para poder agruparlos.

Llegados a este punto, podemos señalar que la IA es el todo y el ML parte de la Inteligencia Artificial. Podemos ir un poco más allá, indicando que la diferencia está en que la IA es la capacidad de las máquinas para mostrar unas habilidades o comportamientos inteligentes y el Machine Learning es la técnica que se utiliza para mejorar esas capacidades.

Otra de las diferencias entre Machine Learning e Inteligencia Artificial está en los objetivos de cada uno. En el caso de la IA, se busca desarrollar un sistema inteligente, similar al de las personas, para poder resolver problemas. Por su parte, el ML intenta que las máquinas aprendan de los datos. Así, podrán ofrecer unos resultados precisos sin que tengamos que programarlos.

A los conceptos de Inteligencia Artificial y Machine Learning se suma un tercer concepto asociado: el de Deep Learning (DL) o conocimiento profundo. Dicho concepto se popularizó a partir de 2018 convirtiéndose en la vanguardia de la Inteligencia Artificial. Se trata de un aprendizaje automático con profundas redes neuronales, capaces de procesar los datos del mismo modo que lo hace el cerebro de las personas. Nos exige muchos más datos iniciales y una mayor potencia computacional que el Machine Learning.

Antes de finalizar, conviene señalar que Inteligencia Artificial y Machine Learning son términos que se utilizan de forma indistinta aunque en realidad son conceptos diferentes. Esto sucede cuando la gente no conoce -o no tiene en cuenta- las diferencias entre IA y ML. También porque durante cierto tiempo las empresas huyeron del concepto Inteligencia Artificial, que en su época era sinónimo de humo. Por suerte, la situación se ha corregido y la IA ha recuperado la reputación que nunca debió perder gracias a los avances tecnológicos.