Inteligencia artificial (IA) frente al aprendizaje automático

La inteligencia artificial es un campo amplio en el que se usa tecnología para crear máquinas y ordenadores capaces de imitar funciones cognitivas asociadas a la inteligencia humana, como la posibilidad de ver, comprender y responder el lenguaje hablado o escrito, analizar datos, hacer recomendaciones y más. 

Desde el punto de vista de las funciones, la IA se clasifica en tres tipos:

• Inteligencia artificial débil (IAD), que es la IA especializada que se usa hoy en día (como el reconocimiento de imágenes)
• Inteligencia artificial general (IAG), que es una IA de nivel humano capaz de realizar cualquier tarea intelectual
• Superinteligencia artificial (SIA), que es una IA teórica que supera el intelecto humano. Aunque la IAD está muy extendida, la búsqueda de la IAG es un objetivo importante de la investigación actual.

Aunque se suele pensar que la inteligencia artificial es un sistema en sí, es un conjunto de tecnologías que se implementan en un sistema para permitirle razonar, aprender y actuar para resolver un problema complejo. 

El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que permite que una máquina o un sistema aprenda automáticamente y mejore a partir de la experiencia. En lugar de utilizar una programación explícita, el aprendizaje automático utiliza algoritmos para analizar grandes cantidades de datos, aprender de la información valiosa y tomar decisiones fundamentadas. 

Los algoritmos de aprendizaje automático mejoran el rendimiento a medida que se entrenan y se exponen a más datos. Los modelos de aprendizaje automático son los resultados, o lo que el programa aprende, de ejecutar un algoritmo con datos de entrenamiento. Cuantos más datos se usen, mejor será el modelo. 

Aunque la IA y el aprendizaje automático no son lo mismo, están estrechamente conectados. La forma más sencilla de entender cómo se relacionan la IA y el aprendizaje automático es la siguiente:  

• La IA es el concepto más amplio que permite que una máquina o un sistema detecte, razone, actúe o se adapte como una persona 
• El aprendizaje automático es una aplicación de IA que permite que las máquinas extraigan conocimiento de los datos y aprendan de ellos de forma autónoma

Una forma útil de recordar la diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial es pensar en ellas como categorías generales. La inteligencia artificial es el término global que abarca una gran variedad de enfoques y algoritmos específicos. El aprendizaje automático se engloba dentro de esa categoría, pero también lo hacen otros subcampos importantes, como el aprendizaje profundo, la robótica, los sistemas expertos y el procesamiento del lenguaje natural.

Si bien la inteligencia artificial abarca el concepto de una máquina que puede imitar la inteligencia humana, el aprendizaje automático no lo hace. El aprendizaje automático pretende enseñar a una máquina a realizar una tarea específica y proporcionar resultados precisos mediante la identificación de patrones. 

Imagina que preguntas a tu dispositivo Google Nest: "¿Cuánto tiempo dura el trayecto hoy?". En este caso, haces una pregunta a una máquina y recibes una respuesta sobre el tiempo estimado que tardarás en llegar a tu oficina. El objetivo general es que el dispositivo lleve a cabo una tarea correctamente, algo que normalmente tendrías que hacer en un entorno real (por ejemplo, investigar el tiempo de desplazamiento). 

En el contexto de este ejemplo, el objetivo del uso del aprendizaje automático en todo el sistema no es permitir que realice una tarea. Por ejemplo, puedes entrenar algoritmos para que analicen datos de transporte público y de tráfico en tiempo real y, así, prever el volumen y la densidad del flujo. Sin embargo, se limita a identificar patrones, a ver cómo de precisa ha sido la predicción y a extraer información de los datos para maximizar el rendimiento de esa tarea específica.

• La IA permite que una máquina simule inteligencia humana para resolver problemas
• El objetivo es desarrollar un sistema inteligente que pueda realizar tareas complejas
• Desarrollamos sistemas que pueden resolver tareas complejas como los humanos
• La IA tiene un amplio abanico de aplicaciones
• La IA utiliza tecnologías en un sistema para imitar la toma de decisiones humanas
• La inteligencia artificial funciona con todo tipo de datos: estructurados, semiestructurados y sin estructurar.
• Los sistemas de IA usan la lógica y los árboles de decisión para aprender, razonar y autocorregir

• El aprendizaje automático permite que una máquina aprenda de forma autónoma a partir de datos anteriores
• El objetivo es crear máquinas que puedan aprender de los datos para aumentar la precisión de los resultados
• Entrenamos máquinas con datos para realizar tareas específicas y ofrecer resultados precisos
• El aprendizaje automático tiene un alcance limitado de aplicaciones
• El aprendizaje automático usa algoritmos de aprendizaje automático para generar modelos predictivos
• El aprendizaje automático solo puede usar datos estructurados y semiestructurados
• Los sistemas de aprendizaje automático se basan en modelos estadísticos para aprender y autocorregirse cuando se proporcionan datos nuevos

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático rara vez funcionan de forma aislada. El aprendizaje automático es el motor que permite que el sistema de IA en general aprenda, se adapte y mejore su rendimiento con el tiempo.

Las capacidades actuales de los sistemas de IA que integran el aprendizaje automático se definen por varias áreas clave:

IA multimodal: esta función integra diversas fuentes de datos, como texto, imágenes, vídeo, código y audio, junto con el texto tradicional. Los modelos de aprendizaje automático se entrenan con estos datos variados, lo que permite que las aplicaciones de IA proporcionen experiencias de cliente muy sofisticadas y personalizadas, como buscar información usando una combinación de texto y comandos de voz.

Razonamiento mejorado e IA de agentes: los modelos de IA modernos están adquiriendo capacidades de razonamiento avanzadas, lo que les permite ir más allá del reconocimiento de patrones básicos para tomar decisiones complejas y crear planes paso a paso para alcanzar objetivos. La IA de agente utiliza modelos entrenados con aprendizaje automático para ejecutar y orquestar flujos de trabajo de varios pasos de forma autónoma en nombre de personas o empresas.

Hiperpersonalización y optimización en tiempo real: en el comercio electrónico y el retail, los algoritmos de aprendizaje automático analizan grandes cantidades de datos de clientes para identificar patrones y predecir la demanda. Por su parte, el sistema de IA general utiliza esas predicciones para ofrecer recomendaciones de productos personalizadas y optimizar los procesos de la cadena de suministro en tiempo real.

Aumento del diagnóstico: en el ámbito sanitario, los modelos de aprendizaje automático se entrenan con millones de imágenes médicas y registros de pacientes para identificar con precisión enfermedades como el cáncer o las cardiovasculares. Los sistemas de IA usan estas estadísticas basadas en el aprendizaje automático para ayudar en el diagnóstico y ofrecer datos de monitorización de pacientes en tiempo real a los profesionales clínicos.

Empresas de todos los sectores utilizan la IA y el aprendizaje automático de diversas maneras para transformar su forma de trabajar y hacer negocios. Incorporar funciones de IA y aprendizaje automático a sus estrategias y sistemas ayuda a las organizaciones a replantearse la forma en que usan sus datos y recursos disponibles, lo que aumenta la productividad y la eficiencia, mejora la toma de decisiones basada en datos mediante analíticas predictivas. y mejora la experiencia tanto del cliente como de los empleados.

Estas son algunas de las aplicaciones más comunes de IA y aprendizaje automático:

Analíticas e información valiosa sobre las historias clínicas de los pacientes, previsión y modelado de resultados, desarrollo acelerado de medicamentos, diagnóstico mejorado, monitorización de pacientes y extracción de información de notas clínicas.

Monitorización de máquinas de producción, mantenimiento predictivo, analíticas del Internet de las cosas y eficiencia operativa.

Optimización de inventario y de cadena de suministro, previsión de la demanda, búsqueda visual, ofertas y experiencias personalizadas, y motores de recomendaciones.

Evaluación y análisis de riesgos, detección de fraudes, comercio automatizado y optimización del procesamiento de servicios.

Redes inteligentes y optimización de red, mantenimiento predictivo, automatización de procesos empresariales, planificación de actualizaciones y previsión de capacidad.