Comparación de inteligencia artificial vs aprendizaje automático

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) a veces se usan indistintamente, pero son dos cosas separadas. La inteligencia artificial es la capacidad de un robot o una computadora para completar tareas que normalmente realiza un humano.

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite que un sistema o programa informático aprenda, se adapte y mejore a partir de la experiencia sin intervención humana ni programación explícita. Aquí, vamos a explorar en detalle las diferencias entre estos dos conceptos.

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Inteligencia artificial versus aprendizaje automático: comparación lado a lado

La siguiente tabla muestra una comparación lado a lado de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Inteligencia artificial (IA)	Aprendizaje automático (ML)
Qué es:	La inteligencia artificial es la capacidad de diferentes tipos de sistemas informáticos para imitar actividades o funciones humanas.	El aprendizaje automático es la capacidad de una máquina de aprender automáticamente a partir de datos anteriores.
Uso primario:	La IA trabaja para crear sistemas inteligentes que pueden completar muchas tareas complejas.	El aprendizaje automático crea máquinas que completan sólo tareas específicas para las que están entrenadas.
Diferentes tipos:	Hay seis tipos de IA: aprendizaje automático, redes neuronales, robótica, sistemas expertos, lógica difusa y procesamiento del lenguaje natural.	El aprendizaje automático se clasifica en tres áreas: aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
Capacidad de resolución de problemas:	La IA está diseñada para funcionar de forma independiente y resolver muchos problemas.	El aprendizaje automático está diseñado para resolver un problema específico de la manera más rápida y eficiente posible.
Versión inicial:	Si bien no hay una fecha de lanzamiento oficial, John McCarthy y Marvin Minsky presentaron sus ideas sobre la IA en el Proyecto de Investigación de Verano sobre Inteligencia Artificial de Dartmouth en 1956.	En 1959, Arthur Samuel fue el primero en utilizar el término Machine Learning.
Estilo de datos:	La IA puede trabajar con datos estructurados y no estructurados.	El aprendizaje automático solo puede funcionar con datos estructurados y, a veces, semiestructurados.
Desarrolladores influyentes:	Los desarrolladores influyentes incluyen a John McCarthy, Marvin Minsky, Alan Turing, Nathaniel Rochester y Claude E. Shannon.	Los desarrolladores influyentes incluyen a Frank Rosenblatt y Arthur Samuel.
Objetivo general:	Para completar tareas y mejorar la probabilidad de éxito.	Para mejorar la velocidad y la precisión.
Las tecnologías influyeron:	Ejemplos de inteligencia artificial incluyen vehículos autónomos, asistentes inteligentes, mapeo de enfermedades, robots conversacionales y monitoreo de redes sociales.	Ejemplos de aprendizaje automático incluyen el análisis de datos de ventas, la detección de fraudes, las recomendaciones de productos y la videovigilancia.

Inteligencia artificial versus aprendizaje automático: ¿cuál es la diferencia?

Al entrenar computadoras y diseñar sistemas, es importante tener en cuenta que la IA y el ML a menudo se superponen. Sin embargo, existen diferencias básicas entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que pueden ayudarnos a distinguir similitudes y diferencias.

La inteligencia artificial puede crear un pensamiento independiente que puede resolver una amplia variedad de cuestiones y problemas, mientras que el aprendizaje automático busca resolver un solo problema con la mayor precisión posible. La IA es creativa y puede utilizar diferentes métodos de pensamiento, mientras que el aprendizaje automático es repetitivo y repasará el mismo problema varias veces para buscar patrones.

La inteligencia artificial puede imitar el comportamiento humano y realizar muchas de las tareas que realizan los humanos. Las tareas humanas que requieren razonamiento, pensamiento y aprendizaje ahora pueden ser realizadas por computadoras y robots mediante inteligencia artificial. El aprendizaje automático es un aprendizaje automático real por sí solo a través de la experiencia sin estar programado explícitamente.

Inteligencia artificial vs aprendizaje automático: cinco hechos que debes conocer

Hay algunos datos básicos sobre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial que son importantes para comprender:

• El aprendizaje automático consiste principalmente en aprender a partir de datos y algoritmos. Por lo tanto, el aprendizaje automático es tan bueno como los datos que se utilizan.
• La IA incluye razonamiento y autocorrección, mientras que el aprendizaje automático puede incluir razonamiento y autocorrección cuando se les proporcionan nuevos datos.
• El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA. Otros subconjuntos importantes incluyen big data, procesamiento del lenguaje natural, robótica y redes neuronales.
• La IA tiene dos palabras, artificial e inteligencia. Estas dos palabras significan «un poder para pensar diseñado por el hombre».
• La IA ahora está entrenando computadoras y cambiando su funcionamiento de varias maneras distintas, incluyendo cómo se programan, para qué se usan e incluso cómo se fabrican.

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Historia completa de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

Inteligencia artificial

Las computadoras deben poder almacenar comandos, y no solo ejecutarlos, para que puedan realizar tareas que involucran inteligencia artificial. Antes de 1949, a las computadoras se les decía qué hacer, pero no podían recordar los comandos que seguían. Sin embargo, entrenar a las computadoras para que «piensen» por sí mismas estaba a la vuelta de la esquina.

Alan Turing fue el primero en explicar la inteligencia artificial como concepto. Las ideas del matemático británico fueron presentadas en una publicación de 1950. El artículo «Computing Machinery and Intelligence» plantea la pregunta: «¿Pueden pensar las máquinas?» Alan Turing fue influyente en el desarrollo de la informática teórica.

Aproximadamente cinco años después, Herbert Simon, Cliff Shaw y Allen Newell presentaron el teórico de la lógica. Este era un programa que podía imitar las habilidades de resolución de problemas de los humanos. Muchos consideraron que este era el primer programa de IA. Se presentó en una conferencia titulada acertadamente «Proyecto de investigación de verano de Dartmouth sobre inteligencia artificial», dirigida por Marvin Minsky y John McCarthy en 1956.

Aprendizaje automático

A veces se piensa que el aprendizaje automático comenzó en 1949, cuando Donald Hebb presentó sus teorías sobre la comunicación entre neuronas cerebrales en un libro llamado «La organización del comportamiento».

En la década de 1950, Arthur Samuel de IBM creó un programa informático que iniciaba la poda alfa-beta. Esto estaba en un programa de computadora que se usaba para jugar a las damas. El programa incluía una función de puntuación que debía medir las posibilidades de que cualquiera de los lados ganara. El algoritmo minimax fue desarrollado a partir de este programa.

En 1957, Frank Rosenblatt combinó los esfuerzos de Arthur Samuel con los de Donald Hebb y creó lo que se llamó el «perceptrón». Esto iba a ser una máquina y no un programa. El software fue diseñado en una máquina hecha a medida para el IBM 704. Se llamó perceptrón Mark 1. El aprendizaje automático estuvo estrechamente relacionado con la IA hasta la década de 1970. Luego comenzó a diversificarse en nuevas formas.

¿Cómo se utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?

Los siguientes son ejemplos específicos de cómo se utiliza la inteligencia artificial y el aprendizaje automático:

Inteligencia Artificial

1. Asistentes personales: ejemplos específicos de asistentes personales impulsados por IA incluyen Siri de Apple, Google Home de Google y Alexa de Amazon. Los asistentes personales programados con IA pueden ayudar a los usuarios respondiendo preguntas, enviando mensajes, reservando hoteles y manteniendo organizado un calendario personal.
2. Coches autónomos: los coches autónomos implican memoria e inteligencia artificial limitadas. La IA tomará decisiones inmediatas basadas en datos ocurridos recientemente. Estos automóviles utilizan sensores para identificar todo, desde señales de tráfico hasta carreteras con curvas y civiles que puedan estar cruzando la calle.
3. Robots industriales: la mayoría de los robots no están programados con inteligencia artificial. Además, la robótica en sí misma no es un ejemplo de inteligencia artificial. La robótica es el campo que se ocupa específicamente del aspecto físico de los robots. Sin embargo, agregar un algoritmo de inteligencia artificial a un robot puede permitir que la máquina complete tareas complejas. Con un algoritmo de IA que busca rutas, un robot industrial puede navegar por un almacén de forma autónoma. Es posible que el robot incluso pueda controlar su rendimiento.
4. Tomografía computarizada: actualmente, la inteligencia artificial está imitando el comportamiento humano en el área de la tomografía computarizada (TC). Este procedimiento de diagnóstico a menudo se denomina simplemente tomografía computarizada. En algunos casos, va más allá de las capacidades humanas. Por ejemplo, la tomografía computarizada (TC) es la capacidad de las computadoras para buscar cánceres. Estas máquinas ahora pueden predecir el cáncer de pulmón con una asombrosa tasa de éxito del 94 por ciento.
5. Aspiradoras robóticas: las aspiradoras robóticas son ejemplos de inteligencia artificial. Estas aspiradoras pueden escanear rápidamente una habitación y descubrir las rutas más eficientes para limpiar obstáculos. Las aspiradoras pueden realizar sus tareas con muy poca interacción humana debido a la extensa simulación por computadora que implica el desarrollo de estas máquinas.

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Aprendizaje Automático

1. Videovigilancia: las computadoras ahora están capacitadas para monitorear varias cámaras de video en una casa, una tienda o una gran fábrica. Las computadoras pueden rastrear comportamientos inusuales durante horas y días seguidos y no son propensas a la distracción humana.
2. Redes sociales: a través del aprendizaje automático, las plataformas de redes sociales aprenden qué sitios visita un individuo y los amigos que tiene. Después de conocer los patrones de una persona, se sugieren nuevos amigos basándose en estos patrones.
3. Resultados del motor de búsqueda: el aprendizaje automático puede refinar los resultados de la búsqueda al monitorear y rastrear lo que busca una persona y cuántas páginas abre después de la búsqueda y los resultados mostrados.

Otra forma de comprender las diferencias y similitudes entre la IA y el aprendizaje automático es estudiar las diferentes carreras que las personas pueden seguir en cada campo específico.

Carreras en Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial es un término general para una variedad de tecnologías inteligentes. Las habilidades necesarias para especializarse en IA a veces no son tan técnicas, sino más teóricas. Sin embargo, quienes trabajan en el campo del aprendizaje automático deben tener una gran experiencia técnica. Deben entender cómo construir modelos mediante simulación. La simulación en IA puede implicar la creación de un programa informático que represente la actividad o tarea real que completará la inteligencia artificial.

Las personas que busquen una carrera en inteligencia artificial necesitarían habilidades específicas en algoritmos y en cómo analizarlos. Sería importante comprender la ciencia de datos, la minería de datos, el diseño de programas y la robótica. También necesitarían comprender el aprendizaje automático, ya que es un subconjunto de la IA. Finalmente, es necesario estudiar las preocupaciones éticas en cuanto al desarrollo de nuevas tecnologías seguras y responsables.

Carreras en Aprendizaje Automático

Aquellos que buscan una carrera en el campo más especializado del aprendizaje automático deben tener una base sólida en física, matemáticas aplicadas y arquitecturas de redes neuronales. También es probable que necesiten conocimientos de programación, probabilidad, estadística y algoritmos.

Los títulos específicos que una persona podría recibir antes de embarcarse en una carrera en aprendizaje automático podrían incluir una licenciatura en matemáticas o ciencias de la computación. Los trabajos específicos que pueden desempeñar incluyen ingeniero de aprendizaje automático o desarrollador de negocios.

Inteligencia artificial vs aprendizaje automático: ¿cuál es mejor? ¿Cuál debería utilizar?

Ni la IA ni el aprendizaje automático son mejores. Son simplemente diferentes. El objetivo de un sistema de inteligencia artificial es resolver problemas y realizar tareas que normalmente realizan los humanos. Esto significa que el sistema debe operar con inteligencia independiente y autónoma. Cuando se le presentan diferentes conjuntos de datos y hechos, la IA analizará e interpretará los datos y luego generará diferentes conclusiones.

Al diseñar el aprendizaje automático, el objetivo no es necesariamente resolver muchos problemas. (Sería necesario un asistente virtual o un robot quirúrgico para resolver muchos problemas). En cambio, el aprendizaje automático consiste en resolver un problema específico de la manera más efectiva posible.

La inteligencia artificial requiere no solo inteligencia y comprensión de los hechos, sino también la capacidad de una computadora para tener discernimiento. La IA, ya sea en forma de computadora o de robot, puede realizar muchas tareas que en años anteriores solo podían realizar los humanos.

Al determinar cuál es mejor o cuál debería usar, la respuesta depende de para qué necesita ayuda y qué objetivos espera lograr. Las siguientes son áreas y tareas específicas en las que se utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Esto puede ayudar a determinar cuál es la mejor opción en determinados casos.

¿Cuándo debería utilizar la inteligencia artificial?

Si está creando un sistema para cualquiera de los siguientes, deberá implementar IA para que sea efectivo:

• Reconocimiento de voz y escritura.
• Juegos que incluyen actividades como ajedrez o póquer.
• Procesos médicos extensos como las cirugías robóticas.
• Sistemas de tutoría personalizados en educación.
• IA utilizada en el modelado de simulación.

¿Cuándo debería utilizar el aprendizaje automático?

Dado que el aprendizaje automático se centra en patrones y precisión, los siguientes son ejemplos de cuándo necesitará utilizar específicamente el aprendizaje automático:

• Uso de sensores y dispositivos portátiles.
• Filtrar correo no deseado.
• Aplicaciones que almacenan datos de tráfico para ayudar a las personas a encontrar las mejores rutas.

Preguntas frecuentes

¿Qué son el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?

El aprendizaje automático es el desarrollo y uso de computadoras que pueden aprender sin instrucciones explícitas, a menudo estudiando patrones, estadísticas y algoritmos repetidos. La inteligencia artificial es la capacidad de un robot o una computadora para completar tareas que a menudo realizan los humanos. La IA tiene la capacidad de pensar creativamente.

¿Cuál es mejor, aprendizaje automático o inteligencia artificial?

Esto depende de lo que la persona u organización esté tratando de lograr específicamente. Existe una amplia gama de tareas y actividades que cualquiera de los dos puede completar.

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¿Puede la inteligencia artificial ser aprendizaje automático?

La inteligencia artificial a veces es aprendizaje automático. Pero como es una categoría más amplia, abarca mucho más que el simple aprendizaje automático.