Inteligencia artificial versus aprendizaje automático: ¿Cuáles son las diferencias clave?

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La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son innovaciones que han hecho mucho ruido en el mundo técnico en los últimos tiempos, y por razones válidas: permiten a las empresas simplificar sus procesos de trabajo e identificar patrones en los datos para tomar decisiones comerciales más inteligentes. Estas novedades están progresando en casi todas las industrias al ayudarlos a trabajar de manera más eficiente y se están convirtiendo en herramientas fundamentales para que las organizaciones mantengan una ventaja competitiva. El interés en estas tecnologías y la demanda de profesionales capacitados va en aumento. Este notable desarrollo está presentando importantes oportunidades y desafíos para las organizaciones. AI y ML, que alguna vez fueron temas de ciencia ficción hace muchos años, se están convirtiendo en norma en las organizaciones de hoy. En este artículo, exploramos de cerca las diferencias entre IA y ML, oportunidades y desafíos y cómo estas innovaciones se convertirán en un nombre familiar en los próximos años. Inteligencia artificial versus aprendizaje automático: comprensión básica Inteligencia artificial (IA): La inteligencia artificial es un campo de la informática que hace que una computadora imite la inteligencia humana. Los sistemas de inteligencia artificial no necesitan ser personalizados previamente, utilizan algoritmos especializados que pueden trabajar con su propia inteligencia. Incluye algoritmos de aprendizaje automático, como algoritmos de refuerzo y redes neuronales. La inteligencia artificial se utiliza en muchos espacios de nuestro mundo, por ejemplo asistentes de voz (Siri, Google Assistant, Alexa), chatbots, ajedrez, etc. En términos de habilidades, la IA se puede clasificar en tres clasificaciones: IA débil, IA general e IA fuerte. En este momento, estamos lidiando con IA débil y general. El futuro de la IA es una IA fuerte, que se espera que sea más inteligente que las personas. Aprendizaje automático (ML): El aprendizaje automático permite a una computadora tomar decisiones más inteligentes basadas en predicciones o tomar algunas decisiones utilizando información histórica sin estar programado específicamente. El aprendizaje automático utiliza una gran cantidad de datos estructurados y semiestructurados para que un modelo de aprendizaje automático pueda producir resultados precisos o dar predicciones basadas en esa información. El aprendizaje automático normalmente utiliza algoritmos que aprenden por sí mismos a través de información histórica. Sin embargo, funciona solo para dominios específicos. Por ejemplo, si estamos haciendo un modelo de aprendizaje automático para identificar imágenes de gatos, como resultado conseguiremos solo imágenes de gatos. Pero, si ingresamos otros datos como imágenes de perros, dejará de responder. Asimismo, el aprendizaje automático se utiliza en diferentes dominios del mundo real, como los sistemas de recomendación en línea, los motores de búsqueda de Google, los filtros de correo no deseado, las sugerencias de etiquetas automáticas en Facebook, etc. Aplicaciones de la inteligencia artificial y del aprendizaje automático Aplicaciones de la IA:

Robótica avanzada

Un robot moderno impulsado por robótica avanzada es una auténtica ilustración de la IA en acción. Los robots modernos pueden monitorear su propia precisión y rendimiento, y detectar o identificar cuándo se necesita soporte para evitar un gran tiempo de inactividad. Estos robots también pueden actuar en un entorno nuevo o desconocido sin tener que configurar todo manualmente.

Asistentes virtuales

Una descripción más de la IA son las herramientas de asistente virtual que son medios de comunicación IA-humanos. Los asistentes virtuales más famosos son Google Home de Google, Siri de Apple, Alexa de Amazon y Cortana de Microsoft. Estos asistentes virtuales permiten a los usuarios buscar información en línea, reservar citas, agregar eventos a sus calendarios, responder preguntas, planificar reuniones, enviar mensajes, etc. Aplicaciones de ML:

Recomendaciones de productos en línea

La mayoría de los sitios web de negocios en Internet tienen herramientas de aprendizaje automático que brindan sugerencias de varios productos que dependen de datos históricos, es decir, el historial de búsqueda o el historial de navegación anteriores. Por ejemplo, si buscaste libros en línea y compraste uno de ellos, cuando después de un período de tiempo específico visitas nuevamente esa página, la página de destino de ese sitio web te mostrará una lista de libros dentro de un nicho similar. Asimismo, hace recomendaciones que dependen de lo que te haya gustado, agregado a tu carrito y otras prácticas relacionadas.

Filtrado de correo electrónico y malware

Los correos electrónicos no deseados y el malware se han convertido en una inmensa amenaza para la seguridad de los usuarios en línea. En la actualidad, la mayoría de los proveedores de servicios de correo electrónico utilizan herramientas de aprendizaje automático para detectar y filtrar automáticamente los correos electrónicos no deseados y los mensajes de phishing. Por ejemplo, los filtros de correo no deseado de Gmail y Yahoo logran algo más que buscar correos electrónicos no deseados utilizando reglas preexistentes. Ellos mismos crean nuevas reglas dependiendo de lo que han aprendido a medida que adquieren experiencia en sus operaciones de filtrado de spam. ¿Qué le depara el futuro a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático? Los avances de los expertos en los campos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se están acelerando. Estos desarrollos están equipados para resolver problemas cada vez más difíciles mejor que las personas. Esto implica que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están cambiando más rápido de lo que se puede escribir la historia, por lo que las expectativas sobre su futuro se vuelven obsoletas tan rápido como se escriben. Los que creen que este avance procederá rápidamente se centran en la IA fuerte, independientemente de si es útil para la humanidad. Entre las personas que predicen el progreso continuo, hay quienes subrayan las ventajas de las metodologías de aprendizaje automático predictivas más inteligentes basadas en datos históricos y extracción de características, que podrían salvar a las personas de los contratiempos actuales; la otra parte, en cambio, enfatiza el riesgo existencial de una superinteligencia. Dado el dramático desarrollo de estas dos innovaciones, una cosa es inevitable: nos espera una montaña rusa llena de avances tecnológicos en los campos de ML e IA que allanarán el camino para proyectos extraordinarios en el futuro.

Artículo actualizado el: 09 agosto 2023

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