La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning o ML) son términos que a menudo se utilizan de manera intercambiable, pero tienen diferencias fundamentales. Vamos a hacer una descripción general de cada concepto y de cómo se relacionan.
Inteligencia artificial (IA)
La IA es un campo amplio que se centra en crear sistemas capaces de realizar tareas que, cuando las lleva a cabo una persona, requieren inteligencia. Esto puede incluir aspectos como el razonamiento lógico, la planificación, el reconocimiento de patrones, la comprensión del lenguaje y la percepción visual.
La IA se puede clasificar en dos tipos principales:
- IA débil (o estrecha). Sistemas que están diseñados y entrenados para una tarea específica. No tienen conciencia ni entendimiento general.
- IA fuerte (o general). Sistemas con inteligencia generalizada que pueden entender, aprender y aplicar conocimientos en diferentes dominios, al igual que una persona.
Aprendizaje automático (machine learning, ML)
El ML es un subcampo de la IA centrado en el desarrollo de algoritmos que permiten a los sistemas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. En lugar de programar reglas específicas, los modelos de ML «aprenden» detectando patrones y haciendo generalizaciones basadas en datos.
Hay diferentes enfoques dentro del ML; entre otros:
- Aprendizaje supervisado. El modelo se entrena con datos etiquetados al objeto de que aprenda a predecir etiquetas o resultados.
- Aprendizaje no supervisado. El modelo busca patrones en datos no etiquetados, como agrupación o reducción de dimensionalidad.
- Aprendizaje por refuerzo. El modelo aprende tomando decisiones y recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o castigos.
Diferencias principales
- Alcance. La IA es un término más amplio que incluye cualquier simulación de inteligencia humana, mientras que el ML es específico en el uso de datos y algoritmos para aprender y hacer predicciones o decisiones.
- Métodos. La IA puede utilizar una variedad de métodos, incluyendo pero no limitado a ML. El ML siempre implica el aprendizaje a partir de datos.
- Programación vs. aprendizaje. La IA tradicional puede depender de la programación de reglas específicas, mientras que el ML se basa en la capacidad de aprender y adaptarse a partir de datos.
En resumen, el ML es una técnica dentro de la IA que se centra en el aprendizaje a partir de datos. Todas las aplicaciones de ML son formas de IA, pero no toda IA utiliza ML. La elección entre utilizar métodos de IA más tradicionales o ML depende de la tarea específica, los datos disponibles y los objetivos del sistema.