Las principales diferencias entre IA, Machine Learning y Deep Learning

El contexto actual se sostiene y desarrolla de la mano de conceptos que emergen para satisfacer las demandas de un mercado cada vez más exigente. Términos que perfeccionan los modelos de negocio y cambian la comunicación. Disciplinas como la Inteligencia Artificial (IA), el Machine Learning (aprendizaje automático) y/o el Deep Learning (aprendizaje profundo) que están muy presentes en el ecosistema actual pero que, sin embargo, todavía generan confusión. Hoy es el momento de inquirir en sus características, ventajas y diferencias.

Machine Learning y Deep Learning: comprendiendo las claves del presente y futuro de la Inteligencia Artificial

El propósito de estos tres conceptos es el de imitar al ser humano o, en todo caso, realizar actividades o tareas cotidianas en su lugar. Estas tres tecnologías se fundamentan en el procesamiento de grandes cantidades de datos (Big Data), pero su grado de complejidad no es comparable.

¿Cuál es el significado real de cada concepto?

Inteligencia Artificial

En el sentido más amplio de la palabra describe las diferentes formas en las que una máquina interactúa con el mundo que le rodea. Se trata de una subdisciplina del campo de la informática cuyo objetivo es crear máquinas que puedan imitar conductas y pautas humanas.

Estas actuaciones pueden ser muy variadas: pilotar, examinar patrones, registrar voces, etc. Y es que son cuantiosas las opciones en las que un mecanismo podrá imitar una conducta inteligente. En este aspecto, cada vez existen más ejemplos que evidencian cómo en determinados sectores la máquina puede superar (con creces) el rendimiento del hombre.

El objetivo que se persigue es conseguir que una máquina realice múltiples tareas. Esta aclaración nos lleva a una primera clasificación de los tipos de IA: IA débil e IA fuerte.

IA débil

Se basa en utilizar técnicas más o menos complejas para resolver problemas muy concretos y limitados. Por ejemplo, podríamos lograr que un robot ande pero no que chute un balón. Es decir, que realice dos funciones distintas o a la vez.

IA fuerte

Se apoya en una tecnología mucho más específica para construir máquinas realmente similares al comportamiento humano. Es decir, que sean flexibles, con múltiples capacidades y que piensen de manera automática y consciente. En definitiva, estas IA son (serán) capaces de aplicarse a una gran variedad de problemas y dominios diferentes.

En la actualidad se ha conseguido imitar el comportamiento inteligente, pero eso no significa que dicho comportamiento sea cognitivo, sino únicamente aparentemente inteligente.

Dentro del campo de la Inteligencia Artificial encontramos diferentes subcategorías que responden a diferentes comportamientos inteligentes. Sin embargo, si existe una capacidad que verdaderamente nos define como agentes inteligentes esa es la capacidad de aprender, es decir, el Machine Learning.

¿Qué tecnología está detrás del Machine Learning?

El aprendizaje automático es la rama la Inteligencia Artificial que estudia cómo dotar a las máquinas de una capacidad autodidáctica. Esta capacidad debe entenderse como la generalización del conocimiento a partir de un conjunto de experiencias.

Además, está por todos lados: en el software de nuestros smartphones, en nuestros perfeccionados coches, en las funcionalidades de nuestro hogar y/o en el software que impulsa los programas que empleamos a diario en el trabajo. Es esa tecnología que transforma los datos en poderosa información y que promueve, optimiza, favorece e impulsa nuestra toma de decisiones.

Es interesante incidir en que no se trata de una disciplina cualquiera, puesto que hablamos de un componente nuclear que se relaciona y conecta con el resto de categorías.

¿Por qué se interrelaciona con el resto de categorías?

Porque las otras capacidades pueden ser imitadas ya sea porque alguien que las ha programado o (mucho más interesante) porque el propio sistema haya aprendido a realizarlas.

Una cosa es programar una máquina para que pueda moverse por sí misma y otra muy distinta es programarla para que aprenda a moverse. Del mismo modo, no es lo mismo programar qué elementos conforman una cara que automáticamente aprender qué es una cara.

Este cambio de paradigma es lo que hace interesante al Machine Learning  y por ello es muy común confundir la parte por el todo y decir que la IA y el ML es la misma cosa.

¿Cómo el Deep Learning convierte las funciones en inteligentes?

El ML se basa en enfoques algorítmicos que a lo largo de los años incluyeron el aprendizaje de árboles de decisión, la programación de la lógica regresiva, el aprendizaje de refuerzo, etc. Pero solo los desarrollos en el área de las redes neuronales (diseñados para funcionar clasificando la información de la misma manera que lo hace un cerebro humano) supuso el verdadero avance. Precisamente a este avance es a lo que llamamos Deep Learning.

¿En qué incide el Deep Learning?

El aprendizaje profundo supone el avance hacia un nivel superior. Estas redes imitan la conectividad del cerebro humano, clasifican conjuntos de datos y encuentran correlaciones entre ellos.

Así, con su nuevo conocimiento adquirido y sin intervención humana, una máquina puede aplicar su conocimiento a otros conjuntos de datos; y cuanto más datos tenga, más precisas serán sus predicciones.

Esta es la tecnología que más se está desarrollando en lo últimos años. ¿Por qué? Sobre todo por haber sido capaz de utilizar los principios de los algoritmos básicos de ML en conjunto para convertir abstracciones de elevado nivel en datos valiosos (todo ello a través de arquitecturas compuestas).

En otras palabras, con este aprendizaje se puede hacer prácticamente cualquier cosa. Lo único que requiere es un número superior de datos en comparación con los otros algoritmos, pero teniendo en cuenta que estamos inmersos en la Era del Big Data se trata de un mal menor.

Sin embargo, lo que si que precisa es una fuerte inversión tecnológica, de ahí su lento avance. Y tú… ¿cuánto estás dispuesto a invertir?

En definitiva, con la IA podemos replicar en una máquina una acción concreta. El Machine Learning posibilita el autoaprendizaje o la corrección de fallos y el Deep Learning implica todo lo anterior agregando un avance decisivo o un relevante valor añadido: la toma de decisiones a partir de datos almacenados.