Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning, ¿En qué se diferencian?

Es habitual que en contextos como el que estamos viviendo actualmente, en los que se está produciendo un gran desarrollo de determinadas tecnologías, se genere cierta confusión en lo que respecta a qué nos referimos con cada una de ellas, sus usos y aplicaciones.

Esto es precisamente lo que está sucediendo con términos como Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning y Deep Learning. En realidad, la IA engloba el aprendizaje automático, por lo que Machine Learning y Deep Learning serían subcampos. Todos ellos tienen como objetivo la creación de dispositivos o algoritmos que emulan las funciones cognitivas del ser humano, convirtiendo a las máquinas en dispositivos más inteligentes.

Cuando hablamos de IA nos referimos a sistemas que son capaces de imitar la conducta humana como el movimiento, el habla o las transacciones sociales. Esto lo logramos “entrenando” al sistema para que se comporte como nos gustaría ante diferentes situaciones.

Es ahí donde entran las técnicas de Machine Learning con las que la máquina logrará identificar patrones complejos en millones de datos.

Deep Learning, por su parte, es un conjunto de técnicas basadas en estructuras lógicas similares a las redes neuronales. Al igual que otros sistemas en ingeniería, las técnicas de Deep Learning se inspiran en un modelo biológico. La interconexión de unidades de proceso especializadas en el reconocimiento de patrones complejos se propone con una arquitectura similar a las redes neuronales de un cerebro. Esto otorga a los sistemas de una potencia que aún está por desarrollar en su máxima dimensión. Sin embargo, Deep Learning ya tiene aplicaciones habituales en nuestro día a día como, por ejemplo, los programas de reconocimiento facial, las aplicaciones de reconocimiento de voz o las traducciones inteligentes.