Inteligencia Artificial, su relación con el Machine Learning y Deep Learning

Hoy en día el término “Inteligencia Artificial”, es parte de nuestro día a día, tanto a nivel personal como a nivel empresarial, debido al fulgurante progreso que ha tenido en los últimos y que ha hecho que pase del campo de la investigación a las primeras etapas de la adopción empresarial.  Esto es debido en gran parte a que compañías como Google, Baidu, Microsoft, Facebook e IBM (entre otras), hayan creado muchos productos basados en ella, y estén haciendo ver que la Inteligencia Artificial no es solo algo rentable, sino una gran apuesta que va a influir futuro de la humanidad no solo a nivel económico sino también a nivel humano y social.

La Inteligencia Artificial es parte de nuestro día a día, tanto a nivel personal como empresarial

En este artículo se pretende dar una definición concisa de lo que se conoce como Inteligencia Artificial (IA) y de otros dos conceptos que están muy relacionados con ella, el Machine Learning (ML) y el Deep Learning (DL).

Hay dos conceptos, Machine Learnig y Deep Leraning, que están muy relacionados con la Inteligencia Artificial

Como ya comenté en un artículo anterior, la Inteligencia Artificial (IA), fue definida por John McCarthy en 1956, como “Conjunto de técnicas que sirven para dotar de inteligencia a una máquina”, es decir,  un conjunto de programas informáticos, basados en algoritmos, que imitan el comportamiento humano.

Frente a este concepto mucha gente entiende lo que se conoce como Inteligencia Artificial General ( en inglés AGI), es decir, máquinas que son igual o más inteligentes que los humanos, capaces de hacer una gran variedad de tareas y emular cualidades humanas como la conciencia, la sensibilidad y el autoconocimiento. La realidad es que actualmente se han hecho pocos avances en este campo y el que veamos ejemplos similares a HAL 9000 o C-3PO, quedan actualmente en el terreno de la ciencia ficción.

Donde sí se han hecho grandes avances es en lo que se conoce como Inteligencia Artificial Estricta (narrow AI), que se centra en realización de funciones específicas, normalmente aspectos cognitivos del ser humano, como la realización de predicciones y recomendaciones, el reconocimiento de imágenes, procesado de lenguajes natural, tareas de traducción, etc. Para la realización  de estás tareas se usan modelos de IA basados en algoritmos de Machine Learnig y Deep Learning.

Así, el Machine Learning es una subcategoría de la inteligencia artificial que utiliza métodos estadísticos para realizar aquellas funciones cognitivas más sencillas, como por ejemplo: predicción de fraude, clasificación de imágenes o sistemas de recomendación financiera, entre otros.

Por otro lado el Deep Learning, es una subcategoría dentro del machine learning que imita el modo de funcionamiento del cerebro humano, organizando sus elementos en capas y formando redes neuronales. Estás redes neuronales interpretan mejor los datos desestructurados y mejoran su eficiencia en función de la cantidad de datos, no ocurre lo mismo con los algoritmos de ML, que tienen un punto de saturación, es decir, que llegado un momento, aunque se les proporcionen más datos, no mejoran su eficiencia. Por esto el deep learning se utiliza para solventar los problemas más complicados y que requieren más datos, como: detección de objetos, procesado natural del lenguaje (PNL), análisis de sentimientos o transformación de voz humana en texto (Speech to Text), entre otras aplicaciones.

Y hasta aquí este artículo acerca de la definición y aclaración del concepto de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning. En el futuro seguiré publicando artículos relacionados con este tema, que va ser más que determinante en el futuro.

Muchas gracias a tod@s y nos vemos en la siguiente! :)