Inteligencia artificial, machine learning, deep learning: ¿son sinónimos?

Inteligencia artificial (IA), machine learning y deep learning son algunos de los términos que muchas personas pueden confundir y llegar a considerar sinónimos. Esto es habitual cuando, en su avance, la tecnología trae nuevos, y en algunos casos, parecidos conceptos a nuestro idioma.

Lo común entre machine learning y deep learning es que son formas de inteligencia artificial. En este artículo explicamos de qué se trata cada uno y cómo se relacionan.

Inteligencia artificial: más allá de la inteligencia humana

62% de las compañías en Estados Unidos ya impulsan sus negocios con tecnología basada en IA, según una encuesta realizada por la empresa de tecnología Narrative Science. Pero, ¿Qué es inteligencia artificial? Este término está relacionado con la simulación, por parte de máquinas, de actividades realizadas por humanos. En otras palabras, la inteligencia artificial busca responder la pregunta: “¿Son las computadoras capaces de pensar?”.

Aunque puede sonar un poco obvio, en lo que todas las definiciones coinciden, es en que la IA no es natural, tal como la podemos encontrar en los seres humanos. Es decir, para que hablemos de inteligencia artificial necesariamente se debe notar la intervención del hombre.

El reconocimiento de voz en los dispositivos móviles como la famosa Siri de Apple o las traducciones en tiempo real a través de Google Translator, son ejemplos de cómo se está empleando esta tecnología en el presente. Lo cierto es que para que una máquina imite o realice actividades humanas deben ocurrir algunos procesos, como, por ejemplo, aprendizaje automático, reconocimiento, predicción y autocorrección, de eso se trata la inteligencia artificial.

Machine learning y deep learning: métodos de aprendizaje

La inteligencia artificial intenta hacer que las maquinas “piensen” como los humanos. Para lograrlo, la clave es que las computadoras aprendan automáticamente.

En ese sentido, tanto el machine learning (aprendizaje automático) como el deep learning (aprendizaje profundo) son métodos de aprendizaje, tecnologías que hacen que un sistema aprenda por sí solo, aunque de diferentes formas.

Tanto el machine learning como el deep learning buscan construir sistemas que aprendan a resolver problemas sin la intervención humana. Sus aplicaciones van desde la automatización del diccionario o la predicción ortográfica en teléfonos móviles hasta los automóviles manejados por robots.

Machine learning: aprendizaje automático

Como su nombre lo indica, con el machine learning una máquina es capaz de “autoaprender” y de corregir errores. Los primeros programas basados en IA eran desarrollados por una persona. Hoy, con el machine learning, la máquina ya no depende de alguien que programe lo que debe hacer; ella “autoaprende”.

Una de las funciones más destacadas del machine learning es la posibilidad de registrar y aprender de una gran cantidad de datos para identificar patrones de comportamiento y predecir acciones.

En resumen, “en el machine learning se guía a la máquina en cada una de las fases del proceso para que aprenda, a través de la práctica, a identificar lo que queremos de manera automática”, explica la Asociación de Progreso de la Dirección (APD), organización educativa española con más de sesenta años de fundada.

Un ejemplo básico que reseña la APD para explicar el machine learning es cuando los programas de correo electrónico identifican los mensajes no deseados y los colocan en una carpeta aparte. “A través del aprendizaje automático, las máquinas reconocen que determinadas direcciones de e-mail son molestas para el usuario. Por ejemplo, las que incluyen @noreply.com, y automáticamente estos correos son enviados a la carpeta de correo no deseado”, explica APD.

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Deep learning: aprendizaje profundo

El deep learning da un paso más. A diferencia del machine learning, en lugar de programar a la máquina para que siga determinadas órdenes, el propio algoritmo identifica patrones o anomalías para crear un modelo que solucione un problema.

En resumen, la tecnología deep learning logra que la máquina aprenda por sí sola con cada dato que recibe. No solo eso, sino que si emplea un dato equivocado, aprende del error y usa otro dato para aproximarse al resultado correcto de manera casi inmediata. Esto garantiza que la máquina no vuelva a cometer el mismo error.

Un ejemplo de este sistema es DeepMind, de Google, uno de los primeros programas de la historia que empleó IA, y que se hizo famoso tras vencer al campeón del mundo de Go, un popular juego parecido al ajedrez. ¿Cómo logró una computadora obtener la victoria? Gracias a técnicas de aprendizaje automático que refinó con una gran base de datos extraída de partidas de expertos.

¿Sinónimos?

Como vimos, aunque inteligencia artificial, machine learning y deep learning pueden ser usados muchas veces como sinónimos, no lo son.

La inteligencia artificial es el concepto general que engloba a ambos términos. A su vez, machine learning engloba al deep learning, dado que este último también es una herramienta de aprendizaje automático, pero que incluye un análisis más detallado. En resumen, el deep learning es machine learning, pero existen técnicas de machine learning que no son deep learning.

La empresa consultora International Data Corporation (IDC) prevé que los ingresos asociados a sistemas de inteligencia artificial y tecnologías de aprendizaje automático como machine learning y deep learning serán de 46.000 millones de dólares en 2020.

Datos como estos nos muestran la relevancia de estas tecnologías para el presente y el futuro cercano. Por lo que, aunque ya sabemos que inteligencia artificial, machine learning y deep learning no son sinónimos, conocerlos y seguir sus avances sí es sinónimo de innovación y éxito.

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