IA y machine learning: Te contamos diferencias y similitudes

La inteligencia artificial (IA) es un término que engloba diferentes estrategias y técnicas que se usan para hacer que las máquinas se parezcan más a los humanos. La IA incluye todo, desde asistentes inteligentes como Alexa hasta aspiradoras robóticas y vehículos autónomos. El machine learning (ML) es una de las muchas otras ramas de la IA. El machine learning es la ciencia del desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que los sistemas informáticos utilizan para realizar tareas complejas sin instrucciones explícitas. En cambio, los sistemas se basan en patrones e inferencias.

El machine learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) con un enfoque limitado. Sin embargo, ambos campos van más allá de la automatización y la programación básicas para generar resultados basados en análisis de datos complejos. Las soluciones de inteligencia artificial y machine learning (AI/ML) son adecuadas para tareas complejas que, por lo general, implican resultados precisos basados en el conocimiento aprendido. Por ejemplo, un automóvil con IA autónomo utiliza la visión artificial para reconocer objetos en su campo de visión y el conocimiento de las normas de tráfico para conducir un vehículo. Un algoritmo de ML de precios inmobiliarios, por ejemplo, aplica el conocimiento de los precios de venta anteriores, las condiciones del mercado, los planos de planta y la ubicación para predecir el precio de una vivienda.

Ramas de la IA

La inteligencia artificial (IA) es un campo amplio y en constante evolución que incluye muchas ramas y subramas. Algunas de las ramas más comunes de la IA son:

  • 1- Aprendizaje automático (Machine Learning, ML): una rama de la IA que utiliza datos históricos para entrenar algoritmos de aprendizaje automático.
  • 2- Aprendizaje profundo (Deep Learning): una subrama del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales para modelar y resolver problemas complejos.
  • 3- Redes neuronales (Neural Networks): una técnica de aprendizaje automático que utiliza una estructura similar a la del cerebro humano para procesar información y aprender.
  • 4- Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP): una rama de la IA que se enfoca en el procesamiento y análisis de lenguaje humano
  • 5- Chatbots: programas informáticos diseñados para simular conversaciones con humanos.
  • 6- Asistentes digitales virtuales (Virtual Digital Assistants): programas informáticos diseñados para ayudar a los usuarios a realizar tareas mediante comandos de voz o texto.

Estas son solo algunas de las muchas ramas de la IA. Cada una de ellas tiene sus propias aplicaciones y técnicas, y se utilizan en diferentes campos para resolver problemas y mejorar procesos. 

Cómo se una el NLP en la vida cotidiana

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una tecnología que ayuda a las máquinas a comprender, interpretar y generar un lenguaje humano significativo. Esta tecnología se utiliza en muchas aplicaciones cotidianas, como:

  • Filtros de correo electrónico: Los filtros de correo electrónico son una de las primeras y más básicas aplicaciones del PLN en línea. Empezó con los filtros de spam, que podían detectar ciertas palabras o frases que indicaban que se trataba de un mensaje de spam. Sin embargo, los filtros se han actualizado, al igual que las primeras adaptaciones del PLN. Una de las aplicaciones más recientes y populares del PLN se encuentra en la clasificación del correo electrónico de Gmail. El sistema reconoce si los correos electrónicos pertenecen a una de tres categorías (principales, sociales o promocionales) en función de su contenido
  • Asistentes inteligentes: Los asistentes inteligentes como Siri de Apple y Alexa de Amazon identifican patrones en el discurso gracias al reconocimiento de voz y, luego, deducen el significado y proporcionan una respuesta útil. Nos hemos acostumbrado a poder decir “Oye, Siri”, hacer una pregunta y que el asistente comprenda lo que dijimos y responda con respuestas relevantes en función del contexto.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo el PLN se utiliza en nuestra vida cotidiana para mejorar la comunicación y facilitar tareas.

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