Diferencias: Machine Learning vs Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son dos de las tecnologías más populares utilizadas para construir sistemas inteligentes. Aunque se trata de tecnologías relacionadas y, a veces, se usan como sinónimos, ambas describen diferentes aspectos y campos de aplicación.

Por eso hoy os explicamos estos términos y cuales son las principales diferencias entre Machine Learning e Inteligencia Artificial.
La Inteligencia Artificial se suele utilizar en crear sistemas informáticos inteligentes capaces de simular la capacidad y el comportamiento del pensamiento humano pudiendo encontrarlo en dispositivos, aplicaciones, asistentes virtuales, y en las empresas ya sea de un sector u otro.

Si quieres profundizar, te recomendamos nuestro artículo: 5 ejemplos de IA donde se aplica en tu vida diaria

En cambio, el Machine Learning  es un subconjunto de la Inteligencia Artificial que permite que los sistemas informáticos aprendan de los datos sin ser programados explícitamente gracias al análisis, reconocimientos de patrones y toma de decisiones. En la actualidad, se aplica en una infinidad de proyectos para obtener los diferentes objetivos de las empresas. 

¿Qué es el Machine Learning?

"Se dice que un programa aprende de la experiencia E con referencia a ciertas clases de tareas T y con la medición del desempeño P, si su desempeño en la tarea T, medido por P, mejora con la experiencia E."

Esta es la definición más citada de Machine Learning, del estadounidense Tom M. Mitchell. Estas palabras datan de 1997, pero el término fue acuñado mucho antes, es decir, en 1959, por el científico estadounidense Arthur Lee Samuel.

El Machine Learning puede considerarse un camino para la aplicación de la Inteligencia Artificial, un campo de investigación más amplio que estudia el desarrollo de sistemas de Hardware y Software equipados con habilidades humanas típicas.

El Machine Learning explora los datos para proceder a correlaciones, patrones y, en definitiva, modelos predictivos. Así es que, cuantos más datos se dispongan y, sobre todo, cuanto mayor sea el número de fuentes de datos que se puedan integrar, mayor será la capacidad del algoritmo para realizar predicciones precisas. 

Los Métodos de aprendizaje automático

Entre los principales métodos de aprendizaje utilizados en Machine Learning encontramos dos tipos:

1. Aprendizaje supervisado

En este método, los algoritmos se entrenan con datos ya etiquetados para describir mejor la relación entre los datos de entrada y salida. Con este tipo de aprendizaje es posible realizar tareas basadas en técnicas de clasificación, por ejemplo, el tipo de un cliente en función de la información de su cuenta. Otra tarea sería la de regresión como por ejemplo, identificar la relación entre la edad de un usuario y su interés potencial en un determinado producto.

2. Aprendizaje no supervisado 

Este método se aplica sobre datos no etiquetados o no estructurados, donde el algoritmo tiene que analizar datos para identificar relaciones y encontrar patrones dentro de los datos. Un ejemplo de aprendizaje no supervisado es el agrupamiento y esto se puede aplicar a grupos de usuarios con características similares para ofrecerles una oferta específica.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

No es fácil dar una definición clara y concisa de inteligencia artificial. La UE creó un grupo de expertos que proporcionó una definición de inteligencia artificial que los países europeos podrían acordar. 

Pero para que te hagas una idea, el concepto de IA (Inteligencia Artificial) se remonta a 1950 con el artículo escrito por Alan Turing, Computing Machinery and Intelligence. A partir de este documento se origina el "Test de Turing" que tiene como objetivo determinar si un ordenador puede pensar como lo hace una persona. 

Así es que, la Inteligencia Artificial es una entidad compleja que, sin embargo, tiene un propósito simple: crear máquinas que sean capaces de imitar la inteligencia humana.

En la actualidad puedes encontrar tres tipos de uso de la inteligencia artificial. 

• El primero son las máquinas que están diseñadas para reproducir completamente el proceso del pensamiento humano y resolver dudas sobre la forma en que funciona el cerebro. 
• El segundo grupo utiliza algunos mecanismos según sea necesario para cumplir una función específica, por ejemplo, el alumbrado público inteligente, que se enciende cuando se acerca un peatón. 
• Finalmente, el tercer tipo es el tipo indirecto, que asume que la mente humana debe usarse como guía cuando se trabaja en soluciones de inteligencia artificial, y el objetivo no es reproducir con precisión el proceso de pensamiento humano, sino crear soluciones efectivas basadas en un patrón de razonamiento.

Si quieres profundizar, te recomendamos nuestro artículo: ¿Qué es la Inteligencia Artificial?

¿Cuáles son las principales diferencias entre ML vs IA?

El Machine Learning extrae el conocimiento de los datos y se centra en el reconocimiento de patrones. Se puede categorizar para monitorear el aprendizaje, el aprendizaje no entrenado y la capacitación. Permite que un sistema informático haga predicciones o tome algunas decisiones utilizando datos históricos sin estar programado explícitamente.

En cambio la Inteligencia Artificial se centra más en el comportamiento inteligente, utilizando normalmente tecnologías para crear sistemas inteligentes capaces de simular la inteligencia humana. No necesita ser preprogramado ya que utiliza sus propios algoritmos para que puedan funcionar de forma autónoma.