Diferencia entre AI, aprendizaje automático y aprendizaje profundo

La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo han tomado el mundo moderno por asalto.

Empresas de todo el mundo están utilizando estos conceptos para construir máquinas inteligentes y valiosas que puedan facilitar la vida.

La Inteligencia Artificial (IA) es una forma "inteligente" de crear máquinas inteligentes, el aprendizaje automático(AM) es una parte de la AI que ayuda a crear aplicaciones impulsadas por la AI, y el aprendizaje profundo(AD) vuelve a ser una parte del aprendizaje automático que entrena un modelo con algoritmos complejos y grandes volúmenes de datos.

Desempeñan un papel vital en las industrias centradas en proporcionar experiencias únicas a los usuarios.

Como están relacionados, la mayoría de la gente confunde Inteligencia Artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Pero estos términos no son lo mismo.

En este artículo, comprenderá las similitudes y diferencias entre estas tecnologías.

Así que empecemos a indagar.

AI vs Aprendizaje automático vs Aprendizaje profundo: ¿Qué son?

La IA, el ML y el Aprendizaje Profundo son en cierto modo lo mismo, pero no en su alcance, procedimiento de trabajo y su funcionalidad de intercambio.

Discutámoslas una a una para entender qué son y sus aplicaciones cotidianas en la vida actual.

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

No se puede definir la Inteligencia como un conjunto de habilidades. Es un proceso de aprendizaje de cosas nuevas por uno mismo con inteligencia y rapidez. Un humano utiliza la inteligencia para aprender a partir de la educación, la formación, las experiencias laborales, etc.

Transferir la inteligencia humana a una máquina es lo que llamamos Inteligencia Artificial (IA). Muchas industrias de TI utilizan la IA para desarrollar máquinas autodidactas que actúan como humanos. Las máquinas de IA aprenden del comportamiento humano y realizan tareas en consecuencia para resolver algoritmos complejos.

En términos sencillos, se desarrolla en un sistema informático para controlar otros sistemas informáticos. En la década de 1940 aparecieron los primeros ordenadores digitales y en la década de 1950 surgió la posibilidad de la IA.

Hoy en día, la La inteligencia artificial se utiliza en la predicción meteorológica, el procesamiento de imágenes, la optimización de motores de búsqueda, la medicina, la robótica, la logística, la búsqueda en línea, etc. Basándose en la funcionalidad actual, la inteligencia artificial se clasifica en cuatro tipos:

Máquinas reactivas IA
IA de memoria limitada
IA con teoría de la mente
IA autoconsciente

Ejemplo: Cuando habla con Siri o Alexa, obtiene respuestas y respuestas frecuentes. Esto se debe únicamente a la IA dentro de la máquina. Escucha sus palabras, las interpreta, las entiende y responde inmediatamente.

Otras aplicaciones son los vehículos autoconducidos, los robots con IA, las traducciones automáticas, el reconocimiento de vozetc.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Antes de adentrarse en el aprendizaje automático, debe comprender el concepto de minería de datos. La minería de datos obtiene información procesable utilizando técnicas de análisis matemático para descubrir tendencias y patrones dentro de los datos.

Las organizaciones pueden utilizar muchos datos para mejorar las técnicas de aprendizaje automático. El ML proporciona una forma de encontrar un nuevo camino o algoritmo a partir de la experiencia basada en los datos. Es el estudio de la técnica que extrae datos automáticamente para tomar decisiones empresariales con más cuidado.

Ayuda a diseñar y desarrollar una máquina que pueda captar datos específicos de la base de datos para ofrecer resultados valiosos sin utilizar ningún código. Así, el ML ofrece una mejor forma de hacer predicciones a partir de los datos.

Así pues, el ML aprende de los datos y de los algoritmos para comprender cómo realizar una tarea. Es el subconjunto de la IA.

Ejemplo: En su vida cotidiana, cuando abre cualquier plataforma que utiliza con frecuencia, como Instagram, puede ver recomendaciones de productos. Los los sitios web rastrean su comportamiento basándose en la búsqueda o compra anterior, ML obtiene los datos y le muestra productos basándose en el mismo patrón.

Muchas industrias utilizan el ML para detectar, remediar y diagnosticar comportamientos anómalos de las aplicaciones en tiempo real. Tiene múltiples aplicaciones en diversas industrias, desde las pequeñas aplicaciones de reconocimiento facial hasta las grandes industrias de refinamiento de motores de búsqueda.

Qué es el aprendizaje profundo

Si estamos comparando la inteligencia artificial con la inteligencia humana, entonces el Aprendizaje Profundo son las neuronas dentro de un cerebro humano. Es bastante más complejo que el aprendizaje automático, ya que utiliza redes neuronales profundas.

Aquí, las máquinas utilizan la técnica de varias capas para aprender. La red consta de una capa de entrada para aceptar las entradas de datos y una capa oculta para encontrar las características ocultas. Por último, la capa de salida proporciona la información final.

En otras palabras, el Aprendizaje Profundo utiliza una técnica sencilla denominada aprendizaje secuencial. Muchas industrias utilizan la técnica del Aprendizaje Profundo para crear nuevas ideas y productos. El Aprendizaje Profundo difiere del Aprendizaje Automático en términos de impacto y alcance.

La AI es el presente y el futuro de nuestro mundo en crecimiento. El Aprendizaje Profundo permite aplicaciones prácticas ampliando el uso general de la IA. Gracias al Aprendizaje Profundo, muchas tareas complejas parecen posibles, como los coches sin conductor, mejores recomendaciones de películas, asistencia sanitaria y mucho más.

Ejemplo: Cuando piense en un coche sin conductor, debe estar preguntándose cómo conduce por la carretera sin ayuda humana. El aprendizaje profundo proporciona una experiencia similar a la humana a la hora de comprender la estructura de la carretera, los peatones, los límites de velocidad en distintos escenarios, etc.

Con los grandes datos y un cálculo eficiente, el coche conduce por sí solo, lo que significa que tiene un mejor flujo de toma de decisiones.

AI vs Aprendizaje Automático vs Aprendizaje Profundo: ¿Cómo funcionan?

Ahora ya sabe lo que son individualmente la IA, el ML y el Aprendizaje Profundo. Comparémoslos en función de cómo funcionan.

¿Cómo funciona la IA?

Piense en la inteligencia artificial como una forma de resolver problemas, responder preguntas, sugerir algo o predecir algo.

Los sistemas que utilizan conceptos de IA funcionan consolidando grandes conjuntos de datos con algoritmos iterativos e inteligentes y analizando los datos para aprender características y patrones. Sigue probando y determinando su propio rendimiento mediante el procesamiento de datos y lo hace más inteligente para desarrollar más pericia.

Los sistemas de IA pueden ejecutar miles y millones de tareas a velocidades increíbles sin requerir una pausa. Por lo tanto, aprenden rápidamente para ser capaces de realizar una tarea con eficacia. El objetivo de la IA es crear sistemas informáticos que imiten el comportamiento humano para pensar como los humanos y resolver cuestiones complejas.

Para ello, los sistemas de IA aprovechan diversos procesos, técnicas y tecnologías. He aquí los distintos componentes de los sistemas de IA:

Redes neuronales: Es como una gran red de neuronas que se encuentra en el cerebro humano. Permite a los sistemas de IA utilizar grandes conjuntos de datos, analizarlos para encontrar patrones y resolver problemas.
Computación cognitiva: Imita la forma de pensar del cerebro humano mientras realiza tareas para facilitar la comunicación entre máquinas y humanos.
Aprendizaje automático: Es un subconjunto de la IA que permite a los sistemas informáticos, las aplicaciones y los programas aprender automáticamente y desarrollar resultados basados en la experiencia. Permite a la IA detectar patrones y revelar percepciones a partir de los datos para mejorar los resultados.
Aprendizaje profundo: Es un subconjunto del aprendizaje automático que permite a la IA procesar datos y aprender y mejorar mediante el uso de redes neuronales de IA.
Visión por ordenador: Los sistemas de IA pueden analizar e interpretar el contenido de las imágenes mediante el aprendizaje profundo y el reconocimiento de patrones. La visión por ordenador permite a los sistemas de IA identificar los componentes de los datos visuales.

Por ejemplo, los captchas aprenden pidiéndole que identifique bicicletas, coches, semáforos, etc.

Lenguaje de procesamiento natural (PLN): Permite a los sistemas reconocer, analizar, interpretar y aprender el lenguaje humano hablado y escrito. Se utiliza en sistemas que se comunican con los seres humanos.

Por lo tanto, para que un sistema de IA funcione, debe tener todas estas capacidades. Junto con éstas, los sistemas de IA requieren algunas tecnologías:

Conjuntos de datos más grandes y accesibles, ya que la IA se nutre de ellos
Procesamiento inteligente de datos mediante algoritmos avanzados para analizar los datos a velocidades simultáneas y comprender problemas complejos y predecir acontecimientos.
Interfaces de programación de aplicaciones (API) para añadir funciones de IA a un sistema o aplicación y hacerlos más inteligentes.
Unidades de procesamiento gráfico (GPU) para proporcionar potencia a los sistemas de IA para realizar cálculos pesados al procesamiento e interpretación de datos.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático utiliza una gran cantidad de datos mediante diversas técnicas y algoritmos para analizar, aprender y predecir el futuro. Implica mucha codificación y matemáticas complejas que cumplen alguna función matemática.

Explora los datos e identifica patrones para aprender y mejorar basándose en sus experiencias anteriores. Enseña a los sistemas de IA a pensar como lo hacen los humanos. El aprendizaje automático ayuda a automatizar tareas que se completan con un conjunto de reglas y patrones definidos por los datos. De este modo, las empresas pueden utilizar los sistemas de IA para realizar tareas a gran velocidad. El ML utiliza dos técnicas principales:

Aprendizaje no supervisado: Ayuda a encontrar patrones conocidos en los datos recopilados
Aprendizaje supervisado: Permite recopilar datos o producir resultados de implementaciones anteriores de ML.

¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?

Comienza diseñando un modelo de aprendizaje profundo para observar y analizar continuamente los datos implicando una estructura lógica como la forma en que los humanos sacan conclusiones.

Para que este análisis se complete, los sistemas de aprendizaje profundo utilizan una estructura algorítmica en capas conocida como red neuronal artificial que puede imitar al cerebro humano. Esto permite que los sistemas sean más capaces de realizar tareas que los sistemas tradicionales.

Sin embargo, un modelo de aprendizaje profundo debe entrenarse continuamente para evolucionar y mejorar sus capacidades de modo que pueda extraer conclusiones correctas.

AI vs Aprendizaje automático vs Aprendizaje profundo: Aplicaciones

Para entender completamente cómo funcionan la AI, el ML y el aprendizaje profundo, es importante saber cómo y dónde se aplican.

Los sistemas de IA se utilizan para diversos fines, como el razonamiento y la resolución de problemas, la planificación, el aprendizaje, la presentación de conocimientos, el procesamiento del lenguaje natural, la inteligencia general, la inteligencia social, la percepción y mucho más.

Por ejemplo, la IA se utiliza en anuncios en línea, motores de búsqueda como Google, etc.

Veámoslo en detalle.

Internet, comercio electrónico y marketing

Motores de búsqueda: Los motores de búsqueda como Google utilizan la IA para mostrar resultados.
Sistemas de recomendación: También la utilizan sistemas de recomendación como YouTube, Netflix y Amazon para recomendar contenidos en función de las preferencias o valoraciones de los usuarios.

La IA se utiliza para generar listas de reproducción, mostrar vídeos, recomendar productos y servicios, etc.

Redes sociales: Sitios como Facebook, Instagram, Twitter, etc. utilizan la IA para mostrar publicaciones relevantes con las que se puede interactuar, traducir idiomas automáticamente, eliminar contenido odioso, etc.
Anuncios: La IA se aprovecha para anuncios web dirigidos con el fin de persuadir a la gente para que haga clic en los anuncios y aumentar su tiempo de permanencia en los sitios mostrando contenidos atractivos. La IA puede predecir ofertas personalizadas y el comportamiento de los clientes analizando sus firmas digitales.
Chatbots: Los chatbots se utilizan para controlar aparatos, comunicarse con los clientes, etc.

Por ejemplo, Amazon Echo puede traducir el habla humana en acciones adecuadas.

Asistentes virtuales: Los asistentes virtuales como Amazon Alexa utilizan la IA para procesar el lenguaje natural y ayudar a los usuarios con sus consultas.
Traducción: La AI puede traducir automáticamente documentos textuales e idiomas hablados.

Ejemplo: Google Translate.

Otros casos de uso incluyen el filtrado de spam, el etiquetado de imágenes, el reconocimiento facial, etc.

Juegos

La industria del juego utiliza mucho la IA para producir videojuegos avanzados, algunos de ellos con capacidades sobrehumanas.

Ejemplo: Deep Blue y AlphaGo, similares al ajedrez. Este último derrotó una vez a Lee Sedol, campeón mundial de GO.

Socioeconómico

La IA se está aprovechando para abordar retos sociales y económicos como la falta de vivienda, la pobreza, etc.

Ejemplo: Investigadores de la Universidad de Stanford utilizaron la IA para identificar zonas de pobreza analizando imágenes de satélite.

Ciberseguridad

Adoptando la IA y sus subcampos ML y de aprendizaje profundo, las empresas de seguridad pueden crear soluciones para salvaguardar sistemas, redes, aplicaciones y datos. Se aplica para:

Seguridad de aplicaciones para contrarrestar ataques como cross-site scripting, inyección SQL, falsificación del lado del servidor, denegación de servicio distribuida, etc.
Protección de redes para identificar más ataques y mejorar los sistemas de detección de intrusiones
Análisis del comportamiento de los usuarios para identificar aplicaciones comprometidas, riesgos y fraudes
Protección de los puntos finales aprendiendo los comportamientos habituales de las amenazas y frustrándolos para evitar ataques como el ransomware.

Agricultura

La IA, el ML y el aprendizaje profundo son útiles para que la agricultura identifique las zonas que requieren riego, fertilización y tratamientos para aumentar el rendimiento. Puede ayudar a los agrónomos a realizar investigaciones y predecir el tiempo de maduración de los cultivos, controlar la humedad del suelo, automatizar los invernaderos, detectar plagas y manejar máquinas agrícolas.

Finanzas

Las redes neuronales artificiales se utilizan en las instituciones financieras para detectar reclamaciones y cargos fuera de la norma y en las actividades de investigación.

Los bancos pueden utilizar la IA en la prevención del fraude para contrarrestar el uso indebido de las tarjetas de débito, organizar operaciones como la contabilidad, gestionar propiedades, invertir en acciones, controlar los patrones de comportamiento y reaccionar inmediatamente ante los cambios. La IA también se utiliza en las aplicaciones de comercio en línea.

Ejemplo: Zest Automated Machine Learning (ZAML) de ZestFinance es una plataforma para la suscripción de créditos. Utiliza IA y ML para el análisis de datos y asigna puntuaciones crediticias a las personas.

Educación

Los tutores de IA pueden ayudar a los estudiantes a aprender eliminando el estrés y la ansiedad. También puede ayudar a los educadores a predecir el comportamiento con antelación en un entorno virtual de aprendizaje (EVA) como Moodle. Es especialmente beneficioso durante escenarios como la pandemia actual.

Sanidad

La IA se aplica en la atención sanitaria para evaluar un electrocardiograma o un TAC con el fin de identificar los riesgos para la salud de los pacientes. También ayuda a regular la dosificación y a elegir los tratamientos más adecuados para enfermedades como el cáncer.

Las redes neuronales artificiales apoyan las decisiones clínicas para el diagnóstico médico, por ejemplo, la tecnología de procesamiento de conceptos utilizada en el software EMR. La IA también puede ayudar en:

El análisis de historiales médicos
La gestión de la medicación
Planificación de tratamientos
Consulte
Formación clínica
Creación de fármacos
Predicción de resultados

Caso práctico: El proyecto Hannover AI de Microsoft ayuda a los médicos a elegir el tratamiento más eficaz contra el cáncer entre 800 vacunas y medicamentos.

Gobierno

Las organizaciones gubernamentales de países como China utilizan la IA para la vigilancia masiva. Del mismo modo, también puede utilizarse para gestionar los semáforos mediante el uso de cámaras para el control de la densidad del tráfico y el ajuste de la temporización de las señales.

Por ejemplo, en la India, la señalización de tráfico gestionada por IA se despliega para despejar y gestionar el tráfico en su ciudad de Bengaluru.

Además, muchos países están utilizando la IA en sus aplicaciones militares para mejorar las comunicaciones, el mando, los controles, los sensores, la interoperabilidad y la integración. También se utiliza en la recopilación y el análisis de inteligencia, logística, vehículos autónomos, operaciones cibernéticas, etc.

Otras aplicaciones de la IA se encuentran en:

Exploración espacial para analizar vastos datos para la investigación
Bioquímica para determinar la estructura tridimensional de las proteínas
Creación y automatización de contenidos.

Ejemplo: Wordsmith es una plataforma para generar lenguaje natural y convertir datos en ideas significativas.

Automatización de tareas y búsquedas relacionadas con la legislación,
Gestión de la seguridad y la salud en el trabajo
Recursos humanos para filtrar y clasificar currículos
Búsqueda de empleo mediante la evaluación de datos relacionados con las competencias laborales y los salarios
Atención al cliente con asistentes virtuales
Hostelería para automatizar tareas, comunicarse con los huéspedes, analizar tendencias y predecir las necesidades de los consumidores.
Fabricación de automóviles, sensores, juegos y juguetes, etc.

AI vs Aprendizaje automático vs Aprendizaje profundo: Diferencias

La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo están relacionados entre sí. De hecho, el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, y el aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial.

Por lo tanto, no se trata realmente de una cuestión de "diferencia", sino del ámbito en el que pueden aplicarse.

Veamos en qué se diferencian.

Inteligencia artificial frente al aprendizaje automático

Parámetro	IA	ML
Concepto	Es un concepto más amplio para crear máquinas inteligentes que simulen el pensamiento y el comportamiento humanos.	Es un subconjunto de la inteligencia artificial para ayudar a las máquinas a aprender a analizar datos sin programación explícita.
Objetivo	Su objetivo es crear sistemas más inteligentes con habilidades de pensamiento similares a las humanas para resolver cuestiones complejas. Se preocupa por aumentar las tasas de éxito.	Su objetivo es permitir que las máquinas analicen los datos para proporcionar resultados precisos. Le preocupan los patrones y la precisión
Lo que hacen	La IA permite que un sistema sea capaz de realizar tareas como lo haría un humano, pero sin errores y a mayor velocidad.	A las máquinas se les enseña continuamente a mejorar y a realizar una tarea para que puedan proporcionar más precisión.
Subconjuntos	Sus subconjuntos son el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático.	Su subconjunto es el aprendizaje profundoTiposEsde tres tipos - IA general, IA fuerte y IA débilSus tipos son aprendizaje por refuerzo, supervisado y no supervisadoProcesoIncluyerazonamiento, aprendizaje y autocorrecciónIncluye aprendizaje así como autocorrección para nuevos datosTipos de datosSeocupa de datos no estructurados, semiestructurados y estructuradosSe ocupa de datossemiestructurados y estructuradosAlcanceSu alcance es más amplio. Los sistemas de IA pueden realizar varias tareas en lugar del ML que se entrena para tareas específicas.	Su alcance es limitado en comparación con la IA. Las máquinas de ML realizan tareas específicas para las que han sido entrenadas
Aplicación	Sus aplicaciones son chatbots, robots, sistemas de recomendación, juegos, redes sociales y muchas más.	Las principales aplicaciones son las recomendaciones en línea, las sugerencias de amigos en Facebook, las búsquedas en Google, etc.

Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo

Parámetro	ML	Aprendizaje profundo
Dependencia de los datos	Aunque el ML trabaja con grandes volúmenes de datos, también acepta volúmenes de datos más pequeños.	Sus algoritmos funcionan muy bien con grandes volúmenes de datos. Por lo tanto, si desea obtener una mayor precisión, debe suministrar más datos y permitir que aprenda continuamente.
Tiempo de ejecución	Sus algoritmos requieren menos tiempo de entrenamiento que DL pero tardan más en la prueba del modelo.	Requiere más tiempo para el entrenamiento del modelo pero menos para la prueba del mismo.
Dependencia del hardware	Los modelos ML no necesitan esencialmente muchos datos, por lo que funcionan en máquinas de gama baja.	Los modelos DL requieren datos enormes para un trabajo eficiente; por lo tanto, sólo son adecuados para máquinas de gama alta con GPU.
Ingeniería de rasgos	Los modelos ML requieren que desarrolle un extractor de características para cada problema para poder seguir avanzando.	Dado que la DL es una forma avanzada de ML, no requiere extractores de características para los problemas. En su lugar, la DL aprende por sí misma características de alto nivel y conocimientos a partir de los datos recopilados.
Resolución de problemas	Los modelos tradicionales de ML dividen un problema en partes más pequeñas y resuelven cada parte por separado. Una vez resuelve todas las partes, genera el resultado final.	Los modelos de DL adoptan el enfoque de extremo a extremo para resolver un problema tomando las entradas de un problema determinado.
Interpretación de los resultados	Es fácil interpretar los resultados de un problema utilizando modelos ML junto con el análisis completo del proceso y las razones.	Puede resultar complicado analizar los resultados de un problema con modelos DL. Aunque pueda obtener mejores resultados para un problema con DL que con ML tradicional, no podrá averiguar por qué y cómo se ha producido el resultado.
Datos	Requiere datos estructurados y semiestructurados.	Requiere tanto datos estructurados como no estructurados, ya que se basa en redes neuronales artificiales.
Lo mejor para	Adecuado para resolver problemas sencillos y poco complejos.	Adecuado para resolver problemas complejos.

Conclusión

La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son técnicas modernas para crear máquinas inteligentes y resolver problemas complejos. Se utilizan en todas partes, desde las empresas hasta los hogares, haciendo la vida más fácil.

El AD entra dentro del AM y el AM dentro de la IA, por lo que no se trata realmente de una cuestión de diferencia, sino del alcance de cada tecnología.

Amrita Pathak

Autor

Amrita es redactora independiente y redactora de contenidos. Ayuda a las marcas a mejorar su presencia en línea mediante la creación de contenido impresionante que conecta y convierte. Es licenciada en Ingeniería Aeronáutica.