Inteligencia Artificial – Parte 2 – Aprendizaje Profundo Vs. Aprendizaje automático: Entendiendo la diferencia

 

Una de las tecnologías más emocionantes en la historia de nuestra especie tiene que ser la de la inteligencia artificial. El enorme potencial casi ilimitado de la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en casi todos los aspectos de nuestro mundo significa que es de vital importancia para nosotros aprender todo lo que podamos sobre la IA y cómo podría afectarnos a todos, tanto a corto como a largo plazo. En esta serie de artículos, analizaremos la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo y cómo estas tecnologías podrían afectarnos tanto ahora como en un futuro no muy lejano.


La inteligencia artificial (IA) está actualmente a punto de ser una de las tecnologías más disruptivas y revolucionarias que la raza humana haya inventado. Sin embargo, esto es una confusión en cuanto a los diferentes tipos de tecnologías de IA que se están desarrollando e implementando en todo el mundo.

Gran parte de esta confusión se centra en los conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo y su conexión con la inteligencia artificial. ¿Cuál es la diferencia entre los dos y qué papel juegan en los sistemas de IA actuales? Estas son sólo algunas de las preguntas que rodean tanto al aprendizaje automático como al aprendizaje profundo.

En la primera parte de esta serie de tres partes, hemos echado un vistazo general a la inteligencia artificial y cómo se está utilizando hoy en día, en este artículo, vamos a examinar la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, cómo funcionan y dónde es más probable que se utilicen en escenarios del mundo real.

Así que, vamos a saltar directamente.

Aprendizaje automático

Para empezar, veamos el aprendizaje automático. Es más que probable que usted se haya encontrado con el término «aprendizaje por máquina» antes, ya que su uso y aplicabilidad han crecido de manera constante en los últimos años. Para reducirlo al mínimo, el aprendizaje automático se trata de algoritmos y de cómo interpretan y utilizan los datos.

Para entender mejor cómo funciona el aprendizaje automático, usemos el ejemplo de cómo los servicios de transmisión por secuencias generan recomendaciones de películas para sus suscriptores.

Para recomendar los tipos de películas que los suscriptores individuales estarían interesados en ver, los algoritmos de aprendizaje automático analizan las preferencias de visualización de esa persona y las comparan con los datos de otros usuarios con gustos similares en las películas. El algoritmo aprende entonces qué películas recomendar basándose en su experiencia al hacerlo.

La capacidad de aprender de su propia experiencia es lo que ha hecho que los algoritmos de aprendizaje automático sean tan atractivos para las empresas y los negocios al operar en una plétora de diferentes espacios ocupacionales, desde las finanzas y la salud hasta la agricultura y la ciberseguridad.

Sin embargo, mientras que los algoritmos de aprendizaje automático son más que capaces de mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo, todavía necesitan un poco de supervisión humana ocasional. Si los resultados de su rendimiento son insatisfactorios o anómalos, los seres humanos tendrán que intervenir y realizar ajustes o cambiar ciertos parámetros.

Esto cambia a medida que nos adentramos en el territorio del aprendizaje profundo.

Aprendizaje profundo

Hoy en día, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se utilizan casi indistintamente, causando mucha confusión entre aquellos que no tienen ya una comprensión básica de la máquina o del aprendizaje profundo. Para ser claros, el aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático, que a su vez es una rama de la inteligencia artificial.

Ahora bien, ¿en qué se diferencia el aprendizaje profundo del aprendizaje automático?

El aprendizaje profundo funciona a través del análisis de datos de una manera muy similar al método utilizado por el cerebro humano. Es capaz de hacerlo gracias a la forma en que los algoritmos están estructurados en capas dentro de lo que se conoce como una red neuronal artificial (ANN).

Las redes neuronales artificiales se inspiran en las redes neuronales dentro del cerebro humano y utilizan un sistema de lógica que significa que son capaces de alcanzar niveles más altos de rendimiento y precisión que los algoritmos normales de aprendizaje automático.

Estas redes neurales artificiales también pueden operar sin la dirección de un supervisor humano. Utilizando ANNs, Google fue capaz de construir Alpha Go, un programa que se enseñó a sí mismo a jugar el abstracto juego chino de Go y que luego venció a varios maestros del Go de renombre mundial sin la ayuda de seres humanos.

Utilizando su cerebro ANN, los programas de aprendizaje profundo son capaces de determinar si las predicciones y el rendimiento de sus propios algoritmos son exactos u óptimos, convirtiéndolos en una de una pequeña selección de tecnologías que podrían funcionar durante un día con inteligencia general artificial completa.

¿Cómo se usan?

Tanto los algoritmos de aprendizaje automático como las redes neuronales artificiales de aprendizaje profundo se están utilizando actualmente en varios sectores industriales y comerciales de todo el mundo y parece que van a seguir revolucionando la forma en que trabajamos y vivimos hasta la Cuarta Revolución Industrial y más allá.

Los algoritmos de aprendizaje automático se encuentran ahora en muchos sistemas de seguridad IoT y análisis de vídeo inteligentes como parte de los sistemas de reconocimiento facial y predicción del comportamiento y han demostrado que mejoran significativamente la calidad y el rendimiento de los dispositivos en los que se incluyen.

Uno de los mayores éxitos recientes con algoritmos de aprendizaje profundo ha sido en las tecnologías de traducción. La capacidad de recopilar información en un idioma y convertirla tanto en una traducción de texto como en una traducción de palabra hablada en tiempo real, teniendo en cuenta las diferencias tanto en el idiolecto como en el sociolecto del original para proporcionar contexto, es algo que llevó bastante tiempo llegar a donde está, pero que ha demostrado valer enormemente el esfuerzo inicial.

El aprendizaje profundo también se utiliza dentro de los chatbots como Alexa y Cortana y, como mencionamos brevemente en la primera parte, la popularidad de estos asistentes virtuales potenciados por IA bien podría significar que su desarrollo ayuda a impulsar aún más la investigación y la inversión en el avance de las ramas prometedoras y llenas de potencial de la inteligencia artificial que son el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

En la tercera parte de esta serie, veremos el futuro de la inteligencia artificial. ¿Adónde va esta tecnología? ¿Qué debemos planear? ¿Y qué necesitamos saber ahora sobre automatización avanzada, aprendizaje de máquinas cuánticas y superinteligencia?

Inteligencia Artificial – Parte 2 – Aprendizaje Profundo Vs. Aprendizaje automático: Entendiendo la diferencia was last modified: septiembre 3rd, 2021 by Rick Spencer