🤖 IA vs. Machine Learning vs. Deep Learning

Hola, explorador digital,

Es ese momento de la semana otra vez, donde te escribo unas líneas sobre lo que voy aprendiendo de Machine Learning Inteligencia Artificial y Deep Learning. Esta semana se me ha ocurrido que todavía no he explicado la diferencia entre estos tres términos, y me gustaría que simplemente con leer mi email semanal afiiances tus conocimientos e identifiques toda la terminología y definiciones del sector y de una manera diferente.

Me toca leer mucho sobre estos temas y escribir me ayuda para afianzar lo aprendido, así que espero te siga siendo útil estos correos. Así que vamos a clarificar estos conceptos, a menudo confundidos pero fundamentalmente distintos Sin más, abrochemos nuestros cinturones de seguridad intelectuales y preparemos nuestras mentes para un aterrizaje profundo en el corazón de la tecnología que está moldeando nuestro futuro.

El Aprendizaje Automático:

¿Qué es el Machine Learning? El mundo que imaginó Asimov donde las máquinas aprenden no por programación explícita, sino observando, detectando patrones y haciendo inferencias. Este mundo ya existe, y lo llamamos Aprendizaje Automático.

Entrenamiento vs. Inferencia: En la primera fase, nuestras máquinas estudiantes devoran datos como si fueran libros de texto, aprendiendo a diferenciar entre, digamos, fotos de gatos y perros. Luego, en la fase de inferencia, aplican su conocimiento recién adquirido a nuevos datos, sorprendiéndonos con su habilidad para identificar a qué categoría pertenecen imágenes que nunca antes habían visto.

El Aprendizaje Profundo:

¿Qué hace “profundo” al Deep Learning? Aquí es donde las cosas escalan a otro nivel. Gracias a las redes neuronales, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, esta tecnología puede abordar tareas complejas, tales como el reconocimiento de voz y la interpretación de emociones en textos. La “profundidad” de este aprendizaje se debe a las múltiples capas de las redes neuronales que procesan la información.

A diferencia de los datos estructurados, que son ordenados y simples de manejar, el Aprendizaje Profundo se inclina por los datos no estructurados, como imágenes y textos. Estos no necesitan ser preprocesados en formatos específicos, permitiendo a las máquinas aprender de una forma más natural y eficaz, ideal para enfrentar desafíos como el reconocimiento de patrones y la comprensión del lenguaje natural.

IA: El Gran Paraguas Tecnológico:

Para desmitificar la IA te digo un secreto… a menudo, lo que se comercializa como IA es en realidad Machine Learning aplicado.

La Inteligencia Artificial (IA) es un campo que ha fascinado a científicos, escritores y soñadores por igual desde hace décadas. A menudo envuelta en un halo de misterio y futurismo, la IA en realidad abarca desde las herramientas más simples, como calculadoras avanzadas, hasta sistemas expertos diseñados para simular el razonamiento humano en campos específicos. La historia de la IA se remonta como mínimol inicio del siglo XX, cuando los pioneros de la computación comenzaron a imaginar máquinas capaces de pensar y aprender por sí mismas.

En los primeros días, la IA se concebía como sistemas que podían realizar tareas que, si las hiciera un humano, requerirían inteligencia. Esto incluía jugar al ajedrez, resolver problemas matemáticos complejos o incluso imitar el lenguaje humano. Con el tiempo, este campo se ha diversificado y expandido, dando lugar a lo que a menudo se llama Inteligencia Artificial “estrecha” o aplicada, donde las máquinas excelentes en tareas específicas, como reconocimiento de voz o análisis de imágenes, pero sin la capacidad de aplicar sus habilidades fuera de su área de entrenamiento.

Sin embargo, el concepto más ambicioso y futurista de la IA es lo que se conoce como Inteligencia General Artificial (AGI), una máquina con la capacidad de aprender, entender y aplicar su inteligencia a cualquier problema, al igual que un ser humano. A diferencia de las herramientas de IA actuales, que son excepcionales en tareas específicas pero limitadas fuera de su programación, la AGI sería capaz de transferir conocimientos y habilidades a través de diferentes dominios, mostrando una forma de “consciencia” y adaptabilidad que aún no hemos logrado.

A menudo, cuando las empresas y los medios hablan de IA, se refieren a sistemas de Machine Learning que aprenden de los datos y mejoran con el tiempo. Estos sistemas pueden ser increíblemente poderosos, transformando industrias enteras con aplicaciones como la personalización de servicios, diagnósticos médicos avanzados y vehículos autónomos. Sin embargo, es importante distinguir entre estas aplicaciones prácticas de Machine Learning y el objetivo a largo plazo de la AGI, que sigue siendo un horizonte lejano en el campo de la investigación.

La diferecnia entre IA, Machine Learning y Deep Learning

La Inteligencia Artificial (IA) es el campo que busca crear máquinas inteligentes. Dentro de él, el Machine Learning permite a estas máquinas aprender de datos, mejorando sus tareas sin ser programadas específicamente. El Deep Learning, una rama del Machine Learning, utiliza redes neuronales para analizar grandes cantidades de datos, facilitando tareas complejas como el reconocimiento de imágenes y voz. Así, mientras la IA es el objetivo amplio, el Machine Learning y el Deep Learning son las herramientas que nos ayudan a alcanzarlo.

Más Allá del Marketing: Entender estas diferencias es esencial no solo para filtrar la jerga de las verdaderas capacidades tecnológicas, sino para anticipar cómo estas innovaciones podrán transformar nuestra sociedad, economía y vida cotidiana.

Aunque es posible que ya estuvieras familiarizado con estos términos, decidí dedicar este email a reforzar los conceptos y disipar cualquier malentendido que pueda estar circulando sobre el sector. Con este mensaje sencillo, pero informativo, espero haber contribuido a aclarar cualquier confusión y compartir un poco de lo que voy aprendiendo en el camino. Seguro que serás el más informaco de tu cuadrilla en la próxima sidrería, les dejarás alucinados en la kupela… ‘txotx’ ;)

Hasta la próxima aventura,

Raúl Jáuregui