El continuo debate en torno a la inteligencia artificial (IA) genera mucha confusión. En especial porque existen varios términos que parecen similares, pero cuando los analizamos más en profundidad entendemos que no lo son. Por esa razón, aquí vamos a contraponer IA vs. machine learning vs. deep learning vs. redes neuronales para aprender cómo diferenciarlos.
En concreto, analizaremos cómo se relacionan entre sí y qué los distingue. También describiremos el rol que tiene la inteligencia artificial en cada uno de estos conceptos.
Relación entre IA vs. machine learning vs. deep learning vs. redes neuronales
La mejor manera de entender cómo se relacionan la IA vs. machine learning vs. deep learning vs. redes neuronales es utilizar la analogía -ya bastante famosa- de las muñecas rusas o matrioskas. Esto significa que cada concepto es un subcomponente del anterior.
En términos sencillos, el machine learning es un subcampo de la inteligencia artificial. Las redes neuronales constituyen a su vez un subcampo del machine learning. Y los algoritmos de deep learning representan un avance del concepto de redes neuronales. Lo que diferencia entonces a las redes neuronales del deep learning es que el segundo es un componente más complejo del otro.
Veamos algunas diferencias clave para entender mejor cómo funcionan estos componentes de la IA.
¿En qué se diferencia el deep learning de las redes neuronales?
Ya señalamos que las redes neuronales y el deep learning no son conceptos disociados. El último se refiere a la profundidad de las capas y nodos de una red neuronal. Así, una red neuronal que consta de más de tres capas (incluidas las de entrada y salida) se considera un algoritmo de deep learning.
Otro factor clave es que la mayoría de las redes neuronales profundas son feedforward, lo que significa que fluyen exclusivamente desde la entrada a la salida. Sin embargo, los modelos también pueden entrenarse mediante retropropagación para moverse en una dirección adecuada desde la salida a la entrada. Dicho modelo facilita a los expertos en ciencia de datos calcular y atribuir el error asociado a cada neurona de la red. En consecuencia, podrán ajustar los nodos del algoritmo para alcanzar el resultado deseado.
Aquí un par de diferencias más entre redes neuronales y deep learning:
- Una red de deep learning tiene muchas capas distintas, lo cual la hace más sofisticada que una red neuronal.
- Un sistema de deep learning realiza tareas de forma eficiente, mientras que una red neuronal ejecuta trabajos de forma ligeramente menos eficaz.
- Los principales componentes de una unidad de deep learning son una amplia fuente de alimentación, una GPU y una gran memoria RAM. En cambio, los de una red neuronal involucran a las neuronas, la tasa de aprendizaje, las conexiones, las funciones de propagación, y el peso.
- Debido a su complejidad, las redes de deep learning necesitan un tiempo de entrenamiento considerable. No así las redes neuronales.
Deep learning vs. machine learning: ¿En qué se diferencian?
Antes de conocer las diferencias entre el deep learning y el machine learning es esencial saber que los algoritmos de ambos no son conceptos opuestos. Por el contrario, los del primero son algoritmos de machine learning.
En lugar de plantear una dicotomía entre deep learning vs. machine learning, lo mejor es pensar en las características que hacen que el primero sea único dentro del segundo. A grandes rasgos son su estructura de algoritmo de red neuronal, la menor necesidad de intervención humana y los requisitos de datos más amplios. Veamos cada una en profundidad:
En primer lugar, los algoritmos tradicionales de machine learning tienen una estructura relativamente sencilla que incluye una regresión lineal o un modelo de árbol de decisión. Mientras que los de deep learning se basan en una red neuronal artificial, que cuentan con muchas capas, son complejas y están entrelazadas a través de nodos (como las neuronas humanas).
En segundo lugar, está el hecho de que los modelos de deep learning requieren menos intervención de las personas que sus homólogos de machine learning. Si tomamos como ejemplo la IA de un vehículo auto conducido, podríamos decir que con el machine learning su capacidad para leer las señales de tráfico requiere la participación manual de un ingeniero de software, también conocida como extracción de características. Esto significa que clasificaron y ordenaron las imágenes, antes de alimentarlas a través de la capa de entrada de la red neuronal, comprobaron si obtienen la salida deseada y ajustaron el algoritmo en caso contrario.
Mientras que con los modelos de deep learning la extracción de características se produce automáticamente, a la vez que el algoritmo aprende de sus errores, en lugar de depender de un ingeniero de software para ajustar y realizar la extracción de características en forma manual.
Por último, pero no menos importante, está el hecho de que el deep learning necesita más datos que los algoritmos de machine learning estándar. Este último suele trabajar con mil puntos de datos, mientras que el deep learning puede hacerlo con millones. Debido a su compleja estructura multicapa, los sistemas de deep learning requieren un gran conjunto de datos para reducir o eliminar las fluctuaciones y hacer interpretaciones de alta calidad.
¿Cómo encaja la IA en todo esto?
Antes de abordar esta pregunta, recordemos qué es la inteligencia artificial:
La inteligencia artificial es la capacidad de un sistema informático de imitar funciones cognitivas humanas como el aprendizaje y la resolución de problemas. Mediante la IA, un sistema informático utiliza las matemáticas y la lógica para simular el razonamiento de las personas para aprender de la nueva información y tomar decisiones. Es un campo estudiado por los científicos de datos desde hace años, que fueron ampliando sus capacidades con cada nuevo avance tecnológico de hardware y software.
Así que la respuesta rápida a nuestra pregunta inicial es que la IA engloba todo lo relacionado con el machine y el deep learning, así como con las redes neuronales. Pero para ser más específicos, vamos a desglosar caso por caso:
IA vs. machine learning
Aunque la IA y el machine learning están estrechamente relacionados, no son lo mismo. Se trata de una idea equivocada, similar a las falsas dicotomías como deep learning vs. machine learning. Este último se considera entonces un subconjunto de la inteligencia artificial.
El machine learning implica el aprendizaje a partir de datos por parte de las computadoras. Es la intersección de la informática y la estadística, donde los algoritmos se utilizan para realizar una tarea específica sin ser programados explícitamente; en su lugar, reconocen patrones en los datos y hacen predicciones una vez que llegan nuevos.
En general, el proceso de aprendizaje de estos algoritmos puede ser supervisado o no supervisado, dependiendo de los datos que se utilicen para alimentar los algoritmos.
IA vs. redes neuronales
Como mencionamos antes, la IA se refiere a máquinas capaces de imitar las habilidades cognitivas humanas. Las redes neuronales, por su parte, implican una red de neuronas artificiales o nodos ligeramente inspirados en la biología del cerebro de las personas.
Los sistemas de redes neuronales funcionan de forma similar a una cadena de neuronas en los seres humanos que reciben y procesan información. Se basan en algoritmos de nuestro cerebro que facilitan su funcionamiento.
Una red neuronal interpreta patrones numéricos que pueden adoptar la forma de vectores: se utilizan para traducir estos vectores. La función principal de una red neuronal es clasificar y categorizar datos basándose en similitudes.
La ventaja más significativa de una red neuronal es que tiene la capacidad de adaptarse fácilmente a patrones de salida cambiantes. Además, no tienes que ajustarla cada vez en función de la entrada que proporciones, lo que puede lograrse mediante el aprendizaje supervisado o no supervisado.
IA vs. deep learning
La inteligencia artificial crea máquinas innovadoras e inteligentes. Como subconjunto del machine learning, el deep learning utiliza grandes volúmenes de datos y algoritmos complejos para entrenar un modelo.
Además, describe algoritmos que analizan datos con una estructura lógica similar a la forma en que un ser humano concluye la investigación en ciencia de datos y el ensayo y error. Esto puede ocurrir a través del aprendizaje supervisado y no supervisado.
Para lograrlo, las aplicaciones de deep learning utilizan una estructura de algoritmos en capas denominada red neuronal artificial o artificial neural network (RNA). El diseño de una RNA de este tipo se inspira en la red neuronal biológica del cerebro humano, lo que da lugar a un proceso de aprendizaje mucho más competente que el de los modelos de machine learning estándar.
Puntos clave
En este artículo exploramos y aclaramos conceptos y definiciones en torno al universo de la inteligencia artificial y sus subcampos. También vimos las diferencias entre IA vs. machine learning vs. deep learning vs. redes neuronales.
No se debe pensar estos conceptos como elementos separados o contrapuestos, sino más como muñecas rusas o matrioskas que se implican unas a otras: la IA es la más grande, seguida por el machine y deep learning. Las redes neuronales finalmente son las más pequeñas.
Otra cuestión es que resulta crucial disipar la confusión en torno a las redes neuronales frente al deep learning y el machine learning frente al deep learning. Es importante recordar que este último es simplemente un sistema de redes neuronales con más de tres capas, y que sus algoritmos son los del machine learning.
La IA y sus muchos subcampos están aquí para quedarse. Cuanto más rápido nos adaptemos a estos cambios, más pronto podremos aprovechar su poder y aplicarlo al mundo de las IT, las soluciones de service desk y el análisis predictivo.
Así que, por favor, basta de alarmismo. Los científicos de datos ya aclararon que los escenarios de Skynet, Terminator y Matrix no se producirán en un futuro próximo.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre IA vs. machine learning, deep learning y redes neuronales?
El machine learning es un subcampo de la inteligencia artificial. El deep learning constituye un subcampo del machine learning, y las redes neuronales representan la columna vertebral de los algoritmos de deep learning. El número de capas de nodos o profundidad de las redes neuronales distingue una red neuronal simple de un algoritmo de deep learning, que debe tener más de tres.
¿Es lo mismo la IA que las redes neuronales?
No. La principal diferencia entre IA y las redes neuronales es que la primera es toda una rama de la informática que trabaja en el estudio y creación de máquinas inteligentes que posean inteligencia. En cambio, una red neuronal se refiere a un sistema de nodos artificiales que se generaron en forma similar a los cerebros de los animales para imitar su inteligencia.
¿Es lo mismo la IA y el deep learning?
No. El deep learning es un subconjunto del machine learning. Normalmente, cuando la gente utiliza el término deep learning se refiere a las redes neuronales artificiales profundas.
Estas últimas constituyen un conjunto de algoritmos que establecieron nuevos récords de precisión para muchos problemas significativos, como el reconocimiento de imágenes y sonidos, los sistemas de recomendación, el procesamiento del lenguaje natural, etc.
¿Es lo mismo el machine learning y la IA?
No. La inteligencia artificial es el campo de la informática que investiga métodos para dotar a las máquinas de la capacidad de realizar tareas que requieren inteligencia humana.
El machine learning representa una técnica de inteligencia artificial que otorga a las computadoras acceso a conjuntos de datos masivos y les enseña a aprender de ellos. Su software encuentra patrones en los datos existentes y los aplica a los nuevos para tomar decisiones inteligentes.
