Artificial Intelligence and Machine Learning for Dummies

Artificial Intelligence and Machine Learning for Dummies

La Inteligencia Artificial (AI) y el Machine Learning (ML) están siendo utilizados, no solo como asistentes personales para distintas actividades como recientemente hemos podido ver, sino también para atender llamadas y gestionar demandas, conducir vehículos, enviar información segmentada a través de Predictive and Prescriptive Analytics y mucho mucho más.

Artificial Intelligence

Así de entrada podemos dividir la Inteligencia Artificial en dos bloques: IA General o Amplia y la IA Aplicada o Estrecha. Como en todo, hay un debate, entre Inteligencia Artificial y el Machine Learning y trata más sobre las distintas particularidades entre casos de uso (por ejemplo), como entre sus implementaciones y diferencias reales, no olvidemos que son tecnologías aliadas que trabajan juntas, siendo AI el concepto más amplio y el ML, una parte de él (ver diagrama).

Existe una tendencia, en las grandes corporaciones, a reemplazar o estudiar los posibles reemplazos de sus trabajadores que, en teoría, no aportan un valor añadido (un claro ejemplo spn las cadenas de montaja) por robots controlados por IA, tomando como argumento que los humanos, en realidad, no queremos hacer un trabajo tedioso y aburrido. Una empresa que ahorre grandes cantidades de dinero mediante el uso de Inteligencia Artificial, Machine Learning y robótica, en lugar de tener grandes plantillas de personas para hacer estas “supuestas” tareas tediosas, aburridas y sin valor añadido pues… son un claro objetivo de aplicación.

Como en todo, casi bien y más en tecnología, utilizamos muy a menudo multitud de palabras y actualmente las dos más trending son: Inteligencia Artificial y Machine Learning. Como decíamos, las dos no son lo mismo, y la suposición de que si lo “son” puede conducirnos a errores y confusiones cuando hablamos. Ambos términos se utilizan con frecuencia cuando se habla de Analytics y Big Data, pero las dos frases no tienen el mismo significado. La Inteligencia Artificial llegó primero, como concepto, y Machine Learning, como un método para lograr la Inteligencia Artificial, que surgió más tarde.

Ponemos la TV, leemos Blogs, etc… y nos encontramos, casi cada día, que salen noticias al respecto, nuestra comprensión de cómo funciona la mente humana ha progresado y mucho en los últimos años. El enfoque de AI se ha desplazado a estudiar el proceso de toma de decisiones humanas, y el uso de algoritmos complejos para imitar el comportamiento humano. La IA aplicada es mucho más común que los sistemas de IA generales. Por ejemplo, una IA diseñada para conducir un vehículo autónomo, recibe significativamente menos entrenamiento y tiene, hoy día, menos algoritmos y éstos son más simples. Por lo contrario, la IA generalizada aún no han alcanzado una amplia gama de habilidades que los humanos tenemos y usamos, pero por algunos proyectos que ya están saliendo a la vista, se están acercando. Los asistentes personales de AI son cada vez más populares y continúan evolucionando. Parte de esta evolución incluye Machine Learning, Neural Networks y Deep Learning.

Para poder construir este artículo, hemos tomado algunas referencias y, un más que buen artículo fue: http://www.dataversity.net/artificial-intelligence-vs-machine-learning/

Autor: Joakim Vivas

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