la esencia de la Inteligencia Artificial

¿Cuántas veces hemos oído hablar últimamente de Machine Learning e Inteligencia Artificial? Muchos, ¿verdad? Pero, ¿sabemos realmente qué significan y cómo funcionan? Probablemente no.

Para aumentar la confusión, los términos aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) a menudo se usan indistintamente. aunque técnicamente no son lo mismo.

Para comprender mejor la relación entre conceptos puede resultar útil pensar en algo completamente diferente. Imaginemos una matrioska, esa muñeca rusa (cuya nacionalidad es objeto de debate, pero para esta analogía podría ser rusa o japonesa) que contiene en su interior una serie de muñecas similares, pero de diferentes tamaños.

¿Puedes visualizar? Muy bien. El muñeco más grande y antiguo es el de Inteligencia Artificial (nacido en los años 50), el del medio es Machine Learning (unos años más joven que el primero), y el último y más reciente se llama Deep Learning (que encaja entre los otros dos).

En la mayoría de los casos, Cuando la industria y los medios hablan de IA se refieren, más concretamente, al Machine Learning.

Entonces, ¿de qué está hecho el Machine Learning y por qué es tan importante?

Si bien la Inteligencia Artificial es el área científica más completa que aborda imitar las capacidades humanasMachine Learning es una rama específica de la inteligencia artificial sistemas de trenes para aprender. El aprendizaje profundo es una forma de aprendizaje automático que utiliza una clase específica de algoritmos, llamados redes neuronales (tal vez hablemos más sobre esto en otro momento).

Los modelos de aprendizaje automático buscan patrones en grandes cantidades de datos, aprenden de esos datos y luego intentan sacar conclusiones o hacer predicciones sobre algo en particular. Por lo tanto, en lugar de que un programador escriba código con instrucciones específicas sobre cómo el software debe realizar una determinada tarea, el sistema puede aprender por sí solo a través de ejemplos.

En esencia, Machine Learning es lo que permite que los sistemas aprendan, sin necesidad de ser programados.

Creemos que esta cosa en particular es la imagen de un gato. Para nosotros los humanos, que tenemos millones de años de evolución a nuestras espaldas, mirar una foto de un gato y deducir que lo que estamos viendo es un animal, más precisamente de la familia Felidae, es una tarea relativamente sencilla. Sin embargo, y sin que nos demos cuenta, nuestro cerebro tuvo que hacer (en una fracción de segundo) una serie de cálculos para llegar a lo que ya parece una conclusión obvia y natural: es un gato.

Ahora imagine la misma tarea realizada por una computadora. ¿Cuál es la mejor manera de indicarle al sistema qué es un gato? ¿Escribir innumerables líneas de código que definan las características del animal? ¿O mostrarle al sistema varios (millones para ser exactos) ejemplos de gatos y otros animales y dejarle descubrir cuáles son?

Por eso el aprendizaje automático es tan importante, porque permite automatizar tareas que hasta ahora requerían el control de un humano.

El renovado interés por el Machine Learning en los últimos años, y por la inteligencia artificial en general, tiene que ver principalmente con tres cosas: la cantidad y variedad de datos que tenemos ahora a nuestra disposición, una capacidad informática cada vez más potente y un espacio de almacenamiento más seguro y accesible.

Juntos, estos factores le permiten crear modelos robustos, capaces de analizar volúmenes de datos más grandes y complejos, para obtener resultados cada vez más rápidos y precisos. Esto significa que las empresas ahora pueden aprovechar estos modelos para identificar oportunidades de negocio más rentables y evitar riesgos innecesarios.

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