Para aclarar este tema y comprender la diferencia entre el Machine Learning (ML) y la Inteligencia Artificial (IA), es útil comenzar mencionando algunas definiciones simples.
La IA se refiere esencialmente a la capacidad de un dispositivo computarizado o de alta tecnología para simular la mente humana. Las rutinas y los sistemas de software de IA proporcionan lo que parece ser lógica, memoria y toma de decisiones en estos dispositivos. Como su nombre lo indica, la inteligencia artificial se puede interpretar de manera general como la incorporación de la inteligencia humana a las máquinas.
Por ejemplo, estas máquinas se pueden utilizar para mover y manipular objetos, reconocimiento de lenguaje y resolución de problemas. Hoy en día, la rutina de la IA se encuentra en una gama cada vez más amplia de productos electrónicos de consumo, desde altavoces y teléfonos inteligentes Bluetooth hasta dispositivos portátiles de todo tipo.
El Machine Learning, como su nombre lo indica, se puede interpretar de manera general como el empoderamiento de los sistemas informáticos con la capacidad de “aprender”.
El propósito del ML es permitir que las máquinas aprendan por sí mismas utilizando los datos proporcionados y hagan predicciones precisas. Luego, en lugar de rutinas de software codificadas con instrucciones específicas para realizar una tarea en particular, el Machine Learning es una forma de “entrenar” un algoritmo para que pueda aprender a hacerlo. El “entrenamiento” implica proporcionar enormes cantidades de datos y permitir que el algoritmo se ajuste y mejore.
Como ejemplo de ML podemos ver cómo se ha mejorado la visión de las computadoras, para reconocer un objeto o imagen.
En este punto, podemos decir que ML es un subconjunto de la IA, de hecho, es simplemente una técnica dentro de ella.
En el aspecto industrial, la IA se puede aplicar para predecir cuándo las máquinas necesitarán mantenimiento o para analizar los procesos de fabricación para obtener grandes ganancias de eficiencia, ahorrando millones de dólares.
Por el lado del consumidor, en lugar de tener que adaptarse a la tecnología, la tecnología puede adaptarse a nosotros. En lugar de hacer clic, escribir y buscar, simplemente podemos preguntarle a una máquina qué necesitamos. Podríamos pedir información como el tiempo o una acción como preparar la casa para la hora de dormir (apagar el termostato, cerrar las puertas, apagar las luces, etc.).
Finalmente, también es cierto que ML representa actualmente el camino más cercano y prometedor hacia la inteligencia artificial.