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Inteligencia artificial

Inteligencia artificial, machine learning y deep learning para no ingenieros

La inteligencia artificial es una realidad. Empresas, productos, servicios, todos empiezan a incorporar IA en algunos de sus procesos. Se ha convertido en un argumento de venta, en una señal de innovación o simplemente una manera de dar a entender que algo es avanzado, futurista y eficiente. Sin embargo, en muchas ocasiones, el término está mal utilizado, o mezclado con otros conceptos como el machine learning o el deep learning, que son parte de procesos similares pero no son exactamente lo mismo. Por eso, para entenderlos, es conveniente empezar desde el principio.

Inteligencia artificial es un término “paraguas” que engloba diversos procesos computacionales. La IA podría definirse como una serie de algoritmos informáticos que imitan el funcionamiento cognitivo de un cerebro humano, permitiendo que las máquinas realicen acciones intrínsecamente humanas, como es el “aprender”, “percibir el entorno” o “resolver problemas”.

Dicho esto, existen diversas definiciones, tipologías y escuelas de pensamiento que explican en qué es la inteligencia artificial, además de otras ramas como el machine learning y el deep learning. Por eso queremos hacer una pequeña introducción al significado de estos términos, su aplicación en el mundo real y, sobre todo, cuáles son las principales diferencias entre unos y otros.

La inteligencia artificial es el inicio de todo

La historia de la inteligencia artificial es compleja, incorporando diversas ramas, objetivos y filosofías, e incluso problemas éticos que se plantean a la hora de “crear” inteligencia (y sus posibles consecuencias). Pero el inicio de todo, su definición tal y como fue planteada y que recogen los principales libros sobre la materia, es que la inteligencia artificial es el campo que estudia los “agentes inteligentes”:  cualquier dispositivo que perciba su entorno, toma medidas que maximicen sus posibilidades de lograr con éxito sus objetivos, emulando de esta manera al intelecto humano y sus capacidades.

Es a partir de esta definición desde donde podemos empezar a analizar la aplicación de la IA en áreas tecnológicas concretas. Y es que una de sus tareas clave es la de automatizar procesos de manera autónoma e inteligente, obteniendo resultados optimizados. Es por eso por lo que la inteligencia artificial es clave en elementos como el software y en productos tecnológicos como los coches autónomos, los juegos de VR (realidad virtual) o motores artificiales para retail marketing como Minerva, que personalizan los contenidos de la cartelería digital en función de diversos parámetros, como el perfil demográfico de la persona que está delante, las ventas, el inventario, etc.

El machine learning es cuando las máquinas interpretan los datos y aprenden

Abordemos ahora qué es el machine learning. El aprendizaje automático es un subcampo de la computación y una rama de la inteligencia artificial. Consiste en que una computadora tenga la capacidad de ejecutar la función humana de “aprender”, es decir, de interpretar los datos que absorbe, detectando patrones y creando nuevos algoritmos que pueda incorporar a su programación sin la necesidad de intervención humana. Por eso, la base del machine learning es el análisis de datos.

Aunque actualmente estamos en fases iniciales del big data y el tratamiento de datos para obtener el machine learning, existen campos en los que ya está aplicado con resultados exitosos, como pueden ser los algoritmos que detectan patrones de navegación en páginas web, así como otros algoritmos que realizan mejoras de usabilidad o incluso en funciones predictivas relacionadas con el comercio electrónico (soluciones como Audience Score ya aplican algunos de estos algoritmos). En sectores como el del comercio minorista ya se están recogiendo exitosamente datos a nivel diario, incidiendo de forma positiva en las ventas.

Deep learning, el siguiente paso del ML, es cuando las máquinas aprenden de datos complejos

El principal obstáculo al que se enfrenta el machine learning es la complejidad de los problemas. Las máquinas son capaces de detectar ciertos patrones a través del puro análisis estadístico. No obstante, en muchos casos, si las estadísticas extraídas a través de los datos no son completas, fiables y aplicables a la vida real, el aprendizaje no resultará útil. Ahí es donde entra en juego el deep learning.

El deep learning es la rama que se centra en las redes neuronales; modelos algorítmicos capaces de transformar matemáticamente los datos de entrada mediante el uso de capas intermedias. Estas capas, conocidas como hidden layers, son las que ejecutan la función de deconstruir los datos, detectando los patrones o reglas subyacentes. La red neuronal se encargaría de romper, interpretar y recomponer el dato. Estos motores algorítmicos varían en función del tipo de datos y el uso que se va a dar a estos, pero son el siguiente paso para lograr con éxito el aprendizaje de las máquinas.

Como puedes ver, el campo de la inteligencia artificial es muy complejo pero, al mismo tiempo, fascinante. Esperamos haberte ayudado a adentrarte un poco más en este mundo, que cada día más representa el futuro de la tecnología.

Guiomar Fernandez
guiomar.fernandez@beabloo.com