Diferencias entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning

En los últimos meses, las bondades y amenazas de la Inteligencia Artificial (AI) han llenado páginas y minutos en los medios de comunicación. Mientras que los avances en esta tecnología suponen un nuevo paradigma para empresas y personas, en el que se abren multitud de oportunidades, son muchos los que advierten de la necesidad de crear una inteligencia artificial responsable, al servicio del bien común.

Para analizar las implicaciones, primero es necesario conocer los conceptos. Y, en múltiples ocasiones, éstos se confunden, creando una atmósfera de misterio, expectación y escepticismo a partes iguales alrededor de la Inteligencia Artificial. En este artículo, vamos a explicar cuáles son las diferencias entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning y cuáles pueden ser las aplicaciones prácticas para las compañías.

Tomamos como punto de partida las conclusiones del estudio sobre el futuro de la Ciencia y Tecnología (STOA)¹, elaborado por la Comisión Europea, para definir la Inteligencia Artificial como “la habilidad de una máquina de presentar las mismas capacidades que los seres humanos, como el razonamiento, el aprendizaje, la creatividad y la capacidad de planear”.

Precisamente, la capacidad de las máquinas para realizar tareas de forma autónoma, como si se trataran de humanos, la vemos en campos como la atención al cliente a través de asistentes personales o en subtitulado automático de vídeos. También vemos aplicaciones en los campos de la salud, el transporte o las administraciones públicas, sobre todo, gracias a su capacidad para analizar grandes cantidades de datos y reconocer patrones con un objetivo predictivo².

Machine Learning o Aprendizaje Automático

Profundicemos un poco más en esto último. Esta capacidad predictiva se materializa en lo que denominamos Aprendizaje Automático o Machine Learning (ML), y es un área de trabajo dentro de la disciplina de la Inteligencia Artificial. El Machine Learning proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar de manera automática, a partir de la experiencia. Estos sistemas transforman los datos en información, y con esta información pueden tomar decisiones³.

El Machine Learning es fundamental para la automatización de procesos de negocio ya que el algoritmo es capaz de aprender a partir de datos y realizar tareas específicas sin que hayan sido expresamente programadas.

Sus aplicaciones tienen que ver tanto con la tipología de datos que disponemos como con nuestro objetivo. Por ejemplo, hablamos de aprendizaje supervisado cuando disponemos de datos ya etiquetados que nos permiten predecir perfiles de riesgo, demanda de un producto o servicio, etc. Por el contrario, un modelo no supervisado permite analizar datos no etiquetados con el fin de agruparlos y se usa, por ejemplo, en la segmentación de clientes por hábitos de compra.

Deep Learning o Aprendizaje Profundo

Un paso más allá respecto al Machine Learning es el Deep Learning (DP) o Aprendizaje Profundo. El Deep Learning es capaz de crear redes neuronales artificiales, inspiradas en el cerebro humano, para resolver problemas complejos. Esta red puede reconocer patrones y, lo que es más importante, tomar decisiones de forma autónoma, lo que supone toda una revolución.

Dentro del Deep Learning, nos encontramos la Inteligencia Artificial Generativa (Generative AI), que se entiende claramente con un ejemplo muy básico: la IA generativa no solo puede distinguir en una imagen entre un perro y un gato gracias al entrenamiento que ha recibido previamente, sino que, además es capaz de crear una imagen nueva y única, relacionada con este contenido, y en respuesta a una petición que le hayamos hecho. Podemos decir que la Inteligencia Artificial Generativa es lo suficientemente autónoma para crear nuevo contenido a través de contenido ya existente. Estos avances marcan un punto de inflexión, por ejemplo, en las industrias artísticas o con gran componente creativo.

Por último, los modelos grandes de lenguaje o Large Language Models (LLMs) es una clase de Inteligencia Artificial Generativa basada en contenido textual. A través de una secuencia de palabras (input) se obtiene otra secuencia de palabras probable (output). A grandes rasgos, así es como funciona ChatGPT, del que ya hablamos en nuestros Insights AVOS. Algunas de las aplicaciones de los LLMs son la predicción de palabras de búsqueda para afinar más el resultado, la respuesta a preguntas o solicitud de instrucciones, e incluso, la posibilidad de mantener un diálogo con un humano prediciendo las interacciones.

Aunque las compañías tecnológicas llevan años trabajando en el desarrollo de estas tecnologías, la democratización de su uso ha generado gran expectación respecto a los usos de la Inteligencia Artificial. Teniendo en cuenta que las personas siguen siendo las responsables de la recolección de los datos, el entrenamiento de los modelos y los resultados que se obtenga en su aplicación, es más que nunca necesario compensar la mejora derivada de su uso en el ámbito empresarial con una perspectiva ética y responsable.

(i) Artificial intelligence: How does it work, why does it matter, and what can we do about it? | Panel for the Future of Science and Technology (STOA) | European Parliament (europa.eu)

(ii) ¿Qué es la inteligencia artificial y cómo se usa? | Noticias | Parlamento Europeo (europa.eu)

(iii) ¿Cómo aprenden las máquinas? Machine Learning y sus diferentes tipos | datos.gob.es

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