Aprendizaje automático frente a inteligencia artificial: ¿Cuál es la diferencia?

La relación entre la Inteligencia Artificial y el Machine Learning

Analizando la Inteligencia Artificial y el Machine Learning desde un nivel muy general, podemos distinguir cómo la IA es un concepto más amplio, donde creamos máquinas inteligentes que pueden simular la capacidad y el comportamiento del pensamiento humano, mientras que el Machine Learning es una aplicación o subconjunto de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos sin programarlas explícitamente.

Una vez que hemos entendido esto, podemos concluir que, si bien la Inteligencia Artificial y el Machine Learning están estrechamente relacionados, no son lo mismo. Más bien, el ML se considera un subconjunto de la IA.

Mientras que un ordenador "inteligente" utiliza la Inteligencia Artificial para pensar como un humano y realizar tareas por sí solo, el Machine Learning es la forma en que un sistema informático se las arregla para desarrollar esta inteligencia.

Machine Learning

El Machine Learning consiste en extraer conocimiento de los datos. Puede definirse como un subcampo de la Inteligencia Artificial, que permite a las máquinas aprender de los datos o de experiencias pasadas.

El Machine Learning es una aplicación de la IA que utiliza modelos matemáticos de datos para ayudar a un ordenador a aprender sin instrucción directa. Esto permite que un sistema informático siga aprendiendo y mejorando por sí mismo, basándose en la experiencia de los datos históricos. Funciona sólo en campos específicos de los datos proporcionados. Por ejemplo, si estamos creando un modelo de Machine Learning para detectar imágenes de gatos, sólo dará resultados para imágenes de gatos, pero si proporcionamos nuevos datos como una imagen de un perro, dejará de responder.

Algunos ejemplos de casos de uso conocidos de Machine Learning son: el sistema de recomendación online para los algoritmos de búsqueda de Google, el filtro de spam, la sugerencia de etiquetado automático de Facebook, etc.

Se puede dividir en tres tipos:

• Aprendizaje supervisado
• Aprendizaje mejorado
• Aprendizaje no supervisado

Inteligencia artificial

Como hemos visto anteriormente de forma muy resumida: la inteligencia artificial es un campo de la informática que crea un sistema informático que puede imitar la inteligencia humana. Se compone de dos palabras "Inteligencia" y "Artificial", que significa "un poder de pensamiento sintético hecho por el hombre".

La inteligencia artificial es la capacidad de un sistema informático para imitar las funciones cognitivas humanas, como el aprendizaje y la resolución de problemas. A través de la IA, un sistema informático puede utilizar la lógica y las matemáticas para simular el razonamiento que utilizan las personas para aprender de nueva información y tomar decisiones.

Los sistemas de Inteligencia Artificial no requieren programación, sino que utilizan algoritmos inteligentes.

¿Cómo trabajan juntos la IA y el Machine Learning?

Cuando se busca la diferencia entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, es más útil saber cómo interactúan a través de su estrecha conexión que buscar en qué se diferencian para comprenderlas mejor. Así es como la IA y el aprendizaje automático trabajan juntos:

Fase 1: Se construye un sistema de IA utilizando aprendizaje automático y otras técnicas.

Fase 2: Se crean modelos de aprendizaje automático estudiando patrones en los datos.

Fase 3: Los científicos de datos optimizan los modelos de aprendizaje automático basándose en patrones.

Fase 4: El proceso se repite y se perfecciona hasta que la precisión de los modelos sea lo suficientemente alta para las tareas que se van a realizar.

Esta estrecha conexión es la razón por la que la idea de IA versus ML se aborda mejor comprendiendo las formas en que la IA y el aprendizaje automático trabajan juntos.

El poder de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning

Las redes neuronales son una serie de algoritmos que se modelan a partir del cerebro humano y se utilizan para entrenar a una computadora para que pueda imitar el razonamiento humano. La red neuronal ayuda al sistema informático a lograr la Inteligencia Artificial a través del aprendizaje profundo, también conocido como Deep Learning. Empresas de casi todos los sectores están descubriendo nuevas oportunidades a través de la conexión entre la IA y el aprendizaje automático.

Estos son solo algunos de los casos de uso que han surgido para esta tecnología para ayudar a las empresas a transformar sus procesos y productos:

ANALÍTICA PREDICTIVA

Esta capacidad ayuda a las empresas a predecir tendencias y patrones de comportamiento al descubrir relaciones de causa y efecto en los datos.

MOTORES DE RECOMENDACIÓN

Con los motores de recomendación, las empresas utilizan el análisis de datos para recomendar productos que puedan interesar a alguien.

RECONOCIMIENTO DE VOZ Y COMPRENSIÓN DEL LENGUAJE NATURAL

El reconocimiento de voz permite a un sistema informático identificar palabras en el lenguaje hablado, y la comprensión del lenguaje natural reconoce el significado en el lenguaje escrito o hablado.

PROCESAMIENTO DE IMÁGENES Y VÍDEO

Estas capacidades permiten el reconocimiento de rostros, objetos y acciones en imágenes y vídeos, y la implementación de funcionalidades como la búsqueda visual.

Beneficios de la IA y el Machine Learning

La conexión entre la inteligencia artificial y el Machine Learning también ofrece poderosos beneficios para casi todas las industrias. Estos son solo algunos de los principales beneficios que las industrias ya han podido obtener:

MÁS FUENTES DE ENTRADA DE DATOS

La IA y el aprendizaje automático permiten a las empresas descubrir información valiosa en una gama más amplia de fuentes de datos estructurados y no estructurados.

TOMA DE DECISIONES MEJOR Y MÁS RÁPIDA

Las empresas utilizan el Machine Learning para mejorar la integridad de los datos y la Inteligencia Artificial para reducir el error humano, una combinación que conduce a mejores decisiones basadas en mejores datos.

MAYOR EFICIENCIA OPERATIVA

Con la IA y el aprendizaje automático, las empresas se vuelven más eficientes a través de la automatización de procesos, reduciendo los costes y liberando tiempo y recursos para otras necesidades de mayor prioridad.

La IA industrial está empezando a dar sus frutos. En los últimos años, el número y el tipo de dispositivos que envían datos se han disparado, mientras que el coste de almacenar datos ha disminuido, lo que significa que la mayoría de las empresas están recopilando más datos en más tipos de formatos que nunca.

Esto se ha hecho aún más evidente con la llegada de tecnologías como IoT o Edge Computing que permiten no solo recopilar datos directamente de las máquinas, sino que ahora también son capaces de ejecutar algoritmos de Inteligencia Artificial directamente en ellas.

La industria finalmente está comenzando a hacer un uso significativo de estos datos para producir valor real. La pandemia ha impulsado aún más esta tendencia, ya que muchas organizaciones han tenido que cambiar sus negocios y han visto la IA como una oportunidad para transformar sus procesos y modelo de negocio.

Las industrias que han tenido éxito en la obtención de resultados a través de la IA se han dado cuenta de que no es un único modelo de ML el que marcará la diferencia, sino cientos o miles. Y eso significa ampliar los esfuerzos en big data.

Para alcanzar la escala necesaria para que la IA tenga éxito, las organizaciones deben integrar los datos en sus actividades diarias, y esto solo es posible democratizando los datos y haciéndolos accesibles a todos los niveles. Esto ya es posible gracias a plataformas flexibles como Barbara.

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Barbara la plataforma Edge AI para desplegar modelos de IA a escala

En Barbara ayudamos a las organizaciones industriales a desplegar, ejecutar y gestionar sus organizaciones de modelos de IA de forma remota, a través de ubicaciones distribuidas.

Con la ciberseguridad en el corazón, Barbara es la plataforma Edge AI para las organizaciones que buscan superar los desafíos de la implementación de la IA, en entornos de misión crítica. Con Barbara, las empresas aceleran sus despliegues en producción y aprovechan todo el potencial de la IA sin comprometer su seguridad y eficiencia operativa.

Desde los Nodos Edge, Barbara puede comunicarse con diferentes máquinas industriales y ejecutar aplicaciones o algoritmos de IA en el propio nodo Edge. Estas aplicaciones y algoritmos pueden ser creados por el usuario o adquiridos en Barbara Marketplace, nuestro mercado en la nube. Toda la gestión tanto de los nodos como de las aplicaciones que se ejecutan en ellos se realiza desde Barbara Panel, nuestro panel de gestión remota.

EdgeAI: el nuevo modelo de inteligencia artificial distribuida frente a la nube

La tecnología Edge permite cada día una mayor potencia de cálculo, por lo que su capacidad para desplegar aplicaciones cada vez más complejas abre la puerta a la Inteligencia Artificial distribuida y descentralizada, revolucionando el modelo de computación al introducir nuevos escenarios de uso con las siguientes condiciones en común:

• Tiempo real: Industrias donde se requiere la toma de decisiones en milisegundos.
• Conectividad: Las redes móviles actuales a menudo son irregulares y no siempre pueden garantizar la conexión a la nube. Algunos servicios deben estar siempre conectados.
• Volumen de datos: La cantidad de datos generados por los sensores puede ser enorme, lo que podría obstruir los canales de comunicación de área amplia.
• Contexto: un contexto empresarial que sigue la tendencia de la descentralización, permitiendo que los datos de IoT se interpreten para la toma de decisiones.

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La disrupción de las Edge Technologies no significa la desaparición de la nube, sino su extensión a la periferia. La nube seguirá existiendo. De hecho, ciertas funciones se realizan mejor en la nube, como el entrenamiento de algoritmos predictivos, ya que normalmente solo la nube dispone de todo el historial necesario.

‍Edge AI es un nuevo modelo de computación totalmente distribuida que soporta una amplia gama de comunicaciones e interacciones. Esto permite funcionalidades tan potentes como:

• Toma de decisiones autónoma y local basada en los datos IoT entrantes y la información empresarial almacenada en caché.
• Redes peer-to-peer: dispositivos que se comunican entre sí sobre un objeto dentro de su alcance.
• Consultas distribuidas a través de datos que se almacenan en dispositivos, en la nube y en cualquier lugar.
• Gestión de datos distribuida, por ejemplo, el envejecimiento de los datos: qué datos almacenar, dónde y durante cuánto tiempo.
• Algoritmos de autoaprendizaje que aprenden y se ejecutan en el Edge, o en la nube.
• Aislamiento, con dispositivos que están apagados durante largos periodos de tiempo, funcionando con un consumo de energía mínimo para maximizar su vida útil.

Los datos críticos de la industria se originan "en el borde", a través de miles de dispositivos IoT, plantas industriales y máquinas de equipos. Descubra cómo transformar los datos en información y acciones en tiempo real, utilizando la plataforma Edge AI más eficiente y sin intervención. Obtenga una prueba gratuita hoy mismo.

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