Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning
Un grupo de estudiantes que visitaba las instalaciones de Weblia en busca de proyectos para sus trabajos de grado, despertó nuestro interés para escribir este artículo relacionado con Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning, puesto que nuestros profesores tuvieron que aclarar confusiones en sus ideas sobre estas dos tendencias del momento.
Algunos pensaron que era lo mismo hablar de IA y Machine Learning, mientras que otros miran la IA desde una sola perspectiva, como si de una estructura atómica o indivisible se tratara. Nada más alejado de la realidad. Es necesario aprender donde se relacionan y donde se diferencian.
En nuestro tiempo, en nuestro día a día las máquinas y la Inteligencia Artificial son parte de nuestro entorno, como si una especie de Skynet nos acechara, es importante saber comprender y diferenciar ambos conceptos ya que están relacionadas pero no llegan a ser lo mismo, incluso no hay necesidad de que se encuentren adaptadas para hacer los mismos trabajos.
La Inteligencia Artificial acarrea que las máquinas sean capaces de llevar a cabo órdenes de forma inteligente, cuyas órdenes ya se encuentran programadas y las máquinas podrán adaptarse a diferentes escenarios mientras se vayan programando. Eso es la Inteligencia Artificial, tal como lo definió John McCarthy en el año 1956, “la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes”. Sin embargo cuando hablamos de Machine Learning, estamos hablando de una nueva rama de la Inteligencia Artificial que se basa en una idea de que las máquinas no pueden estar constantemente bajo supervisión humana, sino que deben procesar datos y aprender de esos datos procesados.
Vamos a explicarlo con un ejemplo simple, pero que quizás pueda hacer que se comprenda a plenitud la diferencia entre Inteligencia Artificial y Machine Learnig. Si tenemos dos computadoras y ambas serán jugadoras de ajedrez (para seguir en la onda terminator y la skaynet), la primera la programamos con un conjunto de reglas “si oponente mueve caballo a X posición entonces mueve tu peón más cercano a Y posición” y así sucesivamente. La segunda computadora se programa con miles de partidas de ajedrez donde los mejores del mundo han ganado (programar esto de manera convencional con reglas es imposible).
Si se juega con la computadora que tiene reglas, moverá las piezas en función de las reglas programadas, sin ser capaz de auto reescribirse una regla nueva, mientras que si se juega con la computadora que se le almacenaron las miles de partidas ésta podrá tomar decisiones en función de las jugadas que han ayudado a ganar, incluso si llega a perder guardará la jugadas de su oponente y las jugadas que no fueron beneficiosas.
En resumen, La gran diferencia radica en que la Inteligencia Artificial es programar un conjunto de reglas en una máquina para que parezca que responde como un humano, mientras que Machine Learning es la exposición de la máquina a muchos elementos, factores y determinadas situaciones en las que pueda procesarlos y aprender de ellos. Así, la primera máquina tendría capacidad para jugar al ajedrez (sin mejorar en nada) mientras que la segunda sería capaz no sólo de jugar, sino de aprender de su oponente y aplicar lo aprendido, en nuevas partidas.
La similitud se da en que el Machine Learning se desprende como un avance de la Inteligencia Artificial y cobra cuerpo y forma propia, cambiando la programación rígida de reglas, en las máquinas, por lo cual es capaz de mantenerse constantemente aprendiendo en su interacción con el entorno y el maravilloso mundo de Internet de las cosas.
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