Todas ellas dependen de datos de calidad y programación humana, pero en diferentes intensidades.
Existe una gran confusión en el mercado con relación a algunos conceptos tecnológicos, sobre lo que cada herramienta promete, realiza y entrega para transformar a los negocios.
Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning son algunos ejemplos, por eso, vale la pena discutir cada uno de ellos para saber diferenciarlos.
Inteligencia Artificial
La AI promete crear maquinas inteligentes que pueden reconocer objetos, voces, rostros, que tengan razonamiento, resuelvan problemas, tengan la capacidad de planeación, de manipular y mover objetos. Eso es posible a partir de una programación previa, realizada por los seres humanos, que presentarán ciertas características para las máquinas, incluyendo información abundante, relacionadas con el mundo.
Para iniciar sus funciones, la máquina que está siendo programada/ entrenada debe tener acceso a imágenes, definiciones y características de los objetos, categorías, propiedades y la relación entre todos ellos para implementar la ingeniería del conocimiento.
Según los patrones, la máquina con Inteligencia Artificial es capaz de resolver problemas, especialmente los repetitivos.
Machine Learning
Existen estudios que indican que, en un lapso de 45 años, las computadoras podrán absorber gran parte de las funciones ejecutadas por el hombre, por ejemplo, escribir un libro y realizar cirugías.
Evolución que será posible por medio de Machine Learning. A pesar de todavía existir algunos años sobre el camino de esta evolución profesional, el periodo de aprendizaje de las empresas sobre la tecnología ya está en marcha.
De acuerdo con los especialistas, las empresas que esperaron tres o más años para dedicarse a entender y aplicar el Machine Learning pueden perder competitividad y espacio en el mercado, proceso que puede llevar a la muerte del negocio.
Machine Learning es una segunda etapa de la Inteligencia Artificial. Con un sistema entrenado, entre los resultados del uso de la tecnología se encuentra una mayor conversión de clientes, el aumento de la relevancia de la empresa en el mercado y la disminución de errores humanos.
Además de realizar las tareas repetitivas, la máquina comienza a aprender de forma autónoma a partir de que los humanos la configuren mediante: “correcto y equivocado”, para poder solucionar problemas de forma autónoma, sin la necesidad de interferencias de los programadores. La capacidad predictiva de la máquina es más efectiva, a pesar de todavía no haber un consenso en relación a la posibilidad de aprender a distinguir cómo reaccionar éticamente.
Deep Learning
Deep Learning es un subcampo de Machine Learning, una tercera etapa de la Inteligencia Artificial, relacionado a algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro, denominados redes neuronales artificiales.
En el Deep Learning los algoritmos son inspirados desde el cerebro humano, aprendiendo con grandes cantidades de datos. De la misma forma como los humanos aprenden con experiencias, el algoritmo de aprendizaje profundo ejecuta una tarea repetitiva, cada vez ajustándola un poco para mejorar el resultado.
Los resultados mejoran con más datos y mayores modelos, que a su vez exigen más de la computación para entrenar.
En resumen, la Inteligencia Artificial es un primer paso, que analiza los datos y otorga resultados analíticos rápidamente a los usuarios. El Machine Learning se basa en la aplicación de la AI en una segunda etapa que no solo analiza los datos brutos, sino que también busca patrones en los datos que pueden generar más insights.
Finalmente, el Deep Learning va más allá de ser una aplicación de tercera capa que analiza datos y sus respectivos patrones. La computadora utiliza algoritmos avanzados desarrollados por científicos de datos, que efectúan más preguntas sobre los datos con la capacidad de producir todavía más insights.
