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Inteligencia Artificial vs. Aprendizaje Automático: Explicación y consejos de aprendizaje

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) (el Machine Learning)son habilidades demandas por los empleadores y transforman cada vez más el mundo que nos rodea, desde el impulso de nuevas tecnologías como los coches autoconducidos hasta la mejora de procesos como los diagnósticos médicos o la predicción de toma de decisiones utilizando del big data (grandes cantidades de datos), pero ¿cuál es la diferencia entre ambos?

Sigue leyendo para conocer estas dos tecnologías en auge, dónde encajan en los puestos de trabajo y las habilidades que los profesionales utilizan hoy en día en todos los sectores, y los pasos que puedes dar para profundizar y aprender más.

¿En qué se diferencia el aprendizaje automático de la IA?

El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial (subconjunto); el aprendizaje automático es la IA, pero no toda la IA utiliza el aprendizaje automático. Imagina una muñeca rusa. La IA es la muñeca más grande, que lo abarca todo, el aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo como subconjuntos cada vez más pequeños de la tecnología.

La IA ofrece amplias pinceladas para las máquinas que imitan la inteligencia humana, mientras que el aprendizaje automático es la aplicación práctica del procesamiento de información similar al humano. Como clasificador más amplio y general, la IA sin el aprendizaje automático puede ser un caballo de un solo truco, aunque realice su tarea singular con una capacidad sobrehumana. Por ejemplo, los primeros desarrollos de inteligencia artificial demostraron el poder de la tecnología derrotando a los campeones del mundo en juegos como las damas y el ajedrez, mientras que hoy en día una simple IA puede emplearse para el reconocimiento facial, del habla o de imágenes, incluyendo la traducción

Los desarrollos de IA más avanzadas empiezan a incorporar más componentes humanos, como los chatbots como Siri y Alexa que aprenden a interpretar el tono y las emociones humanas. El aprendizaje automático, sin embargo, es la forma en que Siri, Alexa y el resto adquieren funcionalidades más diversas. Impulsada por el aprendizaje automático, la IA puede ir más allá de la tarea singular para convertir los datos brutos en patrones (por ejemplo, clasificar imágenes para Pinterest o Yelp) y hacer predicciones (como recomendar programas en Netflix o música en Spotify).

¿Qué es la IA?

La inteligencia artificial es una frase amplia que describe el software y los procesos que imitan la inteligencia humana y una serie de áreas de estudio: el aprendizaje de las máquinas, la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural, la robótica y otros sistemas autónomos, como los carros que se conducen solos. Gracias a la IA, las máquinas aprenden, resuelven problemas e identifican patrones, proporcionando información a los humanos en la investigación o los negocios.

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"Es difícil exagerar el impacto y el alcance probables de la IA en la próxima década y más allá", dijo Antonio Cangiano, evangelista de la IA, desarrollador de software en el IBM Digital Business Group e instructor de cursos en el programa de Certificación Profesional de IA aplicada de IBM. "La mejor manera de conceptualizarlo es imaginar la misma pregunta que se hacía sobre la electricidad a finales del siglo XIX. Todos somos testigos del grado de transformación, inimaginable en aquella época, que permitió la electricidad durante más de un siglo. Estoy dispuesto a apostar que la IA tendrá un impacto aún mayor en el mundo actual. Prácticamente todos los sectores están a punto de transformarse radicalmente con la aparición de la IA".

"inteligencia" es el aspecto computacional de estos sistemas. Hoy en día, no definimos la cognición de las máquinas fuera de la relación con el cerebro y el comportamiento humanos, por lo que la inteligencia artificial y la inteligencia humana están inextricablemente unidas.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una subcategoría de la inteligencia artificial. Mientras que la IA consiste en crear máquinas similares a los humanos, el aprendizaje automático enseña a las máquinas a aprender de los datos sin ayuda explícita de los humanos. El aprendizaje automático utiliza algoritmos diseñados para ingerir conjuntos de datos y aprender con el tiempo a través de parámetros establecidos y sistemas de recompensa, mejorando en tareas específicas.

Aprendizaje automático Vs. aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo (Deeep Learning) es un subconjunto del aprendizaje automático que coloca en capas más de tres estructuras de algoritmos en una red neuronal artificial. La profundidad de estas capas (el "profundo" en el aprendizaje profundo) hace que el aprendizaje profundo dependa menos que el aprendizaje automático clásico de la intervención humana para aprender.

¿Debo aprender primero Inteligencia Artificial o Aprendizaje Automático?

Los principiantes pueden sentirse abrumados al intentar aprender IA porque hay muchos caminos. Elegir entre el panorama general de crear una inteligencia artificial similar a la humana o aplicar algoritmos de aprendizaje automático para aprender de los datos dependerá de tus objetivos finales.

Si te apasiona la robótica o la visión por ordenador, por ejemplo, puede que te sirva más saltar a la inteligencia artificial. Sin embargo, si estás explorando la ciencia de los datos como una carrera general, el aprendizaje automático ofrece una vía de aprendizaje más centrada. Este conjunto de habilidades específicas proporcionará un trampolín para proyectos de inteligencia artificial más grandes y complejos.

El estudio de la IA es riguroso desde el punto de vista matemático, ya que incluye matemáticas teóricas y computacionales diseñadas para cuantificar una serie de funciones de la inteligencia humana. El aprendizaje automático también es un curso riguroso, pero requiere menos requisitos previos de informática y matemáticas, lo que puede convertirlo en un punto de partida más accesible para los alumnos que se inician en este campo.

Habilidades y oportunidades profesionales de la IA y el aprendizaje automático

El aprendizaje de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático puede abrir las puertas a una variedad de carreras en campos como la ciencia de los datos, pero también el marketing, las ventas, el servicio al cliente, las finanzas y la investigación y el desarrollo, según un estudio de Gartner de 2020.

Habilidades de inteligencia artificial:

  • Matemáticas: Estadística, probabilidad, lógica, cálculo, algoritmos bayesianos
  • Ciencia: Teorías cognitivas, física, mecánica
  • Informática: estructuras de datos, programación, lógica informática y eficiencia
  • Ciencia de los datos: Modelización y comprobación de hipótesis
    Una serie de técnicas de aprendizaje, incluyendo el aprendizaje de refuerzo y de transferencia
  • Domain level knowledge:Para los puestos de trabajo en el ámbito de la investigación, conocimientos específicos (bioquímica para la investigación en salud o mecánica para la robótica, por ejemplo)

Habilidades de aprendizaje automático:

  • Ingeniería de software: algoritmos y estructuras de datos (pilas, colas, árboles de decisión, etc.)
  • Lenguajes de programación: Python, SQL, Java, R
  • Matemáticas: Probabilidad y estadística
  • Ciencia de los datos: Algoritmos de modelización y comprobación de hipótesis
  • Redes neuronales
  • Procesamiento del lenguaje natural

Algunos programas esenciales de IA:

  • GoogleAI
  • TensorFlow
  • Microsoft Azure
  • Infosys Nia
  • IBM Watson
  • NVIDIA Deep Learning AI
  • Wipro HOLMES

Algunos programas esenciales de ML:

  • TensorFlow
  • Apache Spark o Hadoop
  • MATLAB
  • PyTorch
  • Google Cloud ML Engine

 

Cangiano aconseja: "Las mejores oportunidades de trabajo estarán disponibles para aquellos que puedan aplicar la IA a sus conocimientos específicos existentes en un campo concreto".

"Por ejemplo", dijo Cangiano, "si te especializas en ciberseguridad, agregar IA en la mezcla (por ejemplo, para la detección de anomalías) te permitirá distinguirte en el mercado de trabajo."

layer "Las mejores oportunidades de trabajo estarán disponibles para aquellos que puedan aplicar la IA a sus conocimientos específicos existentes en un campo concreto".

David Joyner -Ph.D., Director Ejecutivo de educación en línea del College of Computing del Georgia Institute of Technology, e instructor de múltiples cursos y programas de informática ofrecidos a través de edX- predice: "Uno de los grandes temas candentes será la aplicación del aprendizaje automático a las cosas que van más allá de las áreas tradicionales de la publicidad y la investigación científica". Joyner puso el ejemplo de la agricultura vertical. Aprender a optimizar el suministro de nutrientes y agua para obtener la máxima nutrición durante un determinado tiempo de crecimiento es un trabajo para la IA y el aprendizaje automático, dijo Joyner, y no uno en el que la mayoría de la gente pensaría inmediatamente, pero que es necesario.

Iniciarse en la IA, el aprendizaje automático y la ciencia de los datos

En el fondo, la IA y el aprendizaje automático son herramientas para resolver problemas, por ejemplo tienen aplicaciones en el IoT (Internet de las Cosas), en el análisis de datos y más. Entonces, ¿qué problemas quieres resolver y cómo pueden ayudarte la IA o el aprendizaje automático a hacerlo? Explora los cursos y programas de edX en IA, Aprendizaje Automático y ciencia de datos para saber más sobre cómo estas habilidades pueden hacer avanzar tu carrera o tu viaje de aprendizaje, puedes convertirte en un científico de datos, en un experto en AI o aplicar estos conocimientos a tu posición actual. Obtener conocimientos en IA 

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