Machine Learnig, Deep Learning, Data Science.. ¿te suena alguno de estos conceptos?
Hoy vamos a explorar los diferentes campos relacionados con la Inteligencia Artificial, entendiendo cómo se conectan entre sí y qué papel juega cada uno.
Machine Learning
El Machine Learning es considerado un subcampo de la IA, que a su vez forma parte de las ciencias de la computación. Lo que hace especial al Machine Learning es que permite crear soluciones de IA adaptativas, es decir, que aprenden y mejoran con el tiempo.
Una definición sería algo como: "Sistemas que mejoran su rendimiento en una tarea específica a medida que adquieren más experiencia o datos".
Esto es fundamental porque, a diferencia de la programación tradicional donde establecemos reglas explícitas e instrucciones claras, en Machine Learning el sistema aprende patrones de los datos, permitiéndole adaptarse a nuevas situaciones.
Deep Learning
El Deep Learning va un paso más allá, siendo un subcampo del Machine Learning. La "profundidad" a la que hace referencia se relaciona con la complejidad del modelo matemático utilizado.
Lo interesante del Deep Learning es que, gracias al aumento de la potencia computacional moderna, hemos podido incrementar esta complejidad hasta niveles que no solo representan un cambio cuantitativo sino también cualitativo en comparación con técnicas anteriores. En parte, es por esta razón que estamos viviendo un boom actualmente en el desarrollo de estas herramientas.
Las redes neuronales profundas, por ejemplo, intentan simular de manera muy simplificada cómo funcionan las neuronas en nuestro cerebro, permitiendo resolver problemas increíblemente complejos como reconocimiento de imágenes, traducción automática, o incluso la generación de contenido.
Data Science
La Ciencia de Datos es un término relativamente reciente que funciona como "paraguas" para incluir Machine Learning, estadística, y ciertos aspectos de la informática como algoritmos, almacenamiento de datos y desarrollo de aplicaciones web.
Es importante entender que la Ciencia de Datos es una disciplina práctica que requiere conocimiento del dominio en el que se aplica, ya sea negocios o investigación científica. Las soluciones de Data Science suelen incorporar elementos de IA, aunque no necesariamente en la medida que los titulares en RRSS nos hacen creer.
Un resumen de estos conceptos se podría visualizar con el siguiente diagrama:
Robótica
La robótica consiste en construir y programar robots para que puedan operar en escenarios complejos del mundo real. De cierta manera, representa el desafío definitivo de la IA, ya que requiere combinar prácticamente todas las áreas de la Inteligencia Artificial:
- Visión y reconocimiento de voz para percibir el entorno
- Procesamiento del lenguaje natural, recuperación de información y razonamiento bajo incertidumbre para procesar instrucciones y predecir consecuencias de posibles acciones
- Modelado cognitivo y computación afectiva (sistemas que responden a expresiones de sentimientos humanos o que imitan sentimientos) para interactuar y trabajar junto a humanos
Muchos de los problemas relacionados con la robótica se abordan mejor mediante el aprendizaje automático, lo que convierte al Machine Learning en una rama central de la IA para la robótica.
¿Qué es un robot?
En términos simples, un robot es una máquina compuesta por sensores (que perciben el entorno) y mecanismos de acción (que actúan sobre el entorno) que puede ser programada para realizar secuencias de acciones.
Tal como vimos en el artículo anterior, la ciencia ficción suele imaginar máquinas humanoides caminando de manera torpe y hablando con un tono metálico monótono. Sin embargo, la mayoría de los robots utilizados actualmente en el mundo real tienen apariencias muy diferentes, ya que están diseñados según su aplicación específica.
Un dato interesante es que cualquier tipo de vehículo con cierto nivel de autonomía que incluya sensores y actuadores también se considera parte de la robótica. Por otro lado, las soluciones basadas en software, como un chatbot de servicio al cliente, aunque a veces se denominan "robots de software", no se consideran robótica real.
Conclusión
Como podemos ver, el ecosistema de la IA es bastante grande y está compuesto por múltiples disciplinas interrelacionadas. Entender estos campos y cómo se conectan entre sí nos ayuda a comprender mejor el panorama tecnológico actual y hacia dónde nos dirigimos.
En próximos artículos, profundizaremos en cada uno de estos campos y exploraremos aplicaciones prácticas.
