En tan solo unos años, términos como Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial (IA), se han vuelto comunes en el lenguaje de los negocios. Gracias a sus similitudes, en muchas ocasiones suelen confundirse. La realidad es que todas se relacionan, ya que se basan en el uso de Big Data, sin embargo, su nivel de complejidad es diferente.
La Inteligencia Artificial se define como la ciencia de hacer que las computadoras hagan cosas que requieren inteligencia. Es la más básica y ha evolucionado en Machine Learning, una tecnología capaz de aprender y en Deep Learning, la cual puede tomar decisiones a partir de la información.
La Inteligencia Artificial, un concepto no nuevo, fue creado por el famoso informático Alan Turing en la década de los 50, cuando planteó la idea de que el método de aprendizaje humano podía ser recreado por una computadora, con el tiempo y condicionamiento adecuados. Lo anterior permite que las máquinas accedan a cierta ‘inteligencia’ capaz de resolver problemas complejos.
La Machine Learning identifica patrones de comportamiento en un sistema, lo que le permite realizar tareas como identificar rostros, distinguir objetos o jugar juegos lógicos y de estrategia. Deep y Deeper Blue jugaron consigo mismas hasta que aprendieron a reconocer patrones y predecir movimientos.
En general, Machine Learning y las IA funcionan con base en algoritmos, que son una serie de pasos ordenados para realizar una tarea. Hay algoritmos geométricos, probabilísticos, lógicos y muchos más, sin embargo, los que competen a Deep Learning están específicamente basados en redes neuronales, los cuales son prometedores y con un potencial aún inexplorado. Sería difícil definir un solo término para Deep Learning, pues dicha tecnología se encuentra en un nivel aún experimental, sin embargo, es la tecnología que en un futuro dará acceso a traductores universales y muy inteligentes.
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