Machine learning comparado con la AI: Conoce las diferencias

Puede parecer que machine learning es un concepto reciente, pero el término lo acuñó hace más de 70 años el científico informático Arthur Samuel. Lo definió como "el campo de estudio que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin ser explícitamente programadas", lo que sigue siendo una definición muy acertada y precisa.

En términos más modernos, el machine learning es un subconjunto de la AI que usa algoritmos avanzados para procesar grandes cantidades de datos a fin de imitar el aprendizaje humano. En esencia, esto significa que cuanta más información procese, más preciso puede volverse y mejor será para resolver problemas. Lo hace analizando los datos con el objetivo de identificar relaciones y patrones. Hay cuatro tipos diferentes de machine learning: machine learning supervisado, machine learning no supervisado, aprendizaje semisupervisado y aprendizaje de refuerzo.

El motivo por el cual el machine learning es tan útil es porque puede aprender rápidamente a realizar actividades complejas, sin necesitar algoritmos a medida del problema que resuelve. Esto hace que sea excelente para predecir tendencias, automatizando rápidamente tareas complejas e identificando patrones o anomalías en los datos.

Lee nuestra guía ¿Qué es el machine learning? para conocer una visión general más integral del machine learning y sus capacidades.

A diferencia del machine learning, la inteligencia artificial no es una tecnología específica. Es un amplio campo de enfoques cuyo objetivo es realizar tareas y resolver problemas que por lo general requieren de la inteligencia humana. Esto incluye machine learning y otros enfoques, como deep learning, procesamiento de lenguaje naturaly visión informática.

Las aplicaciones de la AI son infinitas, pero los usos comunes incluyen la resolución de problemas, el aprendizaje, la percepción, la comunicación, la toma de decisiones y la creatividad. En la actualidad, el tipo más popular de inteligencia artificial es la AI generativa. Este tipo de AI puede generar creaciones, como contenido escrito, música, código informático y arte. Las apps de AI generativa, como ChatGPT, DALL·E y Midjourney han disparado su popularidad gracias a la impresionante naturaleza de su salida.

Sin embargo, hay mucha controversia en torno a la AI generativa, en especial en cuanto a cuestiones de plagio y alucinaciones. Esto surge de que la tecnología usa contenido existente para avalar cómo crea su propio contenido "original". A medida que el campo de la AI continúa creciendo, seguirán surgiendo preguntas sobre su ética y será un desafío en sí mismo decidir sobre las formas de mantener la seguridad de todos e implementarlas.

A pesar de que los términos se usen con frecuencia de manera indistinta, el machine learning y la AI son conceptos distintos e independientes. Como ya mencionamos, el machine learning es un tipo de AI, pero no toda la AI es, o usa, machine learning. Si bien se superponen en muchos aspectos (hablaremos más al respecto luego), suelen tener distintas capacidades, objetivos y alcances.

El objetivo más amplio de la AI es crear aplicaciones y máquinas que puedan simular la inteligencia humana para realizar tareas, mientras que el machine learning se enfoca en la capacidad de aprender a partir de datos existentes usando algoritmos como parte del objetivo de la AI más amplio.

La AI puede resolver un amplio rango de problemas en varias industrias; desde vehículos autónomos hasta diagnósticos médicos y escritura creativa. A veces, estos problemas son similares, pero suelen ser muy diferentes.

El machine learning, por otra parte, es mucho más limitado en cuanto a sus capacidades. Los algoritmos son excelentes para analizar datos a fin de identificar patrones y realizar predicciones. Pero no puede resolver problemas más amplios ni adaptarse del mismo modo que la AI.

La mejor forma de ver la diferencia entre ellos es pensar en el machine learning como un único (pero importante) engranaje en la máquina más grande que es la AI. Esa máquina puede ser una bicicleta o puede ser un cohete espacial. Es posible que no sea tan dinámica, pero es una pieza fundamental que no puede pasarse por alto ni darse por sentado.

Cuando hablamos sobre el machine learning y la AI, el término "superposición" es ligeramente engañoso. No se superponen realmente, sino que el machine learning suele ser una gran pieza integral de la aplicación de AI en sí; similar a lo que sucede con la habilidad de aprender como humanos, que no está separada de la inteligencia.

La mejor forma de entenderlo es observar algunas de las formas clave en las que el machine learning impulsa la AI:

El principal objetivo de la AI es imitar las habilidades y la inteligencia humana, como el razonamiento, la toma de decisiones y la adaptabilidad. Logra esto mediante una combinación de técnicas, pero el método más crítico casi siempre es el machine learning. Eso se debe a que estos algoritmos de machine learning hacen posible que la AI analice información, identifique patrones y adapte su comportamiento.

Del mismo modo, la toma de decisiones y las predicciones son piezas clave de casi todas las herramientas de AI. Esto se debe a que evaluar información, ponderar opciones y decidir los mejores pasos siguientes es esencial para cualquier inteligencia. El machine learning es la forma en que las herramientas de AI pueden tomar estas decisiones impulsadas por los datos. Los algoritmos de machine learning analizan grandes cantidades de datos con el objetivo de identificar patrones que faciliten esta toma de decisiones.

A pesar de que hablamos de una mayor limitación del machine learning en cuanto al alcance, posibilita que las herramientas de AI resuelvan y aborden diversos problemas en distintos sectores. El machine learning está detrás de muchas de estas aplicaciones, lo cual posibilita a la AI ser tan dinámica. 

La AI, impulsada por el machine learning, tiene el potencial de resolver infinitos problemas en varios campos. ¿Pero cómo se ve eso en realidad? Estas son algunas formas en las que la AI ya está automatizando tareas y simplificando problemas complejos:

• AI generativa: la creatividad ya no es un rasgo exclusivo de la humanidad. La AI y el machine learning han hecho posible que las máquinas realmente embellezcan el arte, generen canciones e incluso escriban poesía. También puede escribir código y documentos, además de crear materiales de capacitación ad hoc.

• Automatización de procesos: la AI no solo automatizará procesos tediosos y repetitivos, sino que, gracias al machine learning, puede aprender a mejorarlos y optimizarlos. Esto puede variar de optimizar comunicaciones de servicio al cliente a analizar datos financieros complejos.

• Información impulsada por datos: la toma de decisiones es una pieza clave tanto en el trabajo como en la vida. Sin embargo, a veces es imposible incorporar todos los datos que necesitas para tomar la mejor decisión. La AI puede analizar grandes cantidades de datos en poco tiempo e identificar la mejor decisión basada en los datos relevantes. 

• Personalización y recomendación: dada su habilidad para aprender y adaptarse, la AI con machine learning puede crear experiencias verdaderamente personales. Ya sea en la transmisión de programas de TV o la compra de seguros, estos sistemas pueden aprender nuestro comportamiento y preferencias para asegurarse de que solo se nos muestre lo que queremos ver. 

Aquí en Elastic®, trabajamos duro para que aprovechar el poder de la AI y el machine learning en tu propia aplicación sea lo más fácil posible. Para lograrlo, creamos Elasticsearch Relevance Engine (ESRE). ESRE es un conjunto de herramientas para desarrolladores diseñadas con el fin de ayudarte a compilar aplicaciones de AI impulsadas por la búsqueda de forma rápida y sencilla. Con ESRE, puedes crear:

• Búsqueda semántica: además de las capacidades de búsqueda de coincidencias con palabras clave de Elastic, ESRE te permite usar las incrustaciones de vectores y los modelos de transformadores para comprender el significado más profundo detrás de las solicitudes de los usuarios.

• Clasificación de relevancia: las características de clasificación líderes en la industria, como la búsqueda de palabras clave tradicional y la búsqueda híbrida (combinación de búsqueda de vectores y texto), se pueden usar para todo tipo de dominios de información.

• Base de datos de vectores: las capacidades completas de ESRE incluyen la creación de incrustaciones y el almacenamiento y la recuperación de vectores. 

• Herramientas de ingesta de datos: este conjunto de herramientas incluye un rastreador web, conectores de bases de datos, integraciones de datos de terceros y conectores personalizados con API.

• Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER): un modelo de recuperación de vectores dispersos, entrenado por Elastic, te permite realizar una búsqueda semántica para obtener resultados de búsqueda más relevantes. Es un modelo fuera de dominio, lo que significa que no requiere ajuste con tus propios datos y que es adaptable a varios casos de uso desde el inicio.

• Trae tu propio modelo: usa los modelos y las plataformas de AI que desees gracias a nuestra integración de terceros o modelos de terceros (como GPT-3 y 4).

El año pasado, también lanzamos Elastic AI Assistant para Security y Observability. AI Assistant es un compañero de AI generativa que cierra la brecha entre tú y nuestra plataforma de analíticas de búsqueda. Esto significa que puedes formular preguntas en lenguaje natural sobre el estado o la postura de seguridad de tu app, y el asistente brindará respuestas basadas en lo que encuentre en los datos privados de tu empresa.

Lejos de seguir siendo dominio exclusivo de la ciencia ficción, la AI y el machine learning ahora están revolucionando todo, desde el arte hasta la atención médica. Sin embargo, si bien pueden parecer intercambiables, hay una diferencia clara e inequívoca entre ambas tecnologías. La AI es una tecnología grande y ambiciosa impulsada por machine learning detrás de escena.

A medida que ambas tecnologías continúan desarrollándose, las posibilidades son realmente infinitas. Y en Elastic, estamos comprometidos con hacer que estas herramientas sean lo más accesibles posible. Desde las capacidades poderosas de ESRE hasta los asistentes de AI que facilitan un poco la vida de los analistas de seguridad y DevOps, esperamos poder contribuir al creciente mundo de la inteligencia artificial, el machine learning y todos los problemas que estos que resolverán.

Cuando estés listo… estas son cuatro formas en las que podemos ayudarte a aprovechar la información de los datos de tu empresa:

1. Comienza una prueba gratuita y ve cómo Elastic puede ayudar a tu empresa.

2. Haz un recorrido por nuestras soluciones para ver cómo funciona Elasticsearch® Platform y cómo las soluciones se ajustarán a tus necesidades.

3. Descubre las tendencias técnicas de 2024: cómo están evolucionando las tecnologías de búsqueda y AI generativa.

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