Qué es y en qué se diferencian Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning y Big Data

Cada vez adquieren mayor importancia los conceptos de Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning y Big Data. Sin embargo, no siempre se conoce exactamente cuáles son las diferencias y es frecuente confundirlos.

Vamos a explicar las diferencias intentando hacerlo de manera sencilla. Comenzaremos explicando los conceptos para luego comentar las diferencias.

Inteligencia Artificial

De manera común hablamos de Inteligencia Artificial cuando las máquinas son capaces de aprender y razonar con un resultado similar al que haría un humano. En realidad es un concepto cambiante, a medida que la tecnología evoluciona. Por ejemplo, un sistema de reconocimiento de caracteres, conocido como OCR, fue una de las primera aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial, sin embargo hoy es una tecnología tan habitual y común que ya no se suele etiquetar como tecnología de inteligencia artificial.

La Inteligencia Artificial tiene muchos campos y ramas de aplicación, desde el Procesamiento de Lenguaje Natural, entender el lenguaje de un humano, hasta la visión artificial, por ejemplo para reconocer los objetos de una fotografía. Además, la representación del conocimiento, clasificación, etiquetado, agrupación y la predicción o recomendación son campos habituales de la inteligencia artificial.

Machine Learning

Machine Learning o Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial dedicada, como el nombre indica, a aprender. Normalmente es la rama central en la mayor parte de las aplicaciones de Inteligencia Artificial, pero no la única. Se suele además combinar con otras tecnologías. Por ejemplo, para entender el lenguaje escrito, lo que una persona quiere decir, es necesario aplicar conocimientos de morfología, de sintaxis, de sinonimia, de estadística, etc. Eso sí, una vez modelado podemos aplicar aprendizaje automático para que nos ayude a entender y poder clasificar nuevos textos.

Deep Learning

Deep Learning, o Aprendizaje Profundo, es una rama del Machine Learning. Es una de las más novedosas aunque sus orígenes son de la década de los noventa con la aparición de redes neuronales. La novedad ahora es que gracias a nuevos avances en computación se pueden relacionar más campos de observación que antes debían ser tratados de forma independiente.

Big Data

Big Data o Datos Masivos se refiere a nuevas tecnologías capaces de procesar millones de datos. Es un concepto que ha cobrado fuerza desde el 2010 y coincide con una explosión de datos digitales. El análisis de esos datos puede ser meramente estadístico y no conlleva necesariamente el uso de aplicaciones de inteligencia artificial. Sin embargo es común que para alguna de sus tareas, por ejemplo la detección de patrones a priori ocultos, sí se utilicen herramientas de machine learning.

Diferencias

En definitiva, podemos comentar las diferencias ordenando los conceptos. El Deep Learning es una nueva rama del Machine Learning, que a su vez es una rama de la Inteligencia Artificial. El Big Data es un conjunto de tecnologías independientes que no tienen por qué estar relacionadas con la Inteligencia Artificial y que obedecen más al concepto de gestión de multitud de datos.

Por último, siempre nos gusta señalar que la Inteligencia Artificial tiene mucho de Artificial, en el sentido de mucho trabajo, de un producto de la actividad humana. De momento es poco de inteligente por sí mismo, es decir que los resultados en los proyectos de Inteligencia Artificial siguen demandando mucho trabajo humano. Quizás debiéramos llamarlo Big Artificial.