Sin duda, puede ser más difícil seguir la pista de las diferentes áreas de la inteligencia artificial que se están desarrollando que comprender lo que realmente hace la tecnología. Todo el mundo nos dice que la inteligencia artificial, el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) tienen un futuro brillante y que pronto todo estará mecanizado. A través del siguiente artículo aprenderás la diferencia entre IA, ML y PNL.
Conoce la diferencia entre IA, ML y PNL
Cada vez más aspectos de la vida entran en contacto con soluciones de inteligencia artificial. Los asistentes de voz como Alexa y Siri, así como los chatbots, la transcripción de IA son ejemplos de inteligencia artificial cada vez más comunes.
Dado que se trata de un avance técnico relativamente nuevo, las frases se utilizan con frecuencia de forma indistinta, y es posible que escuche a personas referirse a la inteligencia artificial cuando en realidad quieren decir aprendizaje automático o procesamiento del lenguaje natural. Esto no es de extrañar, dado el estrecho vínculo que existe entre los distintos sectores.
Para ayudarle a entender en qué consisten la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural en el futuro, a continuación te nombraré la diferencia entre los tres:
Inteligencia artificial (IA)
La inteligencia artificial, abreviada como IA, fue acuñada por el programador John McCarthy en 1956. Propuso que un ordenador podría programarse para aprender de forma autónoma de su entorno sin depender de la intervención humana.
Las máquinas con inteligencia artificial pueden realizar actividades que normalmente necesitarían del intelecto humano. La inteligencia artificial se encarga de funciones como la planificación, la comprensión del lenguaje, el reconocimiento del entorno, el aprendizaje y la resolución de problemas, por ello en la actualidad puedes observar, por ejemplo, los usos de la transcripción de audio.
Por tanto, la IA es una forma de programa que puede responder a los retos utilizando reglas y probabilidades y resolver tareas de forma eficaz e independiente. El objetivo principal de la investigación en inteligencia artificial es construir robots que hagan juicios inteligentes basados en la experiencia previa. Para que la inteligencia artificial pueda prosperar, se necesitan ciertas características que permitan alcanzar esté elevado objetivo.
Aprendizaje automático o máquinas de aprendizaje (ML)
Las máquinas deben aprender para funcionar de forma autónoma, muy similar a las personas. Se trata de construir una comprensión del mundo sobre la que emitir juicios adecuados. Esto se denomina aprendizaje automático cuando se aplica a las máquinas. Un algoritmo garantiza que un ordenador aprenda mediante el seguimiento de datos o experiencias previas en este caso.
El ordenador construye modelos de realidad basados en sus experiencias y puede utilizarlos para comprender los sucesos. Dependiendo de las condiciones de una situación, la máquina puede reconocer patrones específicos y determinar qué respuesta sería la más adecuada.
Actualmente, el aprendizaje automático es más útil en el procesamiento de grandes cantidades de datos. Estos también podrían ser realizados por personas, pero con un esfuerzo adicional. La rapidez de los estudios realizados por ordenador es muy importante en este caso. Por tanto, las decisiones se apoyan en el análisis de conjuntos de datos masivos y, hasta cierto punto, se proporciona integridad estadística.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Las máquinas pueden tener acceso a los datos y al código para comprender mejor nuestra realidad. Sin embargo, esto siempre debe generarse expresamente y ponerse a disposición de las máquinas de forma legible. A la larga, esto es un inconveniente, por lo que el Procesamiento del Lenguaje Natural se centra en entrenar a los robots para que entiendan el lenguaje humano, tanto escrito como hablado.
Se trata de una tarea muy difícil, porque el lenguaje humano es tremendamente diferenciado y aborda varios niveles que una máquina debe comprender primero. Por ello, es fundamental convertir el lenguaje humano en un formato que una máquina pueda comprender e interpretar.
Para que esto funcione, primero hay que enseñar a la máquina los fundamentos del lenguaje. En consecuencia, debe aprender a analizar y comprender a fondo los fundamentos gramaticales o sintácticos. Cuando ve o escucha una frase, debe entenderla utilizando las reglas gramaticales.
La siguiente etapa consiste en comprender el significado o el nivel semántico del lenguaje. Cuando se dominan estos niveles sintácticos y semánticos, existe un sistema para máquinas que puede comprender e interpretar el lenguaje humano. Esto es posible gracias a la aplicación del aprendizaje automático.
Llegados a este punto, se ha completado el círculo y es posible comprender el marco de la inteligencia artificial capaz de emitir juicios inteligentes en respuesta a una circunstancia. Estos juicios se realizan a partir de un examen de experiencias y datos anteriores, por lo que entran en el ámbito del aprendizaje automático.
