Parece que una de las características del futuro de nuestra civilización será que tendremos máquinas haciendo más por nosotros de lo que potencialmente podemos imaginarnos hoy (declaración que parecería que bien puede aplicarse a cualquier momento de la historia de la humanidad y nunca haber fallado).
En el momento en que nos encontramos, dos de los conceptos que más suenan alrededor de esta automatización de lo cotidiano se son la inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado (AI y Machine Learning respectivamente). Si bien ambos son complejos, desconocidos y vendedores, tienen la gran desventaja de que son confundibles incluso para expertos en cada una de las materias. Esto ayuda a escuchar discusiones interesantes e inspiradoras, pero también contribuye a generar ruido alrededor de las dos disciplinas y confusión entre los usuarios de los beneficios que pueden tener.
Después de escuchar varias discusiones con distintos tipos de expertos en cada una de las materias, les comparto lo que puedo rescatar que comúnmente se habla como lo que tienen en común y en diferencia estos dos conceptos.
Primero, lo que comparten. Ambos son métodos de aprendizaje automatizado que buscan mejorar la forma en que llevan a cabo una actividad que está definida por muchos factores actuando de forma simultánea donde cada uno puede tener un efecto distinto según el contexto en que se encuentra. En ambos casos lo que se busca es tener medidos los factores que deben afectar una decisión y “entendido”, más bien modelado, cómo interpretar cada uno de los factores para tener la respuesta adecuada (o la mejor posible) ante un escenario particular. En otras palabras, ambas son formas de mejorar la manera en que se utiliza la información disponible para tomar las mejores decisiones de forma automatizada.
Esto podría ir desde algo que para un ser humano puede ser trivial, como entender el lenguaje verbal, hasta algo que para un ser humano podría parecer imposible, como ir ajustando la resistencia y capacitancia de un conjunto de elementos electrónicos para optimizar la calidad de la señal que pasa por una antena. En ambos casos, lo que está haciendo el elemento automatizado es comparar la información que tiene disponible con los resultados que va obteniendo e ir ajustando el uso que hace de cada uno de esos datos para mejorar el resultado que entrega. Un poco como cuando entrenamos la voz que pretende ayudarnos desde nuestro dispositivo móvil.
Ahora lo diferente. El Aprendizaje Automatizado está pensado para servir a un fin específico bajo una forma única de actuar, recibir y entregar. Es decir, un algoritmo (en general son algoritmos) de aprendizaje automatizado va a enfocarse en una tarea específica a través de un circuito específico sin buscar utilizar ese conocimiento para algo más. Es probable que se vuelva muy efectivo y eficiente en esa tarea particular, pero no que ese entrenamiento le llegue a servir para algo más. En el caso de la Inteligencia Artificial lo que se busca es tener entornos y sistemas enteros que vayan aprendiendo y a los que se les pueda agregar nuevos elementos y nuevas instrucciones y que puedan interactuar en más contextos y utilizando lo que ya aprendieron.
Podríamos pensar un poco como que la inteligencia se está entendiendo como una capa de desarrollo de funciones que podrían ir más allá de la programación original y que podrían interactuar con ambientes con los que no se diseñó originalmente para hacerlo, pero lo podrían aprender a hacer y no empezar desde cero, sino que utilizar lo que ya aprendieron. Un poco como la inteligencia humana que permite que las personas reaccionemos ante situaciones desconocidas con base en la experiencia anterior. Y el aprendizaje automatizado es una evolución de la automatización en que no es una persona la que está guiando la evolución del proceso que se automatizó, sino que es el mismo elemento el que va mejorando su desempeño; sin embargo, si a ese elemento lo pasamos a hacer algo distinto tendría que empezar desde cero de nuevo (y potencialmente olvidar lo que aprendió en el contexto anterior).
¿Alguna es mejor? No, parece más bien que sirven a fines distintos. Donde se necesita altísima eficiencia en un proceso y solo en ese proceso, el aprendizaje automatizado podría entregar mejores resultados que la inteligencia artificial, y viceversa. Lo importante al parecer no es qué herramienta vamos a utilizar sino qué solución tenemos que entregar y en función de eso decidir, como el deber ser usual.
¿Tú estás utilizando alguna solución de Inteligencia Artificial o de Aprendizaje Automatizado? ¿Qué resultados te están dando? ¿Cómo te afecta la diferencia entre uno u otro?
