Inteligencia Artificial vs. Machine Learning: Diferencias clave explicadas

La inteligencia artificial (IA) es una de las mayores palabras de moda para 2020 y seguirá volviéndose más popular en el futuro a medida que empecemos a aprovechar plenamente su potencial. Para los nuevos en el tema, puede que te preguntes por qué casi siempre ves el concepto «inteligencia artificial» acompañado de «machine learning».

¿Qué son? ¿En qué se diferencian? ¿Dónde pueden aplicarse en un entorno industrial? ¿Por qué son tan importantes? Similar a muchos otros términos que han surgido a través de la Industria 4.0, la inteligencia artificial y el machine learning parecen usarse a menudo en exceso y de forma incorrecta. Este artículo intenta clarificar la diferencia sin ninguna exageración de marketing.

IA y ML definidos

La inteligencia artificial es una técnica que permite a las máquinas imitar el comportamiento humano. El machine learning (ML) es un subconjunto de la IA que usa métodos estadísticos para mejorar con el tiempo a medida que gana experiencia. Hay muchos tipos de inteligencia artificial, abarcando temas como procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de imágenes y robots inteligentes.

La inteligencia artificial tiene la capacidad de percibir, razonar y aprender. El machine learning, que es la base de muchos sistemas de inteligencia artificial, solo tiene la capacidad de hacer predicciones sobre resultados. Mientras que el ML puede identificar diferencias en patrones de datos, nunca entenderá lo que está haciendo realmente. La IA usará los resultados del machine learning, junto con otros métodos analíticos, para llegar a algún nivel de inteligencia.

Diagrama de interrelaciones: inteligencia artificial, machine learning y deep learning

Diferencia

El machine learning tiene la tarea de tomar decisiones binarias. Algo es verdadero o no lo es. Con el tiempo, el método usado para tomar la decisión mejora, llevando a mayor confianza en que la decisión es la correcta. El reconocimiento facial es un ejemplo clásico de machine learning. O eres tú o no eres tú en una foto. La inteligencia artificial, por otro lado, usa las decisiones combinadas de muchas entradas para mejorar todas ellas. Se basa en muchos aspectos diferentes de las decisiones. Si apareces a menudo en fotografías con otra persona, la inteligencia artificial aprenderá de esta experiencia y actualizará el algoritmo de machine learning para mejorar el proceso de decisión.

Aplicación

La aplicación más común del machine learning es el reconocimiento de patrones. Usando aprendizaje supervisado, a un algoritmo de machine learning se le proporciona un conjunto robusto de datos. Dos de los métodos de aprendizaje más comunes son regresión y árbol de decisión. El programador identifica las condiciones que son de interés. El algoritmo buscará entonces condiciones similares en el futuro.

Los sistemas de machine learning se aplican a menudo a monitorizar la salud de activos. Por ejemplo, el análisis de vibraciones se usa para detectar problemas con un rodamiento en un equipo rotativo. Usando machine learning, a un algoritmo se le proporciona un gran conjunto de datos de vibración, quizás varios años de datos, e identifica patrones en los datos. El programador identificará los momentos en que ocurrió un fallo de rodamiento en el conjunto de datos. El sistema tomará una decisión, junto con un nivel de confianza. Por ejemplo, el sistema podría tener un 90% de confianza en que el rodamiento fallará en seis semanas.

Donde la inteligencia artificial entra en esta situación es a través del uso de otros métodos de análisis de datos. Esto puede ser la introducción de datos de fabricación, como datos de proceso o datos de calidad. El sistema de IA buscará entonces mejorar el algoritmo de machine learning para detectar mejor los fallos de rodamiento. También tiene la capacidad de proporcionar las mejores condiciones para lograr algún resultado deseado. Quizás hay una parada planificada en ocho semanas. El sistema de IA proporcionará las condiciones necesarias para aumentar la probabilidad de que el rodamiento no falle antes de entonces.

Importancia

Las técnicas de ML e IA se volverán críticas para el éxito en la fabricación. A través de la capacidad de capturar más datos y el uso de herramientas analíticas, se pueden tomar mejores decisiones más rápido. Esto mejorará dramáticamente tanto la eficiencia operativa como la empresarial. Los procesos pueden mejorarse optimizando ciertos parámetros mientras se restringen otros valores —por ejemplo, maximizar la eficiencia manteniendo la calidad. Las decisiones de compra pueden optimizarse durante condiciones de mercado variables. Como se señaló arriba, los equipos pueden operarse a niveles optimizados.

Conclusión

Una palabra de precaución antes de intentar implementar inteligencia artificial y machine learning. Aunque hay muchos beneficios de usarlos en tu negocio, no deberían ser el primer paso en tu transformación digital. Necesitarás un sistema que tenga una cantidad significativa de potencia computacional. Se recomienda explorar una arquitectura en la nube ya que estos sistemas pueden escalarse para satisfacer las necesidades de tu aplicación.

La calidad de los datos también es crítica para el éxito de estos esfuerzos. El dicho de «basura entra, basura sale» ciertamente se aplica. Pero una vez que tus datos son correctos y están organizados, y tienes la potencia para procesarlos, la inteligencia artificial usando machine learning ciertamente conducirá a los resultados mencionados.