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Ya vimos cómo la gran catedral de la Inteligencia Artificial se construyó a lo largo de décadas. Ahora, te entrego el mapa para que no te pierdas en sus impresionantes salas y pasillos.

Hola de nuevo, soy Goslen Burgos. En nuestro primer encuentro, vimos cómo la gran catedral de la Inteligencia Artificial se construyó a lo largo de décadas, con sus arquitectos soñadores, sus inviernos de abandono y sus renacimientos espectaculares.

Hoy, vamos a hacer algo igual de importante: vamos a entrar en ella. Y para que no te sientas abrumado por su inmensidad, he traído un mapa. Porque en las noticias, en las conversaciones, oirás términos como «Inteligencia Artificial», «Machine Learning» o «Deep Learning» usados casi como si fueran lo mismo. No lo son.

Entender su diferencia es la clave para pasar de ser un simple turista a un conocedor de la catedral.

IA vs. Machine Learning vs. Deep Learning: La Relación de las Muñecas Rusas

Imagina que estos tres conceptos son como un juego de muñecas rusas, una dentro de la otra. O, para seguir con nuestra metáfora, son diferentes niveles de detalle en el plano de la catedral.+

Inteligencia Artificial (IA): La Catedral Completa

La Inteligencia Artificial es el concepto más grande, el más antiguo. Es la catedral entera. Representa el sueño original de Alan Turing y los pioneros de Dartmouth: la idea general de crear máquinas que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

Esto incluye todo: desde un simple programa que juega al tres en raya siguiendo reglas fijas, hasta los sistemas más complejos que conducen coches. Si una máquina demuestra una pizca de comportamiento «inteligente» (razonar, aprender, planificar, crear), forma parte, en un sentido amplio, de la catedral de la IA.

Machine Learning (ML): El Motor que Aprende de los Datos

Aquí es donde las cosas se ponen interesantes. Durante mucho tiempo, los constructores intentaron levantar la catedral dándole a la máquina un manual de instrucciones increíblemente detallado para cada tarea. A esto se le llama «IA simbólica» o «basada en reglas». Funcionaba, pero era muy frágil.

Entonces surgió una nueva escuela de pensamiento, una nueva forma de construir: el Machine Learning o Aprendizaje Automático.

En lugar de darle a la máquina reglas explícitas, los artesanos del Machine Learning le dan ejemplos. Muchísimos ejemplos. Es el arte y la ciencia de diseñar sistemas que aprenden patrones a partir de datos.

Piénsalo así:

• • Método Antiguo (sin ML): Para crear un filtro de spam, le decías a la máquina: «Bloquea cualquier correo que contenga las palabras ‘oferta’, ‘gratis’ y ‘viagra’».

• • Método Nuevo (con ML): Le muestras a la máquina 10,000 correos que tú has marcado como spam y 10,000 que no lo son. La máquina, por sí sola, aprende las características sutiles que definen al spam. No le das las respuestas, le das la experiencia para que las descubra.

Casi toda la IA moderna que nos asombra hoy en día se ha construido con las técnicas de esta «escuela de artesanos». Es el motor de la revolución actual.

Deep Learning (DL): La Técnica Avanzada para Tareas Complejas

Dentro de esa gran escuela del Machine Learning, existe un taller especial. El más avanzado, el más potente, y el responsable de las obras más espectaculares: el Deep Learning o Aprendizaje Profundo.

El Deep Learning es un tipo de Machine Learning que utiliza estructuras complejas llamadas «redes neuronales profundas», que se inspiran muy lejanamente en las capas de neuronas de nuestro cerebro. Estas «capas» profundas le permiten aprender patrones increíblemente abstractos y complejos a partir de los datos.

Si el Machine Learning es la escuela de artesanos, el Deep Learning es el taller donde los maestros crean las obras más asombrosas de la catedral:

• • Los vitrales gigantescos y fotorrealistas: Es el Deep Learning el que permite a una IA reconocer tu cara en una foto, identificar un tumor en una radiografía o conducir un coche.

• • El gran órgano que compone música nueva: Es el Deep Learning el que potencia a modelos como ChatGPT para entender y generar texto, o a DALL-E para crear imágenes a partir de una descripción.

En resumen: El Deep Learning es una técnica de Machine Learning, que a su vez es el método más popular para alcanzar la Inteligencia Artificial.

Los Dos Tipos de Inteligencia Artificial que Debes Conocer

Ahora que tenemos el plano de construcción, veamos el mapa de las salas. Toda la IA que existe hoy, sin excepción, pertenece a una categoría.

IA Estrecha o Débil (ANI): La Inteligencia Especializada que Usamos Hoy

Toda la IA que usas y conoces —desde el recomendador de Netflix hasta el asistente de tu teléfono— es IA Estrecha (Artificial Narrow Intelligence). Esto significa que es increíblemente buena en una sola tarea específica.

Piensa en la catedral llena de capillas especializadas:

• • La «Capilla del Ajedrez» puede vencer al mejor gran maestro del mundo, pero no sabe decirte si va a llover.

• • La «Sala de Conciertos de Spotify» te recomienda canciones con una precisión asombrosa, pero no puede escribir un correo electrónico por ti.

• • Incluso el impresionante «Salón de Conversación de ChatGPT» es una IA Estrecha. Es un maestro de los patrones del lenguaje, pero no «sabe» lo que dice, no tiene conciencia, deseos ni entiende el mundo físico.

Cada una es una obra maestra en su dominio, pero su inteligencia es de un kilómetro de profundidad y un centímetro de ancho.

IA General o Fuerte (AGI): El Sueño de una Inteligencia como la Humana

Y luego, está el gran sueño. La IA General (Artificial General Intelligence) es el objetivo final que inspiró a los primeros arquitectos. Es el concepto de una máquina con una inteligencia similar a la humana, capaz de entender, aprender y aplicar su conocimiento a una amplia variedad de problemas, tal como lo hacemos nosotros. Sería un sistema que podría escribir una sinfonía, luego probar una teoría científica, y después consolar a un amigo.

Esta IA no existe. Es la cúpula central de la catedral, la que se ve en los planos originales, la que aspira a tocar el cielo. Sigue siendo el dominio de la ciencia ficción y el objetivo a largo plazo de muchos investigadores.

Conclusión: Ya Tienes tu Mapa del Mundo de la IA

¡Felicidades! Ya no eres un turista perdido. Ahora tienes el mapa.

Cuando leas sobre un avance en «Deep Learning», sabrás que estamos en el taller de los maestros, creando una nueva y espectacular obra de arte. Cuando alguien hable de «Machine Learning», sabrás que se refieren a la técnica de aprendizaje por ejemplos que sustenta casi toda la catedral moderna. Y cuando pienses en la IA de hoy, recordarás que estamos explorando miles de «capillas estrechas» y especializadas, mientras el sueño de la gran «cúpula general» sigue en el horizonte.

En nuestra próxima visita, abriremos la puerta de esa fascinante escuela de artesanos para entender mejor la pregunta fundamental: ¿cómo «aprenden» realmente las máquinas?

Fuentes y Referencias:

• • NVIDIA Blogs: What’s the Difference Between AI, Machine Learning, and Deep Learning? – Una explicación clara y con excelentes gráficos de una de las compañías líderes en hardware para IA.

• • IBM: What are Artificial General Intelligence (AGI) and a Super-intelligent AI? – Un artículo que profundiza en la distinción entre la IA que tenemos y la que soñamos.