Autor | Jaime RamosDesde su nacimiento, la inteligencia artificial se ha relacionado de manera informal con la imitación por parte de las máquinas de los procesos cognitivos del cerebro humano. Sin embargo, como rama fundamental de la computación, su sentido es otro y mucho más profundo.

¿Es lo mismo aprendizaje automatizado e inteligencia artificial?

Así lo hemos descubiertos a pasos agigantados en las últimas décadas. Algo que provocó la aparición de nuevos desarrollos, soluciones y disciplinas, como el aprendizaje automatizado.

¿Qué es inteligencia artificial?

Los expertos definen la inteligencia artificial como aquel campo que estudia a los agentes inteligentes, es decir, aquellos entes que dirigen por sí solos su actividad para conseguir un objetivo en un contexto determinado valiéndose de métodos para obtener información externa (sensores) y un sistema de toma de decisiones que le acercan al objetivo.Dentro de la Inteligencia artificial coinciden la optimización de modelos matemáticos, redes neuronales artificiales y la implementación de la estadística a través del Big Data. La IA implica de lleno a las ciencias de la información e informática, ingeniería de sistemas, matemáticas, psicología, lingüista o filosofía.

¿Qué es aprendizaje automatizado (machine learning)?

Cuando hablamos de aprendizaje automático o automatizado nos referimos a aquella disciplina de la inteligencia artificial cuya meta reside en lograr que la consecución de objetivos se produzca por sí solo mediante el aprendizaje de la máquina. Es, en esencia, la inteligencia computacional que enseña a la máquina a aprender.

Diferencias entre inteligencia artificial y aprendizaje automatizado

Ambos términos pueden llegar a confundirse. Entra dentro de lo norma, pues se puede decir que, la AI contiene al aprendizaje automatizado.La imitación es un proceso crucial en un bebé, la llama que prende el aprendizaje y la creatividad. En el caso de las máquinas, su aprendizaje genuino no procede de la imitación, sino de las órdenes y comandos dados por el humano. Es decir, la inteligencia artificial comenzó a nutrirse y formarse con los frutos de los procesos cognitivos de los seres humanos.La diferencia que aporta el aprendizaje automatizado es que, bajo su aura, la máquina puede por sí sola desligarse de la programación humana para aprovechar los datos que posee y crear unos modelos propios mediante algoritmos.Es decir, el machine learning no requiere de una norma externa para lograr el objetivo. Si tomamos la metáfora del cerebro de un bebé de apenas un año, cuyo “objetivo es alimentarse”:

• La inteligencia artificial se asemeja a mostrar al bebé para qué sirve una cuchara.
• El aprendizaje automatizado aportaría, al mismo bebé, herramientas propias, como la posibilidad de tomar el plato y comer directamente de ahí.

Ejemplos de cómo aprovechan las ciudades inteligentes la inteligencia artificial y aprendizaje automatizado

La evolución de estas especialidades ha abierto todo un mundo de posibilidades para automatizar, predecir y mejorar los procesos de las ciudades inteligentes. Son la piedra angular de la industria de la robótica, que Japón ya explota.Además, suponen un desafío mayúsculo para el sector público, que está obligado a actualizar sus administraciones para que sus mecanismos, en muchas ocasiones anquilosados, no sucumban. Así, algunas ciudades ya lo utilizan para paliar los atascos y potenciar la sostenibilidad.Lo más prometedor de la capacidad de las máquinas para aprender no acaba en su potencial para eliminar problemas urbanos, humanos y mundanos. Y es que serán capaces de aportar por sí solas modelos tecnológicos originales para encontrar soluciones y desarrollos propios. Las complejas implicaciones de esto son todavía una incógnita que no se debería infravalorar.Imágenes | Humanrobo (CC BY-SA 3.0), iStock/Melpomenem e iStock/gorodenkoff